شفقنا – در دنیای مراقبتهای بهداشت و درمان، یکی از بزرگ‌ترین چالش‌ها پیش‌بینی و آمادگی برای شیوع انواع بیماری‌ها است. از فصل آنفلوآنزا گرفته تا همه‌گیری‌های جهانی مانند کووید-۱۹، تشخیص زمان و مکان شیوع بیماری‌ها می‌تواند جان بی‌شماری را نجات دهد.
به گزارش سرویس ترجمه شفقنا، پایگاه علمی نوریج گزارش داد پیشرفت‌های اخیر در هوش مصنوعی (AI) در حال تغییر نحوه پیش‌بینی شیوع بیماری‌ها است و این فرآیند را سریع‌تر، دقیق‌تر و پیشگیرانه‌تر می‌کند. هوش مصنوعی با استفاده از الگوریتم‌های قدرتمند و حجم عظیمی از داده‌ها، به ابزاری حیاتی در حفظ ایمنی و سلامت جوامع تبدیل شده است.
در واقع، هوش مصنوعی در تشخیص الگوها در داده‌ها بسیار قوی عمل می‌کند کاری که تقریباً برای انسان‌ها در همان مقیاس یا سرعت غیرممکن است. شیوع بیماری‌ها اغلب علائم هشداردهنده‌ای مانند تغییرات آب و هوایی، الگوهای مهاجرت حیوانات یا افزایش علائم خاص سلامتی دارند.
هوش مصنوعی می‌تواند این اطلاعات را همراه با میلیاردها نقطه-داده دیگر پردازش کند تا علائم اولیه شیوع بیماری را شناسایی کند. به عنوان مثال، یک مدل هوش مصنوعی ممکن است متوجه تعداد غیرمعمول افرادی شود که در منطقه‌ی خاصی به دنبال علائمی مانند تب یا سرفه در اینترنت هستند.
با ترکیب این اطلاعات با سوابق بیمارستان‌ها یا گزارش‌های ادارات بهداشت، سیستم می‌تواند احتمال شیوع بیماری را چند روز یا حتی چند هفته قبل از وقوع آن نشان دهد.
یکی از نمونه‌های قابل توجه تأثیر هوش مصنوعی، شرکت بلودات کانادایی است که از هوش مصنوعی برای نظارت بر بیماری‌های عفونی استفاده می‌کند. در دسامبر ۲۰۱۹، سیستم بلودات فعالیت غیرمعمولی را در ووهان چین مرتبط با خوشه‌ای از موارد ذات‌الریه شناسایی کرد.
این اتفاق چند روز قبل از آن بود که سازمان جهانی بهداشت (WHO) رسماً ظهور کووید-۱۹ را اعلام کرد. سیستم هوش مصنوعی با تجزیه و تحلیل گزارش‌های خبری، داده‌های سفر هوایی و سوابق بهداشتی از سراسر جهان در زمان واقعی به این دستاورد رسید.
این سیستم هشدار اولیه نشان می‌دهد که چگونه هوش مصنوعی می‌تواند به عنوان سپر مقدم دفاعی در برابر تهدیدهای جدید بهداشتی عمل کند.
هوش مصنوعی همچنین نقش مهمی در مدل‌سازی چگونگی شیوع بیماری‌ها دارد. پس از شروع شیوع، دانشمندان باید پیش‌بینی کنند که بیماری به کجا خواهد رفت و چه تعداد از افراد ممکن است تحت تأثیر قرار بگیرند. مدل‌های سنتی به داده‌های تاریخی و فرضیات ثابت متکی هستند، اما هوش مصنوعی انعطاف‌پذیری و دقت را افزایش می‌دهد.
«مدل‌های یادگیری ماشین»( نوعی از هوش مصنوعی) می‌توانند داده‌های زنده مانند الگوهای سفر، تراکم جمعیت و میزان واکسیناسیون را برای ایجاد پیش‌بینی‌های دقیق‌تر در نظر بگیرند.
مطالعه‌ای در سال ۲۰۲۲ در مجله نیچر نشان داد که مدل‌های هوش مصنوعی در پیش‌بینی شیوع تب دنگی در برزیل عملکردی بهتر از روش‌های سنتی داشته‌اند و به مقامات بهداشت محلی در تخصیص منابع مانند واکسن‌ها و اقدامات کنترل پشه‌ها کمک کرده‌اند.
هوش مصنوعی علاوه بر پیش‌بینی شیوع بیماری‌ها، به پیشگیری و مهار آن نیز کمک می‌کند. به عنوان مثال، سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند داده‌های ژنتیکی ویروس‌ها را تجزیه و تحلیل کنند تا جهش‌هایی را که می‌تواند آن‌ها را مسری‌تر یا کشنده‌تر کند، شناسایی کنند.
در طول اپیدمی کرونا، از هوش مصنوعی برای ردیابی گونه‌هایی مانند دلتا و اومیکرون استفاده شد و اطلاعات مهمی را در اختیار محققان و مقامات بهداشت عمومی قرار داد. این آگاهی‌ها به به‌روزرسانی واکسن‌ها و استراتژیهای بهداشت عمومی کمک کرد و اطمینان حاصل کرد که پاسخ‌ها هدفمند و به موقع هستند.
توانایی هوش مصنوعی در ترکیب منابع داده‌ای وسیع و متنوع، یکی از بزرگ‌ترین نقاط قوت آن است. می‌تواند اطلاعاتی را از تصاویر ماهواره‌ای، رسانه‌های اجتماعی و حتی داده‌های اقلیمی برای ارائه تصویری کامل از خطرات شیوع بیماری‌ها گردآوری کند.
به عنوان مثال، تغییرات دما یا بارندگی می‌تواند بر شیوع بیماری‌هایی مانند مالاریا یا وبا تأثیر بگذارد. هوش مصنوعی با تجزیه و تحلیل روندهای محیطی می‌تواند پیش‌بینی کند که این شیوع‌ها در چه زمانی و کجا بیشتر محتمل است و به ما زمان مناسب برای آمادگی می‌دهد.
البته، چالش‌هایی نیز وجود دارد. سیستم‌های هوش مصنوعی به شدت به داده‌های با کیفیت بالا متکی هستند که همیشه در دسترس نیستند، به ویژه در مناطق کم‌درآمد یا دور افتاده. حریم خصوصی داده‌ها نیز نگرانی دیگری است، زیرا این سیستم‌ها اغلب از اطلاعات حساس مانند سوابق پزشکی یا تاریخچه سفر استفاده می‌کنند.
محققان در حال کار بر روی راه‌هایی برای ایجاد تعادل بین نیاز به پیش‌بینی‌های دقیق و حفاظت از حریم خصوصی افراد هستند. علاوه بر این، هوش مصنوعی به اندازه داده‌هایی که بر روی آن آموزش دیده‌است، خوب است. اگر داده‌ها ناقص یا مغرضانه باشند، پیش‌بینی‌ها ممکن است قابل اعتماد نباشند.
این خبر را اینجا ببینید.