به گزارش همشهری آنلاین، این کودک که از درد مزمن رنج می‌برد، از سوی ۱۷پزشک معاینه شده بود و آنها نتوانسته بودند علت درد و بیماری را تشخیص دهند. طی بیش از یک سال از ظهور ابزار چت جی‌پی‌تی و اقدامات تحول‌ساز آن در حوزه‌های مختلف، نگرانی‌هایی ایجاد شد. ازجمله این نگرانی‌ها می‌توان به تهدید بعضی از مشاغل، کلاهبرداری‌های مختلف، خطرات زیست‌محیطی، ساخت جنگ‌افزارهای مهلک و تقلب در امتحانات درسی اشاره کرد. با وجود این، هوش مصنوعی می‌تواند خدمات بسیاری هم ارائه دهد. این فناوری در حوزه‌هایی چون صنعت، برنامه‌نویسی کامپیوتر، کشاورزی و پزشکی بسیار موفق ظاهر شده است. شاید اثرگذارترین مزیت هوش مصنوعی را بتوان در حوزه پزشکی و نجات جان انسان‌ها مشاهده کرد.
بیشتر بخوانید:
ناکامی پزشکان در برابر هوش مصنوعی
چت جی‌پی‌تی که به‌عنوان یک مدل زبانی بزرگ از سوی شرکت OpenAI توسعه یافته، این امکان را فراهم کرده که از طریق چت و پرسش و پاسخ بسیاری از مسائل را حل کند.
چندی پیش، فردی با ارائه اطلاعات آزمایش‌های متعدد پزشکی خود طی مدتی نسبتا کوتاه توانست بیماری خود را تشخیص دهد.
حالا در آخرین نمونه، این ابزار پس از ناکامی ۱۷پزشک در تشخیص یک بیماری، علت درد مزمن یک کودک ۴ساله را تشخیص داده است. مادر مستأصل این کودک برای رفع مشکل پسر بیمارش سراغ چت جی‌پی‌تی رفت و از طریق ارائه اطلاعات علائم بیماری به این ابزار توانست مشکل را رفع کند.
این کودک به نام الکس درحالی‌که رشد او متوقف شده بود، از دندان‌درد شدید رنج می‌برد. مادر الکس به دندانپزشک و ارتودنس مراجعه کرد، اما درنهایت چت جی‌پی‌تی تشخیص داد که الکس مبتلا به سندروم طناب نخاعی متصل است که یک بیماری عصبی غیرمعمول به‌حساب می‌آید.
تحول در آینده مراقبت‌های بهداشتی
نفوذ هوش مصنوعی، آینده مراقبت‌های بهداشتی را با سرعتی که درک آن دشوار است، متحول خواهد کرد.
تجزیه و تحلیل داده‌ها با کشف راه‌حل‌های تکنیکال برای افزایش کارآمدی، استانداردسازی داده‌های پزشکی و ارائه دیدگاه‌های بالینی سریع و دقیق، مراقبت‌های بهداشتی را متحول می‌کند. این تغییر ظرفیت افزایش قابل‌توجه مراقبت از بیماران را خواهد داشت. داده‌های پیشرفته به ما کمک می‌کند تا از پیچیدگی‌های تصمیم‌گیری بالینی عبور کنیم.
بیشتر بخوانید:
یادگیری ماشین برای پیش‌بینی
ابزارهای یادگیری ماشین هم که جزء حیاتی هوش مصنوعی هستند، سیستم‌های کامپیوتری را برای یادگیری و ارتقای عملکردشان براساس تجربیات گذشته توانمند می‌سازند. در سال‌های اخیر، یادگیری ماشین برای تشخیص بیماری‌هایی مانند آلزایمر، تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده برای تشخیص سرطان سینه در مراحل اولیه و تشخیص دقیق علائم بیماری‌های قلبی استفاده شده است.
ظهور الگوریتم‌های یادگیری ماشین در تشخیص بیماری از داده‌های گسترده برای افزایش دقت در زمینه‌های پزشکی استفاده می‌کند و به پزشکان در تشخیص‌های آگاهانه کمک می‌کند. گفته می‌شود، کاربردهای یادگیری ماشین در مراقبت‌های بهداشتی فراتر از تشخیص است.
پرهیز از تعصب
در زمانی که بیماری‌های مزمن در حال افزایش هستند و مردم بیشتر از هر زمان دیگری عمر می‌کنند، راه‌حل‌های جدید برای مراقبت بهتر از بیمار ضروری است. بنابراین بسیاری از دانشمندان بر این باورند که باید از تعصب‌های حرفه‌ای پرهیز کرد تا فناوری بتواند نقش بیشتری نسبت به گذشته ایفا کند.
درواقع، به‌نظر می‌رسد که برخی از پزشکان و کادر درمان به دلایل مختلف نسبت به هوش مصنوعی جبهه‌گیری می‌کنند. این در حالی است که به‌عنوان مثال، ابزارهای هوش مصنوعی که در رادیولوژی نقش‌آفرینی می‌کنند، خدمات بسیاری به جامعه پزشکی و بیماران کرده است. در واقع هوش مصنوعی توانسته در نقش یک دستیار به رادیولوژیست‌ها برای نوشتن گزارش اسکن کمک کند.
بیشتر بخوانید:
تغییر در نحوه تعامل
هوش مصنوعی که ریشه در شبیه‌سازی هوش انسانی به وسیله سیستم‌ها و ماشین‌های کامپیوتری دارد، این پتانسیل را دارد که نحوه یادگیری، کار و تعامل انسان‌ها با یکدیگر را در هر جنبه‌ای از زندگی تغییر دهد.
با استفاده از آخرین نوآوری‌ها در هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، ما می‌توانیم به سرعت مجموعه داده‌های گسترده (از جمله سوابق پزشکی الکترونیکی، نتایج آزمایشگاهی یا حتی تصویربرداری پزشکی مانند اشعه ایکس، MRI و سی‌تی اسکن) را تجزیه و تحلیل کنیم، به بینش‌های جدید برسیم و سپس اقداماتی را با پتانسیل واقعی برای بهبود شرایط بیمار انجام دهیم.