هوش مصنوعی (AI: Artificial Intelligence) چیست؟

علم توسعه ماشین هایی است که توانایی انجام وظایفی را دارند که نیاز به هوش انسانی دارند (مانند حل مسئله، یادگیری، تشخیص تصویر، و تصمیم گیری).

در حوزه سلامت، هوش مصنوعی در *تحقیقات، مراقبتهای بهداشتی، و مدیریت منابع* کاربرد دارد.

تفاوت هوش مصنوعی، یادگیری ماشین (ML: Machine Learning) و یادگیری عمیق (DL: Deep Learning):

هوش مصنوعی: مفهوم گسترده تر شامل هر فناوری که وظایف هوشمندانه انجام می دهد.

یادگیری ماشین: زیرمجموعه های از AI که از داده ها یاد می گیرد و الگوها را شناسایی می کند.

یادگیری عمیق: نوعی ML مبتنی بر شبکه های عصبی چندلایه که ویژگی های پیچیده را از داده های خام استخراج میکند.

هالوسینیشن یا توهم در AI:

به معنی تولید اطلاعات نادرست یا گمراه کننده توسط الگوریتم های هوش مصنوعی می باشد.

در حوزه سلامت عمومی، "شناسایی این خطاها برای اطمینان از صحت تصمیم گیری ها حیاتی است".

پرامپت (Prompt):

دستور یا ورودی خاصی که به مدل های زبانی بزرگ (مثل ChatGPT) داده می شود تا خروجی تولید کند.

کیفیت پرامپت بر دقت پاسخ های AI تأثیر مستقیم دارد.

کاربردهای هوش مصنوعی در سلامت عمومی

الف) نظارت بر بیماری ها و تشخیص زودهنگام شیوع:

تحلیل داده های رسانه های اجتماعی، سوابق پزشکی، و جستجوهای اینترنتی برای شناسایی الگوهای غیرعادی.

مثال: پیش بینی شیوع بیماری های عفونی مانند کووید-۱۹.

ب) بهینه سازی توزیع واکسن:

پیش بینی تقاضا، شناسایی جمعیت های پرخطر، و بهبود لجستیک توزیع.

کاهش تردید نسبت به واکسن با استفاده از پیامهای شخصی سازی شده.

ج) تحلیل عوامل اجتماعی تعیین کننده سلامت:

شناسایی نابرابری های بهداشتی بر اساس عوامل اقتصادی، محیطی، و دسترسی به خدمات.

طراحی مداخلات هدفمند برای کاهش اختلافات سلامت.

د) پشتیبانی از تصمیم گیری سیاست گذاران:

تحلیل داده های اپیدمیولوژیک و پیش بینی نیازهای آینده برای تخصیص منابع.

مثال: پیش بینی نیاز به تخت های بیمارستانی در مناطق بحرانی.

ه) تشخیص پزشکی و تصویربرداری:

تحلیل خودکار تصاویر پزشکی (مثل MRI و اشعه ایکس) برای تشخیص سریع تر بیماریها.

زکیه خرمکی (دانشجوی دکترای آموزش بهداشت و ارتقای سلامت )