بهداشت عمومی و هوش مصنوعی

بهداشت عمومی و هوش مصنوعی: بهداشت عمومی به طور سنتی به عنوان یک صنعت ماموریت محور شناخته می شود که نمی تواند سودآور باشد، بلکه صنعتی است که از یک ساختار غیرانتفاعی استفاده می کند. درک بهداشت عمومی به عنوان یک حوزه کم سود یا غیر انتفاعی نیز با این انتظار به وجود آمد که سلامت عمومی از پیشرفت های فناوری مدرن کنار گذاشته شده است. این شهرت در حال تغییر است. راه‌حل‌های بهداشت عمومی می‌توانند و در حال پیشبرد اهداف ارتقای برابری سلامت و ایجاد پل دسترسی به مراقبت‌های بهداشتی برای محروم‌ترین گروه‌های جهان هستند، همگی در عین حال که باعث درآمدزایی می‌شوند و از به‌روزترین فناوری‌های نسل ما، مانند هوش مصنوعی (AI) استفاده می‌کنند.

هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در مراقبت های بهداشتی: ابزارهای پیشرفته برای تشخیص زودهنگام

هوش مصنوعی این پتانسیل را دارد که با استفاده از الگوریتم های پیچیده و تجزیه و تحلیل داده ها، مراقبت های بهداشتی را متحول کند. با مطالعه الگوهای موجود در اطلاعات سلامتی تولید شده توسط کاربر، هوش مصنوعی می‌تواند نشانه‌های بدتر شدن سلامتی را زودتر تشخیص دهد و به کاربران یا متخصصان پزشکی هشدار دهد – پیشرفتی که می‌تواند خطرات مرتبط با شرایط شدید مانند بیماری قلبی را به شدت کاهش دهد. با دسترسی راحت به فناوری‌های پوشیدنی، مانند ساعت‌های هوشمند مجهز به نمایشگر ضربان قلب، هوش مصنوعی می‌تواند پیش‌بینی‌های دقیق‌تری درباره احتمال سکته/حمله قلبی برای کاربرانش انجام دهد.

یکی از نمونه ها یک شرکت جدید مبتنی بر هوش مصنوعی، HeHealth است که راه حلی برای تشخیص زودهنگام آبله میمون و سایر عفونت های مقاربتی ساخته است. با توجه به افزایش تعداد موارد اخیر، سازمان بهداشت جهانی (WHO) این بیماری را یک وضعیت اضطراری بهداشت عمومی اعلام کرد. در نتیجه این اورژانس، بیماران به دنبال روش‌های تشخیص اضافی مانند راه‌حل‌های آزمایش خانگی هستند. HeHealth با این تست دیجیتال می تواند به بیماران کمک کند تا تشخیص دهند که آیا علامتی از عفونت آبله میمون دارند یا خیر.

Skinive نمونه دیگری است که راه حلی نوآورانه برای تشخیص و ارزیابی خطر بیماری های پوستی ارائه می دهد. با استفاده از الگوریتم‌های پیشرفته هوش مصنوعی بر اساس مجموعه داده‌های گسترده پوستی، برنامه Skinive به طرز هوشمندانه‌ای از قدرت دوربین‌های گوشی‌های هوشمند استفاده می‌کند تا هزاران کاربر را قادر می‌سازد تا سلامت پوست خود را از هر کجا به طور موثر نظارت کنند – چه خانه‌شان یا کلینیک‌های مراقبت‌های بهداشتی. علاوه بر این، تطبیق پذیری آن فراتر از کاربران فردی است. همچنین می تواند به طور یکپارچه با سایر برنامه های دیجیتال سلامت و زیبایی ادغام شود.

نمونه دیگری از یک استارتاپ که از هوش مصنوعی برای پیشبرد راه حل های بهداشت عمومی و جلوگیری از شیوع بیماری های عفونی استفاده می کند، هوش مصنوعی Hyfe است . Hyfe یک ابزار نظارت از راه دور است که داده‌ها را از تلفن هوشمند یا هر ابزار پوشیدنی جمع‌آوری می‌کند و تعداد سرفه‌ها و صدای سرفه‌های کاربر را تجزیه و تحلیل می‌کند. داده‌های جمع‌آوری‌شده با استفاده از هوش مصنوعی اختصاصی Hyfe می‌تواند داده‌های دقیق‌تری نسبت به ویزیت یک پزشک ارائه دهد. الگوریتم هوش مصنوعی Hyfe داده های سرفه هر کاربر را با 250 میلیون صدای سرفه مانند از 83 کشور در تمام قاره ها مقایسه می کند. چنین تجزیه و تحلیل سریع و گسترده ای بدون هوش مصنوعی قابل دستیابی نیست و به Hyfe اجازه می دهد صدها و هزاران نفر را با هزینه ناچیز برای هر بیمار در چندین ناحیه بیماری تنفسی غربال کند.

علاوه بر این، ابزارهای یادگیری ماشینی (ML) و هوش مصنوعی برای نظارت بر نظارت جمعیت برای پیش‌بینی شیوع بیماری‌های عفونی با استفاده از منابع آنلاین مانند داده‌های رسانه‌های اجتماعی استفاده می‌شوند. تجزیه و تحلیل ML برای تشخیص گسترش آنفولانزا، ترتیب اجرای واکسن در نقاط داغ آنفولانزا، و نتیجه‌گیری در مورد عوامل مرتبط با جذب کم واکسن استفاده می شود.

در حالی که هوش مصنوعی برای شناسایی، پیش‌بینی و درمان بیماری‌های انقباضی استفاده می‌شود، این یادگیری‌های پیش‌بینی‌کننده همچنین برای ایجاد سیاست‌هایی برای رسیدگی به نابرابری‌های سلامت در سطح جمعیت و تأثیر مستقیم بر صنعت بیمه سلامت استفاده می‌شوند.

راه حل های بهداشت عمومی از طریق هوش مصنوعی

هوش مصنوعی در بیمه سلامت

هوش مصنوعی و ML در بیمه سلامت برای شناسایی بیماران در معرض خطر و کاهش هزینه های مراقبت های بهداشتی استفاده می شوند. ML می‌تواند هزینه‌های مراقبت‌های بهداشتی را برای سیستم از طرق مختلف کاهش دهد، مانند تصویربرداری پزشکی با کیفیت بالاتر که منجر به تشخیص سریع‌تر، بهبود نتایج سلامت و ساده‌سازی داده‌های بیمار در پرونده الکترونیک سلامت (EHRs) می‌شود. این بهبود جمع آوری داده های بیمار به طور مستقیم بر سیاست های سلامت و فرآیندهای بیمه سلامت تأثیر گذاشته است.

ابزارهای تحلیل پیشگویانه ارزیابی شخصی تری از خطر بیماری بیمار و اقدامات پزشکی لازم را ارائه می دهند. اجرای شیوه های دقیق بهداشت عمومی تجربه مراقبت را ساده تر می کند و هزینه های غیر ضروری را کاهش می دهد. در شرایطی که دقت و مراقبت شخصی به انتظار استاندارد تبدیل می شود، ابزارهای بیشتری را خواهیم دید که به بیماران کمک می کند تا بهترین بیمه را برای نیازها، بودجه و ترجیحات شخصی خود انتخاب کنند. قرار دادن بیمار در جایگاه تصمیم‌گیری محکم‌تر بخشی از روند مراقبت‌های بهداشتی مصرف‌کننده است .

علاوه بر این، فرآیند خرید بیمه درمانی، بیمه‌گران را ملزم می‌کند تا از جزئیات شخصی خاص بیمار، مانند سابقه خانوادگی و ماهیت زندگی خانگی‌شان اطلاع داشته باشند. رویکردهای قبلی برای گرفتن این اطلاعات حساس شامل تماس تلفنی شفاهی از نماینده بیمه سلامت بود. مکالمات صوتی یا متنی هوش مصنوعی می‌تواند گرفتن این اطلاعات را آسان‌تر کند و بار اداری، جدول زمانی و هزینه‌ها را در طول فرآیند پذیره‌نویسی کاهش دهد.

البته، روش هایی وجود دارد که در آنها از هوش مصنوعی برای جلوگیری از تلاش های بهداشت عمومی استفاده می شود. یکی از نمونه‌ها طرح‌های Medicare Advantage با استفاده از هوش مصنوعی پیش‌بینی‌کننده برای مراقبت از بیماران است که می‌تواند درمان را تا ۲.۵ سال دیگر برای بیمارانی که یک بیماری جدی را تجربه می‌کنند به تاخیر بیاندازد.

پیشگیری از بیماری مزمن در مراحل اولیه

هوش مصنوعی می تواند بیمارانی را با رفتارهای مضر سلامتی و افرادی که در معرض بالاترین خطر ابتلا به برخی بیماری های مزمن هستند شناسایی کند. به عنوان مثال، استراتژی‌های تحلیل احساسات داده‌های توییتر برای شناسایی افراد قلیان‌کش استفاده شد تا سازمان بهداشت جهانی بتواند کمپین‌های هدفمندی را در مورد پیامدهای سلامتی سیگار ارسال کند. این مداخلات تبلیغاتی هدفمند، از هوش مصنوعی استفاده می‌کند تا به مؤسسات بهداشت عمومی اجازه دهد در دستیابی به افرادی که در معرض خطر هستند مؤثرتر و کارآمدتر باشند.

علاوه بر این، فناوری‌های نوآورانه مانند Gabbi تلاش‌های دارد تا در جهت پیشگیری از بیماری و کمک به سلامت عمومی نقش ایفا کنند. گابی به دنبال کاهش این آمار است و معتقد است که 90٪ از زنان به خطر ابتلا به سرطان سینه هستند و نمی دانند و از تشخیص سرطان سینه در مراحل آخر جلوگیری می کند. کاربران وارد اپلیکیشن Gabbi می‌شوند تا ارزیابی خطر را انجام دهند و یک برنامه عمل برای درک خطر خود و تمرکز بر پیشگیری اولیه سرطان سینه دریافت کنند. بیماران به طور کامل از طریق تلفن های هوشمند خود با پلت فرم Gabbi درگیر می شوند، بنابراین زنان برای معاینه بعدی نیازی به مراجعه به مطب پزشک ندارند.

چگونه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در مراقبت های بهداشتی راه حل های بهداشت عمومی را تغییر داده اند

هوش مصنوعی پتانسیل زیادی برای بهبود سیستم مراقبت های بهداشتی ما و ارتقای دسترسی عادلانه به مراقبت های بهداشتی برای برخی از به حاشیه رانده ترین گروه ها در جهان وجود دارد. اگرچه با توجه به ماهیت حساس داده های بیمار، تردیدهایی از سوی ذینفعان مراقبت های بهداشتی، به ویژه در بخش عمومی، در مورد استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی و ML وجود دارد، اما در نهایت، چنین فناوری هایی توانسته اند:

• زودتر از پزشک بیماری را شناسایی کنید و زمان تشخیص را برای بیماران کاهش دهید
• ارائه بینش تصمیم گیری بالینی برای درمان های شخصی تر
• به همه گیری ها با سرعتی فوری پاسخ دهد

صنعت بیمه سلامت به سرعت در حال تکامل است تا از توانایی هوش مصنوعی برای دریافت و ارائه بینش در مورد مجموعه های عظیم داده پشتیبانی کند. موسسه بهداشت عمومی باید استراتژی های پیاده سازی هوش مصنوعی خود را برای پیشبرد راه حل های بهداشت عمومی ایجاد کند.