کمک برنامه نویسی به پزشکان
در جهان امروز، استفاده از فناوری به سرعت درحال پیشرفت است این امر در بحث‌های پزشکی و مراقبت‌های بهداشتی نیز تاثیرگذار بوده است. با استفاده از توانایی تجزیه و تحلیل داده‌ها، افزایش ارتباط و مهارت کدنویسی می‌توان کمک شایانی در زمینه‌های پزشکی کرد. به مرور زمان، پزشکان اطلاعات بیمارها را از نسخه‌های کاغذی و چاپی به نسخه‌های الکترونیک تبدیل کرده‌اند که به همین دلیل حجم بسیار زیادی از داده‌ها تولید شده است. در این مواقع برنامه نویس‌ها داده‌ها را سازمانبندی می‌کنند و با استفاده از تولید ابزارها و برنامه‌های به خصوص دسترسی پزشکان را به این اطلاعات راحت‌تر می‌کنند این امر به دکتر کمک می‌کند تا در تشخیص، شناسایی و بررسی بیماری‌ها بهتر عمل کند.
کمک برنامه نویسی به پزشکان
اتوماسیون
اتوماسیون یک تغییردهنده‌ی بازی در صنایع است اما کاربرد آن در بحث‌های پزشکی بسیار زیاد است. با استفاده از علم برنامه نویسی پزشکان می‌توانند کارهای تکراری خود را بصورت خودکار و با استفاده از برنامه انجام دهند، با استفاده از این موضوع احتمال خطای انسانی در موارد مختلف کم‌تر می‌شود به این دلیل که هوش مصنوعی همه موارد را با بررسی دقیق‌تر انجام می‌دهد.
برخی از مزایای اتوماسیون در بحث پزشکی:
- کارایی: خودکارسازی یک سری از موارد فرعی و بهبود عملکرد رسیدگی به بیماران، مانند تعیین وقت الکترونیک، چک کردن سابقه بیمار و …
- صرفه‌جویی در هزینه: با خودکارسازی یک سری از وظایف می‌توان در زمان صرفه جویی کرد، در نتیجه باعث کاهش هزینه‌های عملیاتی نیز می‌شود.
- ایمنی بیماران: سیستم‌های خودکار در بحث تجویز دارو و دوزبندی آن‌ها به خوبی دقت می‌کنند و با استفاده از آن‌ها خطر استفاده از داروهای اشتباه یا دوزهای اشتباه دارویی کاهش می‌یابد.
تجزیه و تحلیل داده‌ها
تجزیه و تحلیل آگاهانه و درست داده‌ها برای پزشکان بسیار مهم است با استفاده از این موارد پزشکان می‌توانند بررسی‌های دقیق‌تری انجام دهند و در نتیجه در راستای بهبود عملکرد و کشف راه‌حل‌های جدید بهتر عمل کنند.
مزایای تجزیه و تحلیل داده‌ها در پزشکی:
- شناسایی روندها: تجزیه و تحلیل درست داده‌ها می‌تواند به شناخت الگوها کمک کند. با استفاده از این موارد پزشکان می‌توانند در روند شناسایی و و شیوع بیماریهای پرخطر بهتر عمل کنند و راه‌حل‌های اثر بخش‌تری را کشف کنند.
- بهبود درمان: تحلیل داده‌ها می‌تواند درمان‌های موثرتری را پیدا کند و با استفاده از آن پزشکی مبتنی بر شواهد و بهبود مراقبت از بیماران به وجود می‌آید.
- مراقبت‌های پیشگیرانه: با استفاده از تجزیه و تحلیل اطلاعات بیماران و مطالعه‌های سابقه‌های ژنتیکی آن‌ها می‌توان در راستای بهبود کیفیت شناسایی و درمان افراد بیش‌تر تلاش کرد.
استفاده از برنامه نویسی در تشخیص‌های تصویری
یکی از بهترین پیشرفت‌های فناوری استفاده از هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل تصویر پزشکی و رسیدن به یک پاسخ دقیق است. با کمک هوش مصنوعی می‌توان تصاویر پزشکی مختلفی از جمله تصویربرداری رزونانس مغناطیسی، توموگرافی کامپیوتری و اسکن‌های تنسور انتشاری را به خوبی بررسی کرد. این موضوع درحالی است که مغز انسان برای بررسی چندین مورد با یکدیگر دچار مشکل می‌شود و توانایی بررسی چندین موضوع را با یکدیگر ندارد، اما هوش مصنوعی با استفاده از منابع علمی می‌تواند چندین موضوع را همزمان بررسی کند و پاسخ جامع‌تری بدهد.
تشخیص و طبقه‌بندی تومورها
یکی از مهم‌ترین کاربردهای فناوری استفاده از آن برای بررسی و تشخیص توموهای مغزی است، برای تشخیص این موارد از ابزارهای تشخیصی خودکار کامپیوتری استفاده می‌شود. این ابزارها با کمک گرفتن از شبکه‌های عصبی پیچشی می‌توانند طبیعی بودن یا غیرطبیعی بودن یک ضایعه را شناسایی کنند.
تشخیص بیماریهای قفسه سینه
برای درمان بیماریهای قفسه سینه مانند ذات الریه لازم است که تصویربرداری‌های ویژه‌ایی انجام شود و سپس این نوع تصویربرداری‌ها مطالعه دقیق شوند تا بتوانند پاسخ منطقی به بیمار بدهند. درحال حاضر باتوجه به کمبود نیروی انسانی و نبود دانش کافی امکان بررسی دقیق و بدون خطا فراهم نیست. در این مواقع با کمک گرفتن از هوش مصنوعی می‌توان تصاویر را برای تشخیص درست به خوبی تجزیه و تحلیل کرد.
پیش‌بینی و تشخیص بیماریهای ژنتیکی پیچیده
با استفاده از هوش مصنوعی و بررسی الگوهای ژنتیکی متفاوت و مقایسه آن‌ها با یکدیگر و هم‌چنین با کمک گرفتن از اطلاعات جامع و کاملی که در این زمینه دارد، می‌توان به تشخیص و بهبود یک سری از بیماریهای ژنتیکی پرداخت. هوش مصنوعی با استفاده از ساختار جامعی که دارد توانایی شناسایی الگوها، روندهای شکل‌گیری و کمک به جلوگیری و پیشرفت یا جهش بیماری را فراهم می‌کند.
غربالگری سرطان
تومورشناسان برای تشخیص سرطان از تصویربرداری‌های پزشکی استفاده می‌کنند با استفاده از این غربالگری‌ها امکان تشخیص زودهنگام سرطان فراهم می‌شود، اما تشخیص خوش‌خیم یا بدخیم بودن سرطان بسیار سخت است و درصورت تشخیص اشتباه امکان دارد خطر بزرگی برای بیمار ایجاد شود. با کمک گرفتن از هوش مصنوعی می‌توان دقت بیش‌تری در خواندن تصاویر پزشکی داشت و در نتیجه امکان خطا را تا حد زیادی کم می‌کند.
تشخیص ناهنجاری‌های قلبی
استفاده از هوش مصنوعی برای تشخیص بهتر در مشکلات قلبی عروقی و کمک برای رسیدن به یک پاسخ دقیق‌تر از راه بررسی تصاویر پزشکی را فراهم می‌کند. در نتیجه ارزیابی رادیوگرافی و بررسی خودکار یک سری موارد قلبی عروقی می‌توان با سرعت بیش‌تری مشکلات را شناسایی کرد در نتیجه روند درمان را زودتر آغاز کرد.