بهترین هوش مصنوعی پزشکی

شاید تا همین چند سال پیش، تصور اینکه یک ابزار هوشمند بتواند در تشخیص بیماری‌های پیچیده دوشادوش پزشکان حرکت کند، دور از تصور بود. اما امروز، واقعیت کاملاً تغییر کرده است. ما در عصری زندگی می‌کنیم که داده‌ها حرف اول را می‌زنند و انتخاب بهترین هوش مصنوعی پزشکی می‌تواند مرز بین یک تشخیص معمولی و نجات جان یک انسان باشد. ورود فناوری‌هایی نظیر هوش مصنوعی به حوزه سلامت، تنها برای سرعت دادن به کارها نیست؛ بلکه هدف اصلی، افزایش دقت و کاهش خطاهای انسانی است که گاهی در خستگی‌های مفرط کادر درمان، اجتناب‌ناپذیرند. ما امروزه شاهد ظهور و تکامل ابزارهای قدرتمندی هستیم که هر کدام در بخشی از این اکوسیستم بزرگ هستند. نام‌های بزرگی همچون IBM Watson Health که در تحلیل کلان‌داده‌ها پیشرو است، یا ابزارهای تخصصی‌تری مانند PathAI و Google DeepMind Health که در تصویربرداری و تشخیص الگوها انقلابی به پا کرده‌اند، تنها بخشی از این تحول بزرگ هستند. علاوه بر این‌ها، ابزارهای کارآمدی نظیر Nuance Dragon Medical One برای مستندسازی گفتاری، یا دستیارانی هوشمند چون Ada Health و Suki AI نیز به کمک پزشکان و بیماران آمده‌اند تا فرایند درمان را تسهیل کنند. در ادامه، تمامی این ابزارها را با جزئیات دقیق بررسی می‌کنیم و ویژگی‌های فنی هرکدام را تشریح خواهیم کرد تا دید کاملی نسبت به بهترین هوش مصنوعی پزشکی پیدا کنید.

نام ابزار	مناسب برای…	ویژگی اصلی و متمایز	نیاز به تغییر IP (تحریم)	طرح رایگان (Free Plan)	پشتیبانی از زبان فارسی
IBM Watson Health	بیمارستان‌ها و انکولوژیست‌ها	ارائه طرح درمان سرطان مبتنی بر شواهد	بله	خیر (سازمانی)	خیر
PathAI	متخصصان پاتولوژی	تشخیص دقیق سرطان در اسلایدهای بافتی	بله	خیر (سازمانی)	خیر
Aidoc	رادیولوژیست‌ها	تریاژ و اولویت‌بندی تصاویر اورژانسی (CT/MRI)	بله	خیر (سازمانی)	خیر
Nuance Dragon	پزشکان و کادر درمان	تبدیل گفتار به متن تخصصی پزشکی (دیکته)	بله	خیر (اشتراکی)	خیر
Google DeepMind	پژوهشگران و پزشکان	پیش‌بینی ساختار پروتئین و تشخیص بیماری‌های چشمی	بله	محدود (پژوهشی)	خیر
Ada Health	عموم مردم (بیماران)	بررسی علائم بیماری و تریاژ اولیه (چت‌بات)	بله	بله (نسخه پایه)	خیر
Suki AI	پزشکان عمومی و متخصص	دستیار صوتی برای نت‌برداری خودکار در پرونده بیمار	بله	خیر (سازمانی)	خیر
Aiddison	داروسازان و شیمیدان‌ها	طراحی دارو و غربالگری مولکولی با هوش مصنوعی	بله	خیر (سازمانی)	خیر
BioMorph	پژوهشگران بالینی	کشف نشانگرهای زیستی برای تشخیص‌های پیچیده	بله	خیر	خیر
ChatGPT	دانشجویان و عموم (با احتیاط)	پاسخ به سوالات، خلاصه سازی متون و آموزش	بله	بله	بله (کامل)

ابزارهای پیشگام در هوش مصنوعی پزشکی

ابزارهای هوش مصنوعی سیستم‌های کاملاً عملیاتی هستند که هر کدام در گوشه‌ای از فرایند درمان، از تشخیص زودهنگام تا مستندسازی، وظایف مهمی را بر عهده گرفته‌اند. در حقیقت، این سیستم‌ها با پردازش حجم عظیمی از داده‌هایی که برای مغز انسان غیرقابل تصور است، به پزشکان کمک می‌کنند تا تصمیماتی دقیق‌تر و سریع‌تر بگیرند. در ادامه، به معرفی عمیق و تخصصی برخی از مهم‌ترین و پرکاربردترین ابزارهایی که به‌عنوان بهترین هوش مصنوعی پزشکی شناخته می‌شوند می‌پردازیم.

IBM Watson Health

IBM Watson Health یکی از شناخته‌شده‌ترین و قدیمی‌ترین نام‌ها در حوزه هوش مصنوعی است که تلاش می‌کند قدرت پردازش زبان طبیعی (NLP) و تحلیل داده‌های ساختاریافته و غیرساختاریافته را به عرصه سلامت بیاورد. این پلتفرم، با مرور میلیون‌ها صفحه مقاله، کتاب درسی، سوابق بالینی و تصاویر پزشکی، به پزشکان به‌خصوص در حوزه آنکولوژی (سرطان‌شناسی) و داروشناسی، پیشنهادهای درمانی مبتنی بر شواهد پزشکی ارائه می‌دهد. اگرچه چالش‌هایی در پیاده‌سازی این سیستم وجود داشته، اما پتانسیل آن در یافتن الگوهای پنهان در داده‌ها غیرقابل انکار است.

در ادامه، برجسته‌ترین ویژگی‌های این دستیار هوشمند در حوزه سلامت را برای شما گردآوری کرده‌ایم.

• آنالیز شواهد مبتنی بر داده: جستجوی سریع در ژورنال‌ها و مقالات علمی برای پشتیبانی از تصمیمات تشخیصی.
• پشتیبانی درمانی آنکولوژی: ارائه گزینه‌های درمانی شخصی‌سازی‌شده برای بیماران سرطانی.
• تشخیص داروهای متقابل: کمک به داروسازان برای پیش‌بینی تداخلات دارویی احتمالی.

PathAI

PathAI یک ابزار تخصصی است که منحصراً بر روی آسیب‌شناسی دیجیتال (Digital Pathology) و آنالیز تصاویر پاتولوژی متمرکز شده است. این ابزار از الگوریتم‌های یادگیری عمیق (Deep Learning) برای ارزیابی نمونه‌های بیوپسی و اسلایدهای بافتی استفاده می‌کند. هدف اصلی PathAI این است که دقت تشخیص آسیب‌شناسان (پاتولوژیست‌ها) را در تعیین نوع و درجه تهاجمی بودن تومورهای سرطانی افزایش دهد، کاری که به صورت دستی، زمان‌بر و مستعد خطای دید انسان است.

قابلیت‌های منحصربه‌فرد PathAI به صورت زیر است.

• کاهش خطای دید پاتولوژیست: افزایش دقت در شناسایی مرزها و ویژگی‌های سلول‌های سرطانی.
• پیش‌بینی پاسخ به درمان: کمک به پیش‌بینی نحوه واکنش بیمار به انواع مختلف درمان.
• تحلیل کمی اسلایدها: ارائه اندازه‌گیری‌های دقیق و خودکار از ویژگی‌های بافتی.

Aidoc

Aidoc در حوزه رادیولوژی و تصویربرداری پزشکی تخصص دارد و به عنوان یک سیستم تریاژ هوشمند شناخته می‌شود. تریاژ به معنای اولویت‌بندی بیماران بر اساس فوریت وضعیت است. Aidoc با استفاده از هوش مصنوعی، تصاویر سی‌تی اسکن (CT)، ام‌آرآی (MRI) و تصاویر اشعه ایکس را در زمان واقعی (Real-time) تحلیل می‌کند و ناهنجاری‌های حاد و خطرناک مانند خونریزی‌های مغزی یا آمبولی ریه را به سرعت علامت‌گذاری می‌کند. این هشدار سریع تضمین می‌کند که رادیولوژیست ابتدا تصاویر بیماران با شرایط بحرانی را مشاهده کند و در نتیجه، زمان واکنش برای نجات جان آن‌ها به طرز چشمگیری کاهش یابد.

در ادامه، ویژگی‌هایی که این ابزار حیاتی در بخش رادیولوژی از آن‌ها بهره می‌برد را مرور می‌کنیم.

• تریاژ فوری رادیولوژی: اولویت‌بندی موارد اورژانسی در لیست کاری رادیولوژیست‌ها.
• تشخیص ناهنجاری‌های حاد: شناسایی سریع و خودکار سکته‌ها، آمبولی‌ها و خونریزی‌های داخلی.
• سازگاری با جریان کار بالینی: ادغام یکپارچه با سیستم‌های PACS (سیستم‌های آرشیو و ارتباط تصاویر) بیمارستان‌ها.

Nuance Dragon Medical One

Nuance Dragon Medical One یک ابزار دیکته صوتی (Voice Dictation) مبتنی بر هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی (NLP) است که برای متخصصان حوزه سلامت طراحی شده. پزشکان دیگر مجبور نیستند وقت گران‌بهای خود را صرف تایپ گزارش‌های طولانی کنند؛ بلکه می‌توانند مستقیماً در پرونده الکترونیک بیمار (EHR) صحبت کنند و Dragon Medical One گفتار آن‌ها را در لحظه و با دقت بالا به متن تبدیل می‌کند. این ابزار به طور خاص، واژگان تخصصی و اصطلاحات پزشکی را درک می‌کند که این امر سرعت ثبت سوابق و مستندسازی بالینی را به شدت افزایش داده و به پزشکان اجازه می‌دهد تا زمان بیشتری را صرف مراقبت از بیمار کنند.

برخی از مهم‌ترین قابلیت‌های عملیاتی این سیستم تبدیل گفتار به متن در محیط درمانی شامل موارد زیر است.

• دقت بالا در اصطلاحات پزشکی: تشخیص کلمات و اصطلاحات تخصصی پزشکی و بالینی.
• پشتیبانی از صدای چندین کاربر: امکان استفاده توسط تمام اعضای کادر درمان با پروفایل‌های صوتی جداگانه.
• کاهش خستگی نوشتاری: حذف وظیفه زمان‌بر تایپ گزارش‌ها و سوابق توسط پزشک.

Google DeepMind Health

بخش Google DeepMind Health در گوگل (که اکنون فعالیت‌های آن عمدتاً ذیل چتر Google Health دنبال می‌شود) یکی از پیشگامان استفاده از هوش مصنوعی بسیار پیشرفته برای تحلیل داده‌های پیچیده، به‌خصوص تصاویر پزشکی است. این تیم پژوهشی با بهره‌گیری از مدل‌های یادگیری عمیق، توانسته است در حوزه‌هایی مانند چشم‌پزشکی و رادیولوژی پیشرفت‌های خیره‌کننده‌ای رقم بزند. برای مثال، الگوریتم‌های آن‌ها می‌توانند ناهنجاری‌های چشمی را از روی اسکن‌های شبکیه با دقتی نزدیک به متخصصان تشخیص دهند و حتی تا ۴۸ ساعت قبل از وقوع، آسیب حاد کلیه (AKI) را پیش‌بینی کنند؛ توانایی‌ای که می‌تواند جان هزاران بیمار را نجات دهد.

در ادامه، مهم‌ترین تمرکزها و دستاوردهای این پلتفرم پیشرفته را برای شما آورده ایم.

• تشخیص زودهنگام رتینوپاتی: شناسایی علائم آسیب چشمی ناشی از دیابت روی اسکن شبکیه.
• پیش‌بینی آسیب حاد کلیه (AKI): استفاده از سوابق الکترونیک بیمار برای پیش‌بینی مشکلات کلیوی تا ۴۸ ساعت قبل از وخامت حال.
• توسعه AlphaFold: یک مدل انقلابی که ساختار سه‌بعدی پروتئین‌ها را پیش‌بینی می‌کند و سرعت کشف دارو را افزایش می‌دهد.

Ada Health

آیا تا به حال دچار بیماری شده‌اید و به جای جستجوی پراکنده در اینترنت، آرزو کرده‌اید یک پزشک واقعی با شما صحبت کند؟ Ada Health دقیقاً با این دیدگاه پا به میدان گذاشته است. این ابزار که در قالب یک اپلیکیشن ارزیابی علائم در دسترس عموم قرار دارد، از یک چت‌بات هوشمند بهره می‌برد. برخلاف جستجوی ساده، آدا با بیمار یک “مصاحبه هوشمند” را آغاز می‌کند؛ یعنی بر اساس پاسخ‌های شما، سؤالات مرتبط را مطرح می‌کند تا علائم را پالایش کند. در نهایت، آدا یک گزارش با فهرستی از تشخیص‌های افتراقی احتمالی ارائه می‌دهد و توصیه‌هایی مبنی بر اینکه آیا نیاز به مراجعه فوری به پزشک دارید یا خیر، ارائه می‌کند.

اگر به دنبال ابزاری برای ارزیابی اولیه علائم هستید، قابلیت‌های آدا (Ada) را در ادامه برایتان آورده‌ایم.

• ارزیابی علائم مبتنی بر گفتگو: استفاده از الگوریتم‌های NLP برای ایجاد یک مکالمه شبیه به پزشک.
• فراهم کردن گزارش PDF برای پزشک: امکان به اشتراک‌گذاری ارزیابی نهایی با پزشک معالج.
• پوشش جامع بیماری‌ها: داشتن پایگاه داده‌ای وسیع از هزاران اختلال و وضعیت پزشکی.

Suki AI

بسیاری از پزشکان در سراسر جهان گزارش داده‌اند که بار مستندسازی و وارد کردن اطلاعات در سامانه‌های پرونده الکترونیک (EHR) باعث خستگی مفرط شغلی آن‌ها می‌شود. Suki AI دقیقاً برای حل این چالش طراحی شده است. سوکی یک دستیار بالینی صوتی (Ambient Clinical Assistant) است که به پزشکان اجازه می‌دهد تا به سادگی در اتاق معاینه صحبت کنند. سوکی گفتگوهای بیمار-پزشک را گوش می‌دهد، کلمات کلیدی پزشکی را تشخیص می‌دهد و به طور خودکار، یادداشت‌های بالینی ساختار یافته را در سیستم EHR ثبت می‌کند. این تجربه شبیه به داشتن یک منشی متخصص و نامرئی است و می‌تواند زمان مستندسازی پزشکان را تا حد زیادی (بعضا بیش از ۷۰٪) کاهش دهد.

ویژگی‌های Suki AI که می‌تواند زندگی حرفه‌ای پزشکان را متحول کند را در ادامه آورده‌ایم.

• تولید خودکار یادداشت‌های بالینی: ایجاد سوابق دقیق از مکالمات بیمار به صورت Real-time.
• یکپارچگی عمیق با EHR: ادغام یکپارچه با سیستم‌های اصلی پرونده الکترونیک پزشکی.
• کاهش فرسودگی شغلی: بازگرداندن زمان و تمرکز پزشک به مراقبت مستقیم از بیمار به جای تایپ کردن.

Aiddison

Aiddison یک پلتفرم نوآورانه است که توسط شرکت Merck توسعه یافته و برای متحول کردن فرآیند کشف دارو با استفاده از هوش مصنوعی طراحی شده است. این ابزار به شیمی‌دانان دارویی امکان می‌دهد تا بدون نیاز به دانش عمیق برنامه‌نویسی، از مدل‌های یادگیری عمیق و هوش مصنوعی مولد (Generative AI) بهره ببرند. Aiddison با غربالگری مجازی میلیاردها ترکیب شیمیایی در فضایی گسترده، به سرعت ترکیباتی را شناسایی می‌کند که بیشترین پتانسیل را برای تبدیل شدن به یک داروی مؤثر دارند و در نهایت، مسیر توسعه دارو را سریع‌تر، کم‌هزینه‌تر و موفقیت‌آمیزتر می‌کند.

در ادامه، برجسته‌ترین توانمندی‌های این ابزار پیشرو در شیمی دارویی را برای شما آورده‌ایم.

• طراحی مولکول‌های جدید (De Novo Design): تولید ترکیبات شیمیایی کاملاً جدید و بهینه توسط هوش مصنوعی.
• غربالگری مجازی سریع: جستجو در بیش از ۶۰ میلیارد ترکیب شیمیایی برای یافتن نامزدهای دارویی.
• پیش‌بینی ADMET: ارزیابی خودکار سمیت، حلالیت و نحوه جذب/متابولیسم دارو در بدن.

BioMorph

BioMorph (یا پلتفرم‌های مرتبط مانند Biomorphik) در حوزه تشخیص‌های پیشرفته و پزشکی شخصی‌سازی‌شده با استفاده از داده‌های چندوجهی پیشرفت‌های زیادی داشته است. این پلتفرم با به‌کارگیری یادگیری ماشین و تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده، داده‌های پیچیده مولکولی و فنوتیپی (واکنش‌های بدنی) بیماران را ترکیب می‌کند تا نشانگرهای زیستی (Biomarkers) قوی را برای بیماری‌هایی که تشخیص آن‌ها دشوار است، کشف و اعتبار سنجی کند. این رویکرد پیشرفته به پزشکان کمک می‌کند تا در مراحل اولیه بیماری، الگوهای پنهان را شناسایی کرده و درمان‌های دقیق‌تر و مناسب‌تری را ارائه دهند.

این ابزارها در تحلیل داده‌های بیولوژیکی پیچیده، ویژگی‌های متمایز زیر را از خود نشان می‌دهند:

• پروفایلینگ مولکولی چندبعدی: تحلیل همزمان داده‌های ژنتیکی، ایمنی و بالینی بیمار.
• تشخیص زودهنگام بیماری‌های دشوار: تمرکز بر شناسایی بیماری‌هایی مانند لایم یا شرایط مزمن در مراحل اولیه.
• پشتیبانی از پزشکی پیشگیرانه: ارائه پیشنهاد و توصیه‌های شخصی‌سازی شده برای مدیریت سلامت فردی.

ChatGPT AI Uncovered

ChatGPT و مدل‌های بزرگ زبان (LLMs) عمومی، گرچه ابزارهای اختصاصی پزشکی نیستند، اما در حال حاضر نقش مهمی به عنوان دستیار دانش در حوزه سلامت ایفا می‌کنند. با این حال، استفاده از آن‌ها در محیط‌های بالینی، نیازمند احتیاط است. اگرچه این مدل‌ها می‌توانند متون پزشکی طولانی را خلاصه کرده، به سؤالات آموزشی پاسخ دهند و در مستندسازی کمک کنند، اما خطر توهم (Hallucination)، یعنی تولید اطلاعات نادرست اما ظاهراً معتبر، در مورد تشخیص یا درمان‌ها وجود دارد. از این رو، این ابزار باید صرفاً به عنوان یک ابزار کمکی و تحت نظارت کامل متخصصان پزشکی استفاده شود. همچنین از ChatGPT می‌توانید برای نوشتن پایان نامه با هوش مصنوعی هم استفاده کنید.

در ادامه، مهم‌ترین مزایا و محدودیت‌های این هوش مصنوعی عمومی در پزشکی را برای شما شفاف‌سازی کرده‌ایم.

• کمک به آموزش و پژوهش: پاسخ به سؤالات پیچیده پزشکی و خلاصه‌سازی مقالات علمی.
• افزایش سرعت مستندسازی: کمک به تولید پیش‌نویس گزارش‌ها و سوابق بیماران.
• محدودیت اصلی: توانایی تولید اطلاعات غیردقیق یا ساختگی در مورد تشخیص‌ها و درمان‌ها.

آینده هوش مصنوعی در تشخیص‌های پزشکی

به نقل از WHO:

Artificial intelligence is rapidly transforming diagnostic medicine by enhancing accuracy and efficiency. According to the World Health Organization (WHO), “AI holds great promise for improving health care delivery and medicine worldwide, such as by improving the speed and accuracy of diagnosis and screening for diseases; and assisting with clinical care, and health research and drug development.” However, it must be implemented with ethics and human oversight at its core.

ترجمه: هوش مصنوعی با افزایش دقت و کارایی، به سرعت در حال متحول کردن طب تشخیصی است. طبق گزارش سازمان جهانی بهداشت (WHO): «هوش مصنوعی نویدبخش بهبود ارائه خدمات بهداشتی و پزشکی در سراسر جهان است، از جمله با افزایش سرعت و دقت در تشخیص و غربالگری بیماری‌ها؛ و همچنین کمک به مراقبت‌های بالینی، تحقیقات بهداشتی و توسعه داروها.» با این حال، اجرای آن باید با محوریت اخلاق و نظارت انسانی صورت گیرد.

جمع‌بندی

در این مقاله دیدیم که چگونه نام‌های بزرگی همچون IBM Watson Health و PathAI با قدرت تحلیل داده‌ها، و Aidoc با سرعت عمل در شرایط اورژانسی، استانداردهای جدیدی را در تشخیص تعریف کرده‌اند. همچنین مشاهده کردیم که ابزارهایی مانند Nuance Dragon و Suki AI چگونه خستگی مستندسازی را از دوش پزشکان برمی‌دارند تا تمرکز اصلی بر مشکلات بیمار باقی بماند. از سوی دیگر، ابزارهایی نظیر Ada Health به بیماران قدرت آگاهی دادند و پلتفرم‌های تخصصی مثل Aiddison، BioMorph و Google DeepMind مرزهای پژوهش و کشف دارو را جابه‌جا کردند. حتی حضور ابزارهای عمومی‌تری مانند ChatGPT نیز نقش مهمی در آموزش و دسترسی به اطلاعات ایفا کرده است. انتخاب بهترین هوش مصنوعی پزشکی به نیاز خاص شما بستگی دارد؛ اما آنچه قطعی است، این است که این ابزارها آمده‌اند تا به عنوان همراهانی هوشمند، خطاهای انسانی را کاهش دهند و کیفیت مراقبت را به سطحی بالاتر ارتقا دهند، نه اینکه جایگزین علم طبابت شوند.

سوالات متداول

مهم‌ترین چالش اخلاقی در استفاده از هوش مصنوعی در تشخیص پزشکی چیست؟

بزرگترین چالش اخلاقی، موضوع سوگیری الگوریتمی (Algorithmic Bias) است. اگر داده‌های آموزشی هوش مصنوعی عمدتاً از یک گروه نژادی، جنسیتی یا اقتصادی خاص باشند، عملکرد مدل در تشخیص بیماری‌ها برای گروه‌های دیگر دقت کمتری خواهد داشت و می‌تواند نابرابری‌های موجود در سلامت را تشدید کند.

چرا هوش مصنوعی در حوزه سلامت روان (Mental Health) رشد کندتری داشته است؟

تشخیص بیماری‌های سلامت روان اغلب بر مبنای ارزیابی‌های کیفی، مصاحبه‌ها و نشانه‌های رفتاری ظریف است که استانداردسازی آن‌ها برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی بسیار دشوارتر از داده‌های ساختاریافته‌ای مانند تصاویر رادیولوژی است.

آیا ابزارهای هوش مصنوعی پزشکی، خود به تأییدیه نهادهای نظارتی مانند FDA یا وزارت بهداشت نیاز دارند؟

بله، نرم‌افزارهای هوش مصنوعی که برای تشخیص یا تصمیم‌گیری‌های درمانی استفاده می‌شوند، به عنوان دستگاه‌های پزشکی (Medical Devices) شناخته می‌شوند و باید تحت فرایندهای سختگیرانه ارزیابی و تأیید نهادهای نظارتی (نظیر FDA در آمریکا یا نهادهای مشابه در ایران) قرار گیرند تا ایمنی و کارایی آن‌ها اثبات شود.