هوش مصنوعي، آمار و كلان‌داده در حوزه پزشكي و مراقبت‌هاي بهداشتي

هوش مصنوعي يك حوزه در حال تكامل با پيامدهاي عميق در حوزه‌هاي مختلف مخصوصاً حوزه پزشكي محسوب مي شود و مي تواند در محاسبات نرم و تحليل داده شگفتي بيافريند. اين مقاله مي‌كوشد با روش مرور سيستماتيك، به مطالعه كاربردهاي هوش مصنوعي در توسعه ابزارها و الگوريتم‌هاي تجزيه و تحليل داده‌هاي پزشكي و مراقبت‌هاي بهداشتي بپردازد. در اين مطالعه با جستجوي كلمات كليدي “Statistics”، “Data Analysis”، “Soft Computing”، “Big Data” و “Artificial Intelligence” همچنين معادل فارسي آنها در پايگاه‌هاي علم نظير PUBMED به بررسي توسعه ابزارها و الگوريتم‌هاي هوش مصنوعي روش‌هاي تجزيه و تحليل داده‌هاي زيستي و چالش هاي پيش رو پرداخته شد. نتايج نشان داد ابزارهاي هوش مصنوعي توانسته است تحليل داده‌هاي پزشكي، تشخيص‌، شخصي سازي درمان و پيش‌بيني نتايج بيمار را متحول نمايد. با اين حال، پياده‌سازي هوش مصنوعي در حوزه پزشكي و مراقبت‌هاي بهداشتي با چالش‌هايي همراه است. از چالش‌هاي اصلي مي‌توان به دسترس بودن داده‌ها و كيفيت داده‌ها و وجود سوگيري در داده‌ها و اشتباهات الگوريتم‌هاي هوش مصنوعي اشاره كرد كه مي تواند منجر به پيش بيني‌هاي نادرست يا نتايج تبعيض آميز شود. پيشنهاد مي‌شود كه اين فناوري به‌طور مسئولانه و با توجه به اخلاق و ارزش‌هاي انساني توسعه و استفاده شود. براي اطمينان از اين امر، مهم است كه متخصصان آمار و كارشناسان محاسبات نرم به تنوع مجموعه داده، پيش‌گيري از سوگيري داده‌ها و الگوريتم‌هاي يادگيري و در نهايت اهميت به مفاهيم اخلاقي و ارزش‌هاي انساني در توسعه و استفاده از هوش مصنوعي توجه اساسي داشته باشند.