حل چالش‌های هوش مصنوعی پزشکی با فناوری بلاک چین/ ایجاد آینده‌ای امن برای نوآوری‌های بهداشتی

خبرگزاری علم و فناوری آنا؛ هوش مصنوعی (AI) آماده است تا حوزه پزشکی را متحول کند و فرصت‌های بی سابقه‌ای برای افزایش مراقبت از بیمار، ساده کردن فرایند‌های بالینی و تسهیل تحقیقات پیشگامانه ارائه دهد. با این حال، به‌کارگیری هوش مصنوعی در مراقبت‌های بهداشتی بدون چالش نیست. مسائل مربوط به حریم خصوصی داده‌ها، امنیت و ادغام منابع داده متنوع، موانع قابل توجهی ایجاد می‌کنند.

حل چالش‌ کاربرد‌های هوش مصنوعی در پزشکی با بلاک چین

اینجاست که فناوری‌های یادگیری یکپارچه و بلاک چین وارد میدان می‌شوند و مسیری برای غلبه بر این چالش‌ها و تضمین آینده‌ای امن‌تر، کارآمدتر و فراگیرتر برای کاربرد‌های هوش مصنوعی پزشکی فراهم می‌کنند.

هوش مصنوعی قابلیت‌های قابل توجهی در حوزه‌های مختلف پزشکی از خود نشان داده است. دیپ مایند (DeepMind) گوگل سیستم هوش مصنوعی توسعه داده است که می‌تواند با استفاده از اسکن شبکیه، بیش از ۵۰ بیماری چشمی را با دقت بالا تشخیص دهد. به طور مشابه، آی بی ام واتسون هلث (IBM Watson Health) از هوش مصنوعی برای تحلیل سوابق پزشکی و پیشنهاد گزینه‌های درمانی بالقوه برای بیماران سرطانی استفاده کرد. این موارد نشان می‌دهد که چگونه توانایی هوش مصنوعی در پردازش و تحلیل حجم عظیمی از داده‌ها به سرعت و دقیق می‌تواند به متخصصان مراقبت‌های بهداشتی در تصمیم گیری‌های آگاهانه‌تر کمک کند و منجر به مراقبت بهتر از بیمار شود.

یادگیری یکپارچه  یک فناوری نوظهور است که مدل‌های هوش مصنوعی را قادر می‌سازد تا در چندین دستگاه یا سرور غیر متمرکز آموزش ببینند و نمونه‌های داده محلی را بدون نیاز به تبادل داده نگه دارند. این رویکرد مزایای متعددی برای هوش مصنوعی پزشکی دارد. به عنوان مثال، ابتکار تقسیم بندی توموری (FeTS) از یادگیری یکپارچه برای بهبود مدل‌های تقسیم بندی تومور مغزی بدون به اشتراک گذاشتن داده‌های بیمار بین بیمارستان‌ها استفاده می‌کند. این کار محرمانگی بیمار را حفظ می‌کند و با مقررات حریم خصوصی مانند مقررات عمومی حفاظت از داده اتحادیه اروپا (GDPR) و قانون قابلیت حمل و پاسخگویی بیمه بهداشت و درمان (HIPAA) هم خوانی دارد.

بلاک چین می‌تواند منشا داده‌ها را ردیابی کند

این روش خطرات مربوط به نقض داده‌ها و دسترسی غیرمجاز را به حداقل می‌رساند. یادگیری یکپارچه با استفاده از داده‌های منابع متعدد، تعمیم پذیری و استحکام مدل‌های هوش مصنوعی را بهبود می‌بخشد که امکان گنجاندن جمعیت‌های مختلف بیمار را فراهم می‌کند و برای توسعه سیستم‌های هوش مصنوعی که در جمعیت شناسی و شرایط پزشکی مختلف موثر هستند، حیاتی است.

فناوری بلاک چین می‌تواند منشا داده‌ها را ردیابی و یک مسیر حسابرسی قابل تایید فراهم کند. همچنین یک دفترکل غیر متمرکز و تغییرناپذیر ارائه می‌دهد که می‌تواند به طور ایمن تراکنش داده‌های ضد دستکاری را ثبت و صحت هر قطعه از داده‌های پزشکی را تایید کند. این ویژگی برای حفظ یکپارچگی داده‌های آموزشی هوش مصنوعی و نتایج حاصل از مدل‌های هوش مصنوعی بسیار مهم است. زنجیره پزشکی از بلاک چین برای ایجاد سیستم‌های پرونده پزشکی امن و شفاف استفاده می‌کند که بیماران و پزشکان می‌توانند ضمن حفظ یکپارچگی و حریم خصوصی داده‌ها به آن‌ها دسترسی داشته باشند.

ماهیت غیر متمرکز بلاک چین خطر نقض داده‌ها را کاهش می‌دهد. داده‌ها در مکانی که در برابر حملات آسیب پذیر است ذخیره نمی‌شوند بلکه در شبکه‌ای از گره‌ها توزیع می‌شوند. علاوه بر این، بلاک چین می‌تواند کنترل‌های دسترسی دقیق را فراهم کند و اطمینان حاصل کند که تنها افراد مجاز می‌توانند به بخش‌های خاصی از داده‌ها دسترسی داشته باشند.

ادغام هوش مصنوعی، یادگیری یکپارچه و بلاک چین یک هم افزایی قدرتمند ایجاد می‌کند که می‌تواند مراقبت‌های بهداشتی را تغییر دهد. این ترکیب تضمین می‌کند که مدل‌های هوش مصنوعی در عین حفظ استاندارد‌های سخت گیرانه امنیتی و حریم خصوصی، براساس داده‌های باکیفیت و متنوع آموزش داده می‌شوند. سازمان‌های بهداشتی با بهره برداری از قدرت این فناوری‌ها می‌توانند دقت تشخیصی را افزایش دهند، برنامه‌های درمانی را شخصی سازی کنند و در نهایت، نتایج بیمار را بهبود بخشند.

سیستم‌های هوش مصنوعی چند وجهی که می‌توانند داده‌ها را از منابع متعدد مانند متن، تصویر و ژنومیک (تجزیه و تحلیل داده‌ها و اطلاعات ژنتیکی) پردازش و ادغام کنند، به طور قابل توجهی از یادگیری یکپارچه و بلاک چین بهره می‌برند. این فناوری‌ها تضمین می‌کنند که داده‌های جامع به صورت اخلاقی و امن مورد استفاده قرار می‌گیرند و توانایی هوش مصنوعی در ارائه مراقبت‌های دقیق و شخصی سازی شده را افزایش می‌دهند.

شروع گذار به سمت یادگیری یکپارچه و استراتژی بلاک چین

برای شروع گذار به سمت یادگیری یکپارچه و استراتژی بلاک چین، سازمان‌های بهداشتی می‌توانند چندین گام خاص را به صورت داخلی بردارند.

سازمان‌ها باید پرسنل فعلی در زمینه فناوری‌های هوش مصنوعی و بلاک چین را آموزش دهند، فرایند‌ها و سیاست‌ها را به‌روز کنند تا با این ابزار‌های جدید سازگار شوند و دستورالعمل‌های روشنی برای ادغام آن‌ها ایجاد کنند. سازمان‌ها باید سیاست‌ها و دستورالعمل‌های روشنی برای کنترل استفاده از این فناوری‌ها تدوین کنند و بر حریم خصوصی و امنیت داده‌ها تاکید کنند. تیم‌های بازسازی شامل متخصصان اختصاصی هوش مصنوعی و بلاک چین می‌توانند همکاری میان ارائه دهندگان خدمات درمانی مختلف و موسسات تحقیقاتی را تقویت کنند.

به عنوان مثال، کلینیک مایو با گوگل همکاری کرده است تا آموزش‌های مربوط به هوش مصنوعی و یادگیری ماشین را به کارکنان خود ارائه دهد. با برداشتن این گام‌های مقدماتی، ارائه دهندگان مراقبت‌های بهداشتی می‌توانند پایه محکمی برای به کارگیری موفقیت آمیز فناوری‌های یادگیری یکپارچه و بلاک چین ایجاد کنند. این رویکرد مشارکتی کیفیت کلی و کاربرد مدل‌های هوش مصنوعی را افزایش می‌دهد،  نوآوری را هدایت می‌کند و ارائه مراقبت‌های بهداشتی را بهبود می‌بخشد.

سازمان‌های بهداشتی در تحقق پتانسیل کامل هوش مصنوعی، یادگیری یکپارچه و بلاک چین با چالش‌های متعددی روبه رو هستند. مسائل کلیدی شامل قابلیت همکاری داده‌ها، حفظ حریم خصوصی داده‌ها و تضمین اشتراک گذاری امن داده‌ها در پلتفرم‌های مختلف است. برای مقابله با این چالش‌‌ها، همکاری مداوم بین متخصصان هوش مصنوعی، متخصصان بالینی و توسعه دهندگان بلاک چین ضروری است.

برای مثال آزمایشگاه هوش مصنوعی «واتسون ام آی تی- آی بی ام» محققان و متخصصان هوش مصنوعی را برای مقابله با چالش‌های پیچیده مراقبت‌های بهداشتی گرد هم می‌آورد. این رویکرد یکپارچه تضمین می‌کند که سیستم‌های هوش مصنوعی در لبه پیشرفت نوآوری پزشکی باقی می‌مانند و قادر به رسیدگی به چالش‌های بهداشتی در حال ظهور هستند.

آینده‌ای امن‌تر و کارآمدتر برای کاربرد‌های هوش مصنوعی پزشکی

ادغام هوش مصنوعی، یادگیری یکپارچه و فناوری بلاک چین، مسیر امیدوارکننده‌ای به سمت آینده‌ای امن‌تر، کارآمدتر و فراگیرتر برای کاربرد‌های هوش مصنوعی پزشکی ارائه می‌دهد. همانطور که به جلو حرکت می‌کنیم، تلاش‌های مشترک ذی نفعان در سراسر اکوسیستم مراقبت‌های بهداشتی در تحقق پتانسیل کامل هوش مصنوعی در پزشکی بسیار مهم خواهد بود و آینده بهتری را برای بیماران و پزشکان به طور یک سان تضمین خواهد کرد.

با ایجاد یک محیط مشارکتی و پرداختن به این چالش‌های خاص، سازمان‌های بهداشت و درمان می‌توانند یادگیری یکپارچه را اجرا کنند و استراتژی‌های بلاک چین - افزایش مراقبت از بیمار و هدایت نوآوری پزشکی - را اجرا کنند.