هوش مصنوعی در تشخیص بیماری های قلبی

بیماری های قلبی عروقی (CVDs) مسائل بهداشتی مهمی هستند که منجر به نرخ بالای مرگ و میر در سطح جهان می شوند.

تشخیص زودهنگام حوادث قلبی عروقی ممکن است وقوع انفارکتوس حاد میوکارد را کاهش دهد و میزان مرگ و میر را در افراد مبتلا به CVD کاهش دهد.

تجزیه و تحلیل داده‌های سنتی برای مدیریت داده‌های چند بعدی مرتبط با پیش‌بینی خطر بیماری‌های قلبی عروقی، حملات قلبی، تفسیر تصویر پزشکی، تصمیم‌گیری درمانی و پیش‌آگهی بیماری به دلیل مکانیسم‌های پاتولوژیک پیچیده و عوامل متعدد درگیر، کافی نیست.

هوش مصنوعی (AI) یک فناوری است که از الگوریتم های کامپیوتری پیشرفته برای استخراج اطلاعات از پایگاه های داده بزرگ استفاده می کند و در صنعت پزشکی ادغام شده است.

روش‌های هوش مصنوعی توانایی تسریع در پیشرفت تشخیص و درمان بیماری‌های قلبی عروقی مانند نارسایی قلبی، فیبریلاسیون دهلیزی، بیماری دریچه‌ای قلب، کاردیومیوپاتی هیپرتروفیک، بیماری مادرزادی قلبی و غیره را نشان داده‌اند.

در محیط‌های بالینی، هوش مصنوعی در تشخیص بیماری‌های قلبی عروقی، بهبود کارایی ابزارهای پشتیبانی، طبقه‌بندی و طبقه‌بندی بیماری‌ها و پیش‌بینی پیامدها مفید است.

الگوریتم های پیشرفته هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل روابط پیچیده در داده های مراقبت های بهداشتی گسترده طراحی شده اند و آنها را قادر می سازد تا مشاغل پیچیده تری را در مقایسه با رویکردهای مرسوم انجام دهند.

پتانسیل هوش مصنوعی در مراقبت‌های بهداشتی بسیار گسترده است، از تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده و برنامه‌های درمانی شخصی‌شده تا بهبود دقت تشخیصی.

حجم انبوه داده‌های پزشکی تولید شده روزانه - از سوابق بیمار، آزمایش‌های بالینی، تصویربرداری پزشکی و دستگاه‌های پوشیدنی - می‌تواند برای پزشکان انسانی بسیار زیاد باشد.

همانطور که هوش مصنوعی می تواند این داده ها را تجزیه و تحلیل کند و از آنها بیاموزد، الگوها و همبستگی هایی که ممکن است توسط چشم انسان نادیده گرفته شود را می توان شناسایی کرد.

این منجر به تشخیص زودتر و دقیق تر می شود که در بهبود نتایج بیمار بسیار مهم است. یکی از امیدوارکننده ترین حوزه های هوش مصنوعی در مراقبت های بهداشتی، تشخیص است.

روش‌های تشخیصی سنتی اغلب بر تفسیر ذهنی متخصصان پزشکی تکیه می‌کنند که گاهی اوقات می‌تواند منجر به تغییر در نتایج شود.

هوش مصنوعی می‌تواند با ارائه بینش‌های ثابت و مبتنی بر داده‌ها، این تنوع را کاهش دهد و منجر به تشخیص‌های قابل اعتمادتر شود.

از هوش مصنوعی در فرآیندهای تشخیصی، به ویژه در جوامع محروم استفاده می کند.

این مدل‌ها به متخصصان پزشکی در شناسایی دقیق‌تر بیماری‌ها - مانند سل و رتینوپاتی دیابتی - و در مراحل اولیه کمک می‌کنند و در نتیجه شانس درمان موفقیت‌آمیز را افزایش می‌دهند.

این پروژه ها شامل آموزش الگوریتم های هوش مصنوعی بر روی مجموعه داده های بزرگی از تصاویر پزشکی است.

اتخاذ یک رویکرد مشترک تضمین می کند که مدل های هوش مصنوعی قوی، از نظر فرهنگی حساس و سازگار با تنظیمات مختلف مراقبت های بهداشتی هستند.

مجمع جهانی اقتصاد همچنین با تقویت یک رویکرد جهانی و چند ذینفع برای تسریع در تسریع ادغام مسئولانه راه حل های سلامت دیجیتال در سیستم های مراقبت های بهداشتی در سراسر جهان، تحول مراقبت های بهداشتی دیجیتال را به پیش می برد.

هوش مصنوعی و تاثیر آن بر نتایج سلامتی

تشخیص زودهنگام اغلب کلید موفقیت درمان است. به عنوان مثال، بیماری هایی مانند سرطان، در صورت تشخیص زودهنگام، میزان بقای قابل توجهی بالاتری دارند.

هنگامی که سرطان سینه در مرحله یک تشخیص داده شود، میزان بقای پنج ساله بیش از 90٪ است.

سرطان کولورکتال در مراحل بعدی 14 درصد بقای پنج ساله دارد اما با تشخیص زودهنگام می تواند حدود 90 درصد باشد. بنابراین، تأثیر تشخیص مبتنی بر هوش مصنوعی بر نتایج سلامتی را نمی توان اغراق کرد. 

این امر نه تنها نتایج بیماران را بهبود می بخشد، بلکه مراقبت های بهداشتی را برای همه قابل دسترس تر می کند و با جلوگیری از پیشرفت بیماری ها به مراحل پیشرفته تر، که اغلب درمان آن دشوارتر و پرهزینه تر است، بار سیستم های مراقبت های بهداشتی را کاهش می دهد.

برای مثال، اپلیکیشن مجهز به هوش مصنوعی در لیبریا شیوع مالاریا را پیش‌بینی می‌کند و مناطق پرخطر را شناسایی می‌کند و به مقامات بهداشتی این امکان را می‌دهد تا اقدامات پیشگیرانه، به‌ویژه برای گروه‌های آسیب‌پذیر مانند کودکان و زنان باردار انجام دهند.

هوش مصنوعی همچنین با فعال کردن درمان‌های شخصی‌سازی شده سرطان از طریق تجزیه و تحلیل ژنومی، شناسایی جهش‌ها و متناسب کردن درمان‌ها با مشخصات منحصربه‌فرد سرطان بیمار، انکولوژی را متحول می‌کند. این رویکرد باعث بهبود اثربخشی درمان، کاهش عوارض جانبی و تسریع کشف دارو می شود.

هوش مصنوعی همچنین در تشخیص زودهنگام و پیش بینی بیماری های قلبی عروقی استفاده شده است. یادگیری ماشینی برای تجزیه و تحلیل ECG، تصویربرداری پزشکی و داده های بیمار استفاده می شود.

با مطالعاتی که میزان دقت قابل توجهی را نشان داده است، از جمله طبقه‌بندی بیماری‌های قلبی 93 درصد، هوش مصنوعی تشخیص‌ها را بهبود می‌بخشد و روش‌های غیرتهاجمی را برای ارزیابی خطرات قلبی عروقی ارائه می‌کند که به طور بالقوه جان انسان‌ها را نجات می‌دهد.

همانطور که هوش مصنوعی به تکامل خود ادامه می دهد، نقش آن در مراقبت های بهداشتی حیاتی تر می شود. توانایی پیش‌بینی، تشخیص و درمان بیماری‌ها با دقت و کارایی بیشتر منجر به جمعیت سالم‌تر و سیستم‌های مراقبت بهداشتی پایدارتر می‌شود.

با این حال، ماموریت فقط ساخت مدل های هوش مصنوعی نیست. این در مورد ایجاد راه حل هایی است که فراگیر، عادلانه و قادر به ایجاد تفاوت واقعی در زندگی مردم است 

با استفاده از قدرت هوش مصنوعی برای تشخیص، می‌توانیم نتایج سلامتی را بهبود بخشیم و به آینده‌ای کمک کنیم که در آن مراقبت‌های بهداشتی برای همه، به ویژه در جوامعی که بیشتر به آن نیاز دارند، در دسترس‌تر و مؤثرتر باشد.

متخصص قلب و عروق به بررسی، تشخیص، و کنترل بیماری‌های این سیستم حیاتی می‌پردازد و  با استفاده از داروها و روش‌های درمانی مناسب، سعی در حفظ وضعیت نرمال بیماران دارند.

در مواقعی که بیمار با مشکلات حاد قلبی روبرو شود و نیاز به مداخله جدی باشد، مراجعه به یک متخصص قلب ضروری می‌شود.

پس از ارزیابی دقیق، در صورت لزوم، تصمیم به ارجاع بیمار به جراح قلب می‌گیرد. این مرحله معمولاً در شرایط پیچیده‌تر یا حالاتی که نیاز به جراحی دارند، اتفاق می‌افتد.

اگر به دنبال یک جراح قلب و عروق باتجربه و ماهر در تهران هستید، دکتر رامین بقایی تهرانی را به شما توصیه می کنیم. دکتر رامین بقایی تهرانی، فوق تخصص جراحی قلب و عروق، از جمله جراحان قلب و عروق باتجربه و باسابقه در ایران است.

ایشان دارای 20 سال سابقه جراحی قلب و عروق بزرگسالان و کودکان هستند و در زمینه های مختلفی از جمله جراحی بای‌پس قلبی، جراحی ترمیم دریچه قلب، پیوند قلب، جراحی آنوریسم آئورت و جراحی قلب کودکان، تخصص دارند.

ارتباط با دکتر رامین بقایی

آدرس: تهران – خیابان نلسون ماندلا (جردن)، بالاتر از تقاطع حقانی، خیابان پدیدار، پلاک ۶۲، طبقه سوم، واحد ۳۳

شماره تلفن: ۰۲۱۸۸۶۷۰۳۵۰

ایمیل: info @ dr-baghaei.com

اینستاگرام: dr.ramin.baghaei

 منبع: https://dr-baghaei.com/