هوش مصنوعی در دارو سازی
هوش مصنوعی بعنوان شاخه ای از علم ومهندسی بیان شده است که با مجموعه ی محاسباتی سروکار دارد که بطور معمول روند هوشی نامگذاری شده است و ایجاد محصولات مصنوعی که این رفتار را به نمایش میگذارند.
همچنین هوش مصنوعی شاخه ای از علم کامپیوتری است که زمینه ای را برای تجزیه وتحلیل اطلاعات پزشکی پیچیده فراهم می سازد .این شاخه از پزشکی روابط معنا داری را بهمراه مجموعه اطلاعات موجود برقرار می سازد که میتواند در شناخت ،درمان و پیش بینی نتایج در بسیاری از سناریوهای بالینی استفاده گردد.
لازم است دانشجویان پس از مطالعه مقاله فوق نظرات خود را بیان نمایند.
هوش مصنوعی وارد تمام جنبه‌های زندگی بشر شده است و آن را تحت تأثیر قرار میدهد. امروزه استفاده از هوش مصنوعی و ربات‌ها در صنعت پزشکی به سرعت در حال رشد است. از طرفی صنعت دارو و داروسازی نیز که در ارتباط تنگاتنگی با صنعت پزشکی است در نظر دارد از هوش مصنوعی در تولید داروها و پیش‌بینی تأثیرات درمانی آنها استفاده کند. و امکان توسعه‌ی محصولات دارویی برای برخی از بیماری‌ها را راحتتر کرده و به پیشرفت صنعت داروسازی کمک کند.
دکتر ناراین می‌گوید:
این امر نه تنها باعث می‌شود که زمان لازم برای تولید داروها کاهش یابد. بلکه میتواند سبب افزایش اثر داروهای تولیدی نیز شود. این مقوله همچنین میتواند سرعت توسعه‌ی داروها را نیز افزایش دهد. به کمک هوش مصنوعی میتوان تفاوت‌های قابل ملاحظه‌ای در تولید محصولات ایجاد کرد به عنوان مثال میتوان سرعت توسعه‌ی داروها را بیش از ۱۰۰۰ برابر کرد.ناراین می‌گوید:
هوش مصنوعی این میزان جریان از اطلاعات را که قرار است به کمک داده‌ها به دانش ما اضافه شود و از دانش به محصولات منتقل شود را نیز شامل می‌شود. برای کمک به افزایش سرعت پردازش و کمک به حذف نویزهای واقعی از سیگنال واقعی به بشر کمک خواهد کرد و در حقیقت این سیگنال‌ها هستند که قرار است فرآیندها را پیش ببرند.
در نتیجه هوش مصنوعی در تولید دارو ها بسیار موثر واقع شده به جرات میتوان گفت که علم پزشکی به علم هوش مصنوعی وابسته است.تا حدودی میتوان گفت اکثر بیماریهای توسط ابزارهای که ،توسط علم هوش مصنوعی تولید شده اند قابل تشخیص هستن
طراحی نرم افزاری بر پایه هوش مصنوعی برای کمک به التیام زخم های باز
زخم‌های باز که پس از هفته‌ها یا ماه‌ها درمان، در برابر التیام و بهبود مقاومت کرده، معالجات را رد میکنند و به عنوان زخم‌های کم خون موضعی شناخته می‌شوند، راه تشخیص آسانی دارند اما در عوض به طرز ناامیدکننده‌ای درمان دشواری را به همراه دارند و حتی به اعتقاد برخی پزشکان، این گونه زخم‌ها هر درمانی را بی اثر میکنند و انگار که هیچ درمانی برای التیام آن ها صورت نگرفته است. در همین ارتباط، گروهی از محققان، موفق به توسعه الگوریتمی ریاضیاتی شده‌اند که میتواند زمان بسته شدن یک زخم باز از نوع کم خون موضعی و همچنین این را که چه عوارض و پیامدهایی طی فـرآینـد قطـع جـریـان خون و بندآوری بروز میکند، پیش‌بینی کند. مدل‌های فعلی، زخم‌هایی را هدف می‌گیرند که در هر صورت بسته خواهند شد، و هدف توسعه مدلی برای زخم‌هایی است که نمی‌خواهند بسته شوند.
مـواردی همچـون زخـم‌پـای بیمـاران دیـابتی یا زخم بیمارانی که به دلیل عوارض دیگری، قبلا فرآیند بیمارستانی را گذرانده‌اند، از موارد شایع و هدف زخم‌های باز مـحسـوب مـی‌شـود. گـروهـی تحقیقـاتـی بـرای کمـک بـه درمـان زخـم‌هـای مـوضعـی، برنامه‌ای را توسعه داده‌اند که داده‌های بیماران را پردازش میکند؛ اطلاعاتی از قبیل غلظت خون، فاکتورهای رشد، حضور گلبول‌های سفید و تراکم فیبروبلاستی از جمله داده‌هـایـی اسـت کـه بـه رایانه داده می‌شوند. رایانه نیز با استفاده از این داده‌ها مدلی سه‌بعدی از زخم مربوط را ایجاد و چگونگی التیام یافتن و بهبود سریع آن را ظاهر میکند و به‌علاوه زمان بسته شدن زخم را نیز تخمین می‌زند. به ادعای محققان اکنون و بر اساس این مدل، یک زخم معمولی ظرف حدود ۱۳ روز بسته خواهد شد و این در حالی است که پس از گذشت ۲۰ روز تنها ۲۵ درصد از زخم‌های باز موضعی التیام و بهبود می‌یابند. این اعداد و ارقام با آنچه عملا برای بیماران اتفاق می‌افتد، تطبیق میکند، اما در این میان نباید از نظر دور داشت که تا اینجای کار تنها در قالب تئوری استفاده شده و مدل حاضر هنوز روی بیماران انسانی امتحان نشده است.
به اعتقاد برخی محققان، فناوری هوش مصنوعی یا به عبارتی سامانه‌های شبیه‌ساز نحوه کارکردهای مغز خواه برای بهبود زخم‌ها و چه در مورد عفونت‌های قلبی به کار بـرده شوند، دست کم به این زودی‌ها جای پزشکان واقعی را نخواهند گرفت. این شبکه‌های عصبی مصنوعی نه میتوانند بیماران را ببینند و نه میتوانند آن ها را برای یـافتـن عـلائـم عفـونـت و آلـودگـی یا نشانه‌های مرضی مورد آزمایش قرار دهند؛ اما واقعیت این است که چنین برنامه‌هایی در موارد گیج‌کننده و مبهم که کار تشخیص بیماری با دشواری مواجه مـی‌شـود و تشخیـص صحیـح و بـه‌مـوقـع بـرای پزشک و بیمار بسیار حیاتی است، دستیاری قابل و مورد اطمینان برای متخصصان بالینی به شمار می‌رود
شبکـه‌هـای عصبـی را مـی‌تـوان با اغماض زیاد، مدل‌های الکترونیکی از ساختار عصبی مغز انسان نامید. مکانیسم فراگیری و آموزش مغز اساسا بر تجربه استوار است. مدل‌های الکترونیکی شبکه‌های عصبی طبیعی نیز بر اساس همین الگو بنا شده‌اند و روش برخورد چنین مدل‌هایی با مسائل، با روش‌های محاسباتی که به‌طور معمول توسط سیستمهای کامپیوتری در پیش گرفته شده‌اند، تفاوت دارد. می‌دانید که حتی سـاده‌تـرین مغز‌های جانوری هم قادر به حل مسائلی هستند که اگر گفته نشود که کامپیوترهای امروزی از حل آن ها عاجز هستند، حداقل در حل آن ها دچار مشکل می‌شوند. به عنوان مثال، مسائل مختلف شناسایی الگو، نمونه‌ای از مواردی هستند که روش‌های معمول محاسباتی برای حل آن ها به نتیجه مطلوب نمی‌رسند. در حالی‌که مغـز سـاده‌تـریـن جـانـوران به راحتی از عهده چنین مسائلی بر می‌آید. تصور عموم کارشناسان IT)Information Technology) بر آن است که مدل‌های جدید محاسباتی که بر اساس شبکه‌های عصبی بنا می‌شوند، جهش بعدی صنعت IT را شکل می‌دهند. تحقیقات در این زمینه نشان داده است که مغز، اطلاعات را همانند الگوها (Patterns) ذخیره میکند. فرایند ذخیره‌سازی اطلاعات به‌صورت الگو و تجزیه و تحلیل آن الگو، اسـاس روش نـویـن محـاسبـاتـی را تشکیـل مـی‌دهنـد. این حوزه از دانش محاسباتی (Computation) بـه هیـچ وجـه از روش‌هـای بـرنـامه‌نویسی سنتی استفاده نمی‌کند و به‌جای آن از شبکه‌های بزرگی که به‌صورت موازی آرایش شده‌اند و تعلیم یافته‌اند، بهره می‌جوید.
شباهت با مغز
یکی ازسلول‌های عصبی، معروف به نرون (Neuron) است که دانش بشری آن را به عنوان سازنده اصلی مغز می‌انگارد. سلول‌های عصبی قادرند تا با اتصال به یکدیگر تشکیل شبکه‌های عظیم بدهند. گفته می‌شود که هر نرون میتواند به هزار تا ده هزار نرون دیگر اتصال یابد.
قدرت خارق‌العاده مغز انسان از تعداد بسیار زیاد نرون‌ها و ارتباطات بین آن ها ناشی می‌شود. ساختمان هر یک از نرون‌ها نیز به‌تنهایی بسیار پیچیده است. هر نرون از بخش‌ها و زیر‌سیستم‌های زیادی تشکیل شده است که از مکانیسم‌های کنترلی پـیـچـیــده‌ای اسـتـفــاده مــی‌کـنـنــد. در واقـع، شبکـه‌هـای عصبـی شبیـه‌سـازی شـده یـا کامپیوتری، فقط قادرند تا بخش کوچکی از خصوصیات و ویژگی‌های شبکه‌های عصبی بیولوژیک را شبیه‌سازی کنند. در حقیقت، از دید یک مهندس نرم‌افزار، هدف از ایجاد یک شبکه عصبی نرم‌افزاری، بیش از آنکه شبیه‌سازی مغز انسان باشد، ایجاد مـکـانـیـسـم دیـگری برای حل مسائل مهندسی با الهام از الگوی رفتاری شبکه‌های بیولوژیک است.
سیستم هوش مصنوعی را توانایی در دستیابی به عملکرد سطح انسانی در رفتارشناختی تعریف نموده اند.گسترش هوش مصنوعی بخش پزشکی به گسترش وارتقا برنامه های AIمرتبط گردید،که درصدد کمک به متخصصان درشناخت ،تعیین روش های درمانی و پیش بینی نتایج مطلوب می باشد.این سیستم شامل شبکه عصبی مصنوعی ،سیستم کارشناسی نامعلوم و محاسبات تکاملی وسیستم هوش پیوندی است.ANNرایج ترین تکنیک AIدر داروسازی است،که از ویژگی ان اینست که انها می توانند ازطریق تجارب خودشان درمحیط اموزشی فرا می گیرند.از هوش مصنوعی درتولید داروها وپیش بینی تاثیرات درمانی و توسعه محصولات استفاده می کنند.یکی از مزایای هوش مصنوعی درنظر گرفتن راه حل متنوع تر است،به پزشک کمک می کند تا متغیرهای بیشتر و متنوع تر را در زمان تشخیص بیمار یا انتخاب درمان درنظر بگیرد.از دیگر مزایای ان،پزشکان می توانند سریعتر و یکدست تصمیم بگیرند.باوجود مزایا،چالش هایی چون هزینه،محدودیت تکنولوژی و عملکرد ان مستلزم بروز رسانی است.هوش مصنوعی دارای پتانسیل زیادی برای بهبود تصمیم گیری پزشکی است،اما اجرای موفق این نوع سیستم ،نیازمند عوامل سازمانی،اقتصادی،فرهنگی ومستلزم موارد دیگر است.
میخواستم بدونم هوش مصنوعی در روباتهای فوتبالیست تا چه حدی جای پیشرفت دارن؟؟؟
ب نام خدا
۱٫تکنیک ann کمک شایانی ب ai کرده.ی ابزار محاسباتی و… ک نرون نامگذاری شد.
ann ها در شناسایی بالینی،تحلیل تصویر وشکل در رادیولوژی و امراض بافتی استفاده
شده است وهمچنین در تفسیر وتبیین داده ها در شرایط مراقبتی شدید و ویژه وتحلیل
موجی کاربرد دارد.
با پیسرفت در این زمینه بجایی رسیدند ک میتوانست پروستات هارا تشخیص دهد (خوش خیم و بد خیم) درحالی ک دقت ۹۰% داشت.و در ناحیه ی شکم کمک میکنند ann اپاندیسو …
در بیماری سرطان .میتوانند مفید باشند و بگویند بیمار چندروز دیگر زنده است.
تو عکسبرداری از بیمار مخصوصا بنظر من تو شیمی درمانی و…. ک اشعه قدرت زیادی داره و اگ اسنان نزدیک باشه روش تاثیر بدی میذاره.
تقریبا در بسیاری از جاها از تیم تشخیص پزشکی بود ولی بلاخره کامپیوتره و خطا هم توش هست .
بیشتر مقاله راجب پزشکی بود تا داروسازی
سیستـم‌هـای خبـره، بـرنـامـه‌های کامپیوتری هستنـد کـه نحـوه تفکـر یـک متخصـص در یک زمینه خاص را شبیه‌سازی میکنند. در واقع این نــرم‌افــزارهــا، الـگــوهــای مـنطقـی را کـه یـک متخصص بر اساس آنها تصمیم‌گیری میکند، شـنـاسـایـی و سـپـس بر اساس آن الگوها، مانند انسانها تصمیم‌گیری میکنند.
آینده برای پزشکی بهتر و بهتر خواهد شد. استفاده از رایانه و ابزار ارتباطی میتواند تجربیات پزشکی را به اجراهای بهتری تبدیل کند.
اصلی در تشخیص پزشکی با استفاده از مهارتهای هوش مصنوعی مشورت را فعل و انفعالی تر خواهد ساخت.
کیفیت درمان را بهبود بخشیده و تشخیص بهتری بر پایه سابقه پزشکی بیمار ارائه خواهد شد.
با سلام
هوش مصنوعی در کاربردهای پزشکی
پیشرفت در فناوری رایانه ای محققان را ترغیب کرد تا نرم افزاری بسازند که پزشکان بتوانند با کمک آن و بدون نیاز به مشورت مستقیم با متخصصین اقدام به تصمیم گیری نمایند
فناوری رایانه ای میتواند برای کاهش نرخ مرگ و میر و کاهش زمان انتظار برای دیدن متخصص استفاده شود
خدمات بهبود کیفیت تصمیم گیری پزشکی
بالا بردن رضایت بیمار
کمینه کردن بیماریهای پزشک زاد
کمینه کردن خطاهای پزشکی
کاهش هزینه و زمان
توانایی های مهارتی هوش مصنوعی در پزشکی
تامین کننده آزمایشگاهی برای امتحان، سازماندهی، ارائه و فهرست کردن دانش پزشکی
تولید کننده ابزار جدید برای پشتیبانی از تصمیم گیری آموزش و پژوهش پزشکی
تلفیق فعالیتهای پزشکی، رایانه ای، شناختی و دیگر علوم
ارائه دهنده رشته ای گران معنی برای تخصصهای پزشکی علمی آینده
هوش مصنوعی در علم پزشکی
امروزه استفاده از سیستمهای اطلاعاتی به خصوص سیستمهای هوش مصنوعی در تصمیم گیری، اهمیت بیشتری یافته است. هوش مصنوعی گسترش دانش در حوزهٔ پزشکی و پیچیدگی تصمیمات مرتبط با تشخیص و درمان – به عبارتی حیات انسان – توجه متخصصین را به استفاده از سیستمهای پشتیبان تصمیم گیری در امور پزشکی جلب نموده است. به همین دلیل، استفاده از انواع مختلف سیستمهای هوشمند در پزشکی رو به افزایش است
توانمندیهای هوش مصنوعی درپزشکی:
۱٫شناسایی و تشخیص بیماری
۲٫تشخیص و تفسیر تصاویر پزشکی
۳٫طرح درمان و کنترل بیماری
۴٫سیستم گزارش دهی وضعیت بیمار
۵٫پیش بینی زردی نوزاد پیش از تولد
۶٫طراحی نرم افزار کاهش درد های نخاعی با استفاده از شبکه های عصبی هوشمند
هوش مصنوعی وارد تمام جنبه‌های زندگی بشر شده است و آن را تحت تأثیر قرار میدهد. امروزه استفاده از هوش مصنوعی و ربات‌ها در صنعت پزشکی به سرعت در حال رشد است. از طرفی صنعت دارو و داروسازی نیز که در ارتباط تنگاتنگی با صنعت پزشکی است در نظر دارد از هوش مصنوعی در تولید داروها و پیش‌بینی تأثیرات درمانی آنها استفاده کند. و امکان توسعه‌ی محصولات دارویی برای برخی از بیماری‌ها را راحتتر کرده و به پیشرفت صنعت داروسازی کمک کند.
امروزه محققان برای تشخیص و درمان بیماری‌ها اغلب بر روی یک جهش ژنتیکی منفرد که سبب بروز آن بیماری شده است مطالعه میکنند و بیشتر بر روی اثرات جهش متوسطی تمرکز میکنند که منجر به بروز یک بیماری در سطح جهانی می‌شود. اما لازم است بدانید که این رویکردها پیچیدگی‌ها و ویژگی‌هایی که منجر به افزایش این بیماری‌ها می‌شود را نادیده می‌گیرد. اطلاعات دموگرافیک، پروتئین‌ها، تعاملات بین چندین ژن، اثرات زیست محیطی و… همگی از جمله عواملی هستند که سبب بروز یا شیوع انواع بیماری‌ها می‌شوند.
در وهله اول باید بگویم مقاله از لحاظ قواعد دستوری و نگارشی کیفیت بسیار پایینی داشت.
اما نظرم راجع به موضوع مقاله این است که رشد این علم و بالا بردن دقت آن بسیار به نفع ما انسان هاست. به ویژه کسانی که به دلیل سرطان یا بیماری های مزمن از زندگی قطع امید کرده اند.
قطعا هر دانشی در کنار مزایا،معایبی نیز به همراه دارد.با وجود برتری هایی که شبکه های عصبی نسبت به سیستم های مرسوم دارند، معایبی نیز دارند که پژوهشگران این رشته تلاش دارند که آن ها را به حداقل برسانند، از جمله:
– قواعد یا دستورات مشخصی برای طراحی شبکه جهت یک کاربرد اختیاری وجود ندارد.
– در مورد مسایل مدل‌سازی، نمی‌توان صرفاً با استفاده از شبکه عصبی به فیزیک مسأله پی برد. به عبارت دیگر مرتبط ساختن پارامترها یا ساختار شبکه به پارامترهای فرآیند معمولاً غیرممکن است.
– دقت نتایج بستگی زیادی به اندازه مجموعه آموزش دارد.
– آموزش شبکه ممکن است مشکل یا حتی غیرممکن باشد.
– پیش‌بینی عملکرد آینده شبکه ( عمومیت یافتن ) آن به سادگی امکان‌پذیر نیست.
سلام
با پیشرفت بی نظیر علم هوش مصنوعی تقریبا بیشتر کارها با ربات و هوش مصنوعی انجام میشه
اما هوش مصنوعی در علم پزشکی که مورد مقاله هست با پیشرفت فوق العاده خودش باعث شده که کارهای پزشکی راحتتر و کم هزینه تر باشه
حالا چرا کم هزینه ؟ وقتی با یه ربات تومور مغزی یا عمل داخل شکم انجام میدن نهایتا سه یا چهار تا سوراخ ایجاد میشه و دیگه نیازی نیست بدن بیمار رو سفره کنند
قدرت دقت در ابزارهای امروزی تقریبا بالا هستش ولی باز خطاهای انسانی میتونن مشکل ساز بشن
پزشکانی که با این ابزار کار میکنند باید تسلط کافی رو داشته باشند که خدایی نکرده مشکلی پیش نیاد
از مزیت های این دستگاهها اینه که دیگه قیچی یا ابزار پزشکی در بدن بیمار جا نمیمونه
من عمل برداشتن تومور مغزی رو دیدم و واقعا شگفت انگیزه که بدون برداشتن کاسه سر اینکار انجام میشه
حالا امیدواریم که روز به روز هوش مصنوعی بدون خطا جای خطاهای انسانی رو بگیره و تمامی اعمال سخت و حساس پزشکی بدون هیچ خطری انجام بشه
مطالعات فراوان، قابلیت سیستمهای هوش مصنوعی را درپشتیبانی از تصمیمات پزشکی نشان داده است. یکی از مزایای این سیستمها، در نظر گرفتن راه حلهای متنوعتر است هوش مصنوعی به پزشک کمک میکند تا متغیرهای بیشتر و
متنوعتری را در زمان تشخیص بیماری یا انتخاب درمان درنظر بگیرد. به عبارتی، با توجه به محدودیت یادآوری ذهن،
پزشک ممکن است تمام متغیرهای لازم برای تصمیم گیری(برای نمونه علایم یا نتایج آزمایشها) را در آن واحد در نظر
نگیرد یا آنها را فراموش کند یا در پی کسب اطلاعات درخصوص آن نباشد. اما از آنجا که روابط بین این متغیرها در
زمان طراحی سیستم در آن لحاظ میگردد، بنابراین احتمال نادیده گرفتن برخی از این عوامل یا در نظر گرفتن تأثیر آنها
کمتر/ بیشتر از حد معقول، کاهش مییابد. بنابراین با توجه به کیفیت تعریف این روابط، می توان انتظار داشت تا تصمیمات
پزشکان دقیقتر شود.
در نهایت، با این سیستمها، سرعت تحلیل و دسترسی به توصیهها در هر زمان و مکان افزایش می یابد
در مورد کاردبرد هوش مصنوعی در علوم تخصصی مثل داروسازی میتوان چنین بیان کرد که به طور کلی هوش مصنوعی میتواند دقت در انتخاب داروها را به یک عمل قابل اجرا و واقعی تبدیل کند.
میتوان چنین پیش بینی کرد که سیستم های مبتنی بر هوشمندی در حیطه پزشکی قادر هستند که تاجایی پیش بروند و توسعه یابند که از طریق شناسایی ویژگی های منحصر به فرد بیماری ها و نیز حالات بیماران، حتی راهکارهایی را برای درمان بیماری ها ارایه دهند.
حال در زمینه ی درمان، باید گفت که تمام انسان ها دارای خصوصیات ژنتیکی خاصی هستند که از یکدیگر متمایزند، که در برخی موارد آرایش های ژنتیکی متفاوت افراد نیازمند نوع خاصی از درمان است که به ژنتیک ،محیط و آناتومی بدن هر فرد بستگی دارد. در اینجاست نام هوش مصنوعی را میتوان به میان آورد و از آن نیز کمک گرفت که نقش مهمی را ایفا میکند.
تجربه های شرکت های دارویی این را نشان میدهد که فرآیند توسعه یک دارو بسیار زمان بر و پرهزینه هست. شرکت دارویی Berg مدعی است که با استفاده از پلتفرم سیستم هوش مصنوعی بیولوژیکی این هزینه و زمان را به نصف کاهش داده است.
بنظر من این بسیار فوق العاده است که نمونه های چنین شرکت های پژوهشی کم نیستند.
هوش مصنوعی در پزشکی کاربردهای زیادی دارد که دوستان آنها را بیان کردند ولی باید به این نکته توجه داشت که محصول این سیستم ها مستقیما با جان انسانها سروکار دارد و باید بدون خطا باشند به همین خاطر باید مدت زمان زیادی مورد آزمایش قرار بگیرند تا در آینده برای سلامت انسانها مشکلی ایجاد نکنند
هوش مصنوعی پیشرفتهای بسیاری کرده وروز به روز باتوجه به نیازهای بشرکاملترشده ودرزمینه های مختلف مورداستفاده قرارمیگیردخصوصادرعلم پزشکی که امروزه رباتهایی دراتاق عمل بکارگرفته میشودبطوریکه که حتی نیازی به حضوردکتردراتاق عمل وجودنداردبنابراین باتوجه به امکان یادگیری وتطبیق پذیری اینگونه سیستم هادرزمینه های مختلف مورداستفاده قرارمیگیرند.