هوش مصنوعی در پزشکی و داروسازی: تحولی سنجیده و ساختاری

بر اساس گزارش سازمان جهانی بهداشت در سال ۲۰۲۳، بیش از ۶۰ درصد از مراکز درمانی بزرگ جهان از سامانه‌های مبتنی بر الگوریتم‌های پزشکی استفاده می‌کنند و پیش‌بینی می‌شود ارزش بازار فناوری‌های هوشمند سلامت تا سال ۲۰۳۰ به ۱۸۸ میلیارد دلار برسد. در این چارچوب، هوش مصنوعی در پزشکی و داروسازی به عنوان ابزار تحلیل، تشخیص و تصمیم‌سازی در بیمارستان‌ها، مراکز تحقیقاتی و شرکت‌های دارویی طی دهه اخیر گسترش یافته است؛ رشدی که بر پایه داده‌های گسترده بیماران و پیشرفت توان پردازشی شکل گرفته است.

براى اطلاعات بيشتر :

هوش مصنوعی عصبی در ۲۰۲۶ جایگزین پزشکان و دانشمندان خواهد شد

مفهوم هوش مصنوعی در پزشکی و داروسازی

مفهوم هوش مصنوعی در پزشکی و داروسازی به کارگیری مدل‌های یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی برای تحلیل تصاویر پزشکی، پیش‌بینی بیماری‌ها و طراحی ترکیبات دارویی را در بر می‌گیرد. در حوزه تشخیص، مطالعه‌ای منتشرشده در مجله The Lancet Digital Health نشان داد الگوریتم‌های شناسایی سرطان پستان به دقت ۹۴ درصد رسیده‌اند، در حالی که میانگین دقت در برخی محیط‌های بالینی حدود ۸۸ درصد بوده است. این ارقام به معنای حذف پزشک نیست، بلکه بازتعریف نقش‌ها بر اساس کارایی دیجیتال است.

در صنعت دارو سازى

در صنعت داروسازی، هوش مصنوعی در پزشکی و داروسازی می‌تواند زمان کشف دارو را از ۱۰ تا ۱۲ سال به حدود ۶ تا ۷ سال در برخی پروژه‌های آزمایشی کاهش دهد. یک شرکت نوپای بریتانیایی توانست با استفاده از الگوریتم‌های مولد، یک مولکول دارویی را ظرف کمتر از ۱۸ ماه توسعه دهد؛ در حالی که مرحله کشف اولیه در روش سنتی بیش از ۴ سال زمان می‌برد. این فرآیند بر تحلیل میلیون‌ها ترکیب شیمیایی به صورت مجازی متکی است و می‌تواند هزینه‌های تحقیق را تا ۳۰ درصد کاهش دهد.

با این حال، چالش‌های ساختاری را نمی‌توان نادیده گرفت. دقت مدل‌ها وابسته به کیفیت داده‌هاست و در نظام‌های درمانی که با ضعف شفافیت یا تمرکزگرایی اداری مواجه‌اند، خطر سوگیری الگوریتمی افزایش می‌یابد. گزارش مؤسسه مکنزی در سال ۲۰۲۲ نشان داد ۲۱ درصد از پروژه‌های هوش پزشکی به دلیل نبود یکپارچگی داده‌ها با شکست مواجه می‌شوند. از این رو، موفقیت هوش مصنوعی در پزشکی و داروسازی نیازمند چارچوب‌های نظارتی روشن و پاسخ‌گویی علمی دقیق است، نه صرفاً شیفتگی فناوری.

هوش مصنوعى در پزشکی و داروسازى

در کشورهای خاورمیانه از جمله ایران، زیرساخت دیجیتال سلامت همچنان در حال توسعه است. سرمایه‌گذاری در رایانش ابری و تدوین قوانین حفاظت از داده‌ها پیش‌شرط گسترش راهکارهای هوشمند محسوب می‌شود.

برآوردهای اولیه نشان می‌دهد بهره‌گیری از فناوری‌های دیجیتال می‌تواند خطاهای پزشکی را تا ۱۵ درصد کاهش دهد، مشروط بر آن‌که نظارت مستقل و شفاف بر اجرای آن وجود داشته باشد.

در نهایت، هوش مصنوعی در پزشکی و داروسازی یک شعار آینده‌نگرانه نیست، بلکه چارچوبی عملی برای تحلیل داده، کاهش اتلاف منابع و تسریع نوآوری دارویی است؛ مشروط بر آن‌که در بسترهای اخلاقی و حقوقی شفاف به کار گرفته شود و تعادلی میان کارایی فنی و حقوق بیمار برقرار گردد.