کاربرد هوش مصنوعی در پیش‌بینی نتایج بیماران: یک مطالعه موردی
در دهه‌های اخیر، ورود هوش مصنوعی و یادگیری ماشین به حوزه بهداشت و درمان، راه‌حلی کارآمد برای بهبود مراقبت از بیماران و بهینه‌سازی توزیع منابع به شمار می‌رود. یکی از جذاب‌ترین مثال‌ها در این زمینه، پیش‌بینی نتایج بیماران، به خصوص خطر بستری مجدد، با استفاده از داده‌های الکترونیکی پرونده بیمار (EHR) است. این مقاله به بررسی چگونگی کاربرد مدل‌های یادگیری ماشین برای شناسایی بیماران با ریسک بالا می‌پردازد و نشان می‌دهد که چگونه این فناوری می‌تواند با مداخله‌های فعالانه، به نتایج بهداشتی بهتر و کاهش هزینه‌ها منجر شود.
چالش‌ها و انگیزه‌های استفاده از هوش مصنوعی
بسیاری از بیمارستان‌ها، به ویژه بیمارستان‌های بزرگ با درصد بالای بستری مجدد، با چالش‌های مالی و بهداشتی روبه‌رو هستند. این مشکل، به ویژه در بیماران با بیماری‌های مزمن نظیر نارسایی قلبی، دیابت و بیماری انسداد مزمن ریه (COPD) نمود بیشتری دارد. روش‌های سنتی تشخیص بیماران در معرض خطر، اغلب به سیستم‌های ساده‌ای مبتنی بر تعداد محدودی از عوامل نظیر سن، تشخیص و بستری‌های قبلی متکی است که دقت کافی برای هدف‌گیری موثر مداخلات ندارند.
مراحل آماده‌سازی و تحلیل داده‌ها
برای حل این چالش، بیمارستان‌ها از مدل‌های پیش‌بینی مبتنی بر یادگیری ماشین استفاده می‌کنند. نخستین گام، جمع‌آوری و آماده‌سازی مجموعه داده‌های بزرگ از داده‌های تاریخی پرونده‌های الکترونیکی بیمار است. این داده‌ها شامل اطلاعاتی نظیر دموگرافیک، تشخیص‌ها با استفاده از کدهای استاندارد نظیر ICD-10، روش‌های درمانی، داروها، نتایج آزمایشگاهی، علائم حیاتی و یادداشت‌های پزشکی است.
""در فرایند آماده‌سازی، تضمین امنیت و حفظ حریم خصوصی داده‌ها مطابق با قوانین نظیر HIPAA ضروری است.
به‌طورکلی داده‌ها باید با فرآیندهایی مانند حذف یا جایگشت مقادیر گمشده، تبدیل متغیرهای دسته‌ای به عددی و نرمال‌سازی داده‌های عددی پردازش شوند. مهندسی ویژگی به عنوان بخشی حیاتی از این فرآیند، تغییر در وزن یک بیمار در طول زمان یا تعداد داروهای مصرفی را شامل می‌شود.
آموزش و ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
با آماده‌سازی داده‌ها، انتخاب و آموزش الگوریتم یادگیری ماشین مناسب آغاز می‌شود. برای پیش‌بینی نتایج دودویی مانند بستری مجدد، الگوریتم‌هایی نظیر رگرسیون لجستیک، ماشین بردار پشتیبان (SVM)، جنگل‌های تصادفی، ماشین‌های یادگیری افزایشی (GBM) و شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN) مناسب هستند. در این مطالعه موردی، استفاده از GBM به دلیل دقت بالا و قدرت در شناسایی روابط پیچیده پیشنهاد شده است.
داده‌ها به سه بخش آموزشی، اعتبارسنجی و تست تقسیم می‌شوند. مجموعه آموزشی برای آموزش الگوریتم و یادگیری رابطه میان ویژگی‌ها و متغیر مورد نظر به کار می‌رود. مجموعه اعتبارسنجی برای تنظیم فراپارامترهای الگوریتم جهت بهینه‌سازی عملکرد و جلوگیری از بیش‌برازش استفاده می‌شود. ارزیابی نهایی مدل با استفاده از مجموعه تست انجام می‌گیرد تا دقت مدل در داده‌های جدید سنجیده شود.
""مدل به دست آمده، دقت و توانایی تفکیک بالاتری نسبت به سیستم نمره‌دهی سنتی دارد، که اشاره بر توانایی برتر آن در شناسایی بیماران با ریسک بالای بستری مجدد است.
ادغام مدل و نتایج عملی
مدل آموزش‌دیده سپس در سیستم EHR بیمارستان ادغام شده و با دسترسی به داده‌های جدید بیماران، به‌طور خودکار یک نمره ریسک بستری مجدد محاسبه می‌کند. این اطلاعات در زمان واقعی در اختیار کلینیک‌ها قرار می‌گیرد تا بیماران نیازمند توجه ویژه را شناسایی کنند. مبتنی بر این نمره و عوامل دخیل، می‌توان مداخلاتی نظیر قرار ملاقات‌های پیگیری، تطبیق دارو، آموزش بیماران و یا اتصال آنها به خدمات اجتماعی را اجرا کرد. استفاده از این مدل منجر به کاهش قابل توجهی در نرخ بستری مجدد شد و بهبود منابع و هزینه‌ها را برای بیمارستان به همراه داشت.
این مطالعه موردی نه تنها اثبات کننده قابلیت‌های هوش مصنوعی در بهبود نتایج بهداشتی است، بلکه تأکید می‌کند بر اهمیت کیفیت داده‌ها، پیش‌پردازش و مهندسی ویژگی‌ها، انتخاب دقیق مدل، آموزش و ارزیابی مداوم، و همچنین ارزش افزوده یکپارچه‌سازی این سیستم‌ها در فرآیندهای بالینی.
آینده هوش مصنوعی در بهداشت و درمان
پیش‌بینی ریسک بستری مجدد تنها یکی از بسیاری از کاربردهای هوش مصنوعی در بهداشت و درمان است. سایر کاربردها شامل تشخیص بیماری، برنامه‌ریزی درمان شخصی، کشف دارو، تحلیل تصاویر پزشکی، جراحی رباتیک و خودکارسازی وظایف اداری است. با پیشرفت فناوری و در دسترس بودن بیشتر داده‌های بهداشتی، شاهد کاربردهای تحول‌آفرین بیشتری در این زمینه خواهیم بود که می‌تواند بهبودهایی چشمگیر در مراقبت از بیماران و کارایی کلی سیستم بهداشت و درمان داشته باشد.
با این حال، ملاحظات اخلاقی همچنان باید در اولویت قرار گیرد تا از استفاده مسئولانه و عادلانه از هوش مصنوعی به نفع تمامی بیماران اطمینان حاصل شود. این شامل پرداختن به مسائلی از قبیل تعصب، شفافیت، حریم خصوصی و امنیت است.