کاربردهای هوش مصنوعی در جلوگیری از شیوع بیماری های عفونی

هوش مصنوعی می‌تواند اطلاعات زیادی را برای دریافت نکاتی در مورد آلودگی احتمالی بررسی کند.

هوش مصنوعی می‌تواند بر حجم عظیمی از اطلاعات نظارت کند و نمونه‌های معقولی برای ترتیب و ناوبری انسان بسازد. همچنین می‌تواند در زمینه‌های مختلف اطلاعات کسب کند، چراکه این‌گونه فعالیت‌ها برای انسان‌ها فوق‌العاده خسته‌کننده و کسالت‌بار است. این ظرفیت هوش مصنوعی که می‌تواند با اطلاعات مختلف سازگار شده و آن‌ها را هضم و بررسی کند، در پیش‌بینی و جلوگیری از شیوع بیماری و همه‌گیری‌ها در آینده، بسیار مفید است. این نکته را باید در نظر داشت که تغییرات فنّاورانه توسط استانداردها و روابط فرهنگی شکل‌گرفته‌ و سازمان‌دهی می‌شوند لذا فعالیت‌های بسیاری تحت این تأثیر تغییرات تکنولوژیکی قرار می‌گیرند. امروزه از فناوری‌های جدید فراوانی برای اثبات سریع تشخیص زیر اتمی میکروب‌ها و همچنین مشاهده دقیق‌تر عفونت‌های مقاومت‌ناپذیر استفاده می‌شود.

جهت مشاهده ودانلود ماهنامه ” اقتصاد دیجیتال” اینجا کلیک نمایید.

استفاده از هوش مصنوعی به منظور جلوگیری از شیوع بیماری

هم‌اکنون متخصصین در تلاش‌اند تا از کاربردهای هوش مصنوعی در جلوگیری از شیوع بیماری های عفونی و به‌خصوص کووید-۱۹ بهره ببرند. متخصصین در این راه از مشاهدات جمعیتی، شناسه‌های موردی، ارزیابی بهبودیافتگان و همچنین اطلاعاتی از قبیل تطبیق‌پذیری و رفتار بیماران در جامعه استفاده می‌کنند.

در حال حاضر تحلیلگران از هوش مصنوعی برای تشخیص نمونه‌های محیطی و اپیدمیولوژیکی استفاده می‌کنند و در تلاش‌اند تا از این راه شیوع بیماری‌ها را قبل از وقوع پیش‌بینی کنند. مدل‌های عددی و هوش مصنوعی می‌توانند اطلاعات زیادی را برای به دست آوردن نکاتی در مورد منبع احتمالی آلودگی بررسی کنند و همچنین کمک به پیشگیری از گسترش بیماری از طریق هوش مصنوعی نیز ممکن است.

بیماری های مقاومت‌ناپذیر توسط میکروارگانیسم‌هایی که دارای جایگاهی باکلاس میکروب‌ها، عفونت‌ها، ارگانیسم‌ها یا انگل‌ها هستند، ایجاد می‌شوند. این میکروب‌ها به‌طور مستقیم یا به‌صورت ضمنی ارسال می‌شوند و می‌توانند طاعون یا حتی بیماری های همه‌گیر را ایجاد کنند. بیماری بعدی ممکن است عوارض جانبی ملایم تا شدید مانند تب خطرناک یا شل شدن روده را به همراه داشته باشد. عفونت‌های مقاومت‌ناپذیر ممکن است در برخی افراد بدون علامت باشند، اما ممکن است در برخی دیگر تأثیرات بدی داشته باشند. علیرغم پیشرفت‌های دارویی، بیماری های مقاومت‌ناپذیر منبع اصلی مرگ‌ومیر در سراسر جهان، به‌ویژه در کشورهای توسعه‌نیافته هستند.

به‌عنوان‌مثال، با توجه به ووهان، با فرض اینکه ما یک چارچوب مجموعه اطلاعاتی داریم که می‌تواند اطلاعاتی مانند رشد افراد، رفتارهای خرید، انواع و میزان موجودات و گوشت خریداری‌شده یا مصرف‌شده را در برگیرد، می‌توانیم آن‌ها را برای تصمیم‌گیری درباره شروع کرونا بررسی کنیم. یادآوری جهان در مورد یک بیماری همه‌گیر قابل‌قبول سریع‌تر رخ می‌دهد و این اطلاعات که در حال حاضر قابل‌توجه نیز هستند، به ترتیب می‌تواند برای تصمیم‌گیری در مورد نمونه‌های مقایسه‌ای در سراسر جهان و پیش‌بینی شیوع زودهنگام یک بیماری مقاومت‌ناپذیر استفاده شوند.

شناسایی سریع مورد

مشکلات غیرعادی به بررسی سریع نیاز دارند. علاوه بر این، همان‌طور که ما در واقعیت می‌دانیم، یک عفونت، مانند SARS-CoV-2 تأثیر بسیار زیادی در سراسر جهان داشته است و تمامی این اتفاقات تنها در فقط چند ماه رخ‌داده است. لذا با توجه به این مسئله، پیچیدگی و سرعت عمل مقابله با آن نیز، مستلزم استراتژی‌های جدیدی است. کاربردهای هوش مصنوعی در جلوگیری از شیوع بیماری های عفونی نقش اساسی دارد و همچنین متخصصین در تلاش‌اند تا در آینده از آن برای مقابله با عفونت غیرقابل مقاومت نیز استفاده کنند.

تعیین و ارزیابی بیمار

این مرحله شامل بررسی روش‌های تصویربرداری، به‌عنوان‌مثال، پرتوهای X است و در حال حاضر در مقیاسی فراتر از حداکثر کارکنان بالینی انجام می‌شود. برای سرعت بخشیدن به تصمیم‌گیری و بررسی اورژانسی بیمار، فناوران و پزشکان در حال آماده‌سازی چارچوب‌های تصدیق تصویر مبتنی بر هوش مصنوعی برای تشخیص نشانه‌های کرونا هستند. این شامل استفاده از برنامه‌های هوش مصنوعی یا یادگیری ماشین (ML) برای تشخیص طرح‌ها در تصاویر ریه بررسی‌شده جهت درک اینکه چه کسی نیاز به توجه جدی و پذیرش دارایی‌های محدود دارد، است.

تندرستی

با توجه به تأثیر گسترده عفونت در هر بخش از بدن، ما به تکنیک‌های توسعه‌یافته بیشتری برای درک هر بیماری جدید و روش انتقال و بهبودی و نحوه جلوگیری از بیماری، خواهیم داشت.

جایی که افراد در آن زندگی می‌کنند، افرادی که باهم در یک محیط هستند، احساسات آن‌ها و تمایلات روزمره افراد چشم‌اندازهای قابل‌توجهی برای محدود کردن انتقال بیماری همه‌گیر هستند. هوش مصنوعی می‌تواند اطلاعات فردی و عمومی افراد در یک جامعه را به بخش‌های مهمی از دانش تبدیل کند و در جهت بهبود روش‌های درمانی از آن‌ها استفاده کند. هوش مصنوعی با توجه به سازوکار خود می‌تواند با سرعت و قطعیت بیشتری روابط بین افراد یک جامعه را درک کند.

رفتار

برای اینکه ایمنی موفق عمومیت پیدا کند، زمان زیادی نیاز است. این کار به دانش عمیقی در ساختارهای پیچیده عفونت نیاز دارد. چراکه باید مشخص شود در بین تعداد بی‌شمار پروتئین‌هایی که باید ارزیابی شوند، کدام‌یک می‌تواند بر نحوه تبدیل و گسترش بیماری تأثیر بگذارد. با استفاده از هوش مصنوعی، متخصصان می‌توانند مدل‌هایی را پرورش دهند که نحوه ایجاد، ارتباط، آلودگی و تکثیر عفونت را بازسازی می‌کنند تا بهترین احتمال را برای آنتی‌بادی‌های احتمالی ردیابی کنند. لذا هوش مصنوعی گستره وسیعی از نتایج بالقوه را به‌گونه‌ای جمع‌آوری می‌کند که می‌توان آن‌ها را بررسی کرد.

تسکین/ راحتی/ آسودگی

کاربردهای هوش مصنوعی در جلوگیری از شیوع بیماری های عفونی کمک می‌کند تا ما بتوانیم بهترین راه کنترل عفونت را کشف و پیش‌بینی کنیم. یکی از بهترین کاربردهای هوش مصنوعی در این زمینه، استفاده از بینایی ماشین برای تشخیص فاصله ایمنی بین افراد است. دوربین‌های مخصوصی باقابلیت تشخیص چهره که وضعیت فاصله افراد و شرایط عمومی آن‌ها را بررسی می‌کنند و یا بررسی ترافیک که گسترش قابل‌تصور در بین مردم را بررسی می‌کند، از عوامل مؤثر در کنترل بیماری های عفونی در این روزها هستند.

منبع: هوشیو