بهترین فرصت های راه اندازی استارتاپ هوش مصنوعی در پزشکی

معرفی بهترین فرصت های راهم اندازی استارتاپ هوش مصنوعی در پزشکی
⏱️ زمان تقریبی مطالعه: 11 دقیقه

مقدمه

صدای هوش مصنوعی (Artificial Intelligence (AI در صنایع مختلف طنین انداخته و به‌نظر هر چه بیشتر می‌گذرد این نوا بیشتر تقویت می‌شود. از نحوه ارائه مراقبت‌های بیمارستانی، سروسامان دادن به داده‌های عظیم پزشکی و کاربردی کردن آن‌ها گرفته، تا توسعه و کشف دارو و محبوبیت دستیاران مجازی، پتانسیل تغییرات هوش مصنوعی در صنعت پزشکی از هوش و درک بسیاری از انسان‌ها فراتر است.

معمای مراقبت‌های بهداشتی، مثلث آهنی نامیده می‌شود. اضلاع تشکیل شده این مثلث به فاکتورهایی اشاره دارند که تاکنون روش‌های معمول در حل آن‌ها عاجز ماندند. کاهش هزینه‌ها، افزایش دسترسی و بهبود نتایج و خروجی‌ها فاکتورهایی هستند که به عقیده بسیاری از متخصصان به دست فناوری مثل هوش مصنوعی بالاخره در مراقبت های بهداشتی عملی خواهد شد.

برای حل مشکلات پزشکی، روی هوش مصنوعی AI حساب کنید

هوش مصنوعی دست نوآوران را برای خلق ابزارها و راه‌حل‌های نوآورانه متنوع باز گذاشته است. هرچند که دستیابی به تمام ظرفیت‌های این فناوری در حوزه پزشکی ممکن است چندین سال طول بکشد.

با اینکه پیاده‌سازی و پذیرش هوش مصنوعی در پزشکی با چالش‌هایی مواجه است که ممکن است در مقیاس یک بیمار یا یک سازمان بزرگ بهداشتی درمانی باشد، اما روند سرمایه‌گذاری‌ها و هجوم نوآوران چیز دیگری را نشان می‌دهد. استقبال اکوسیستم نوآوری از هوش مصنوعی، به بهره‌گیری از این فناوری به اشکال مختلف اشاره و آینده‌ای درهم طنیده را برای حوزه مراقبت های بهداشتی و یادگیری ماشین و هوش مصنوعی ترسیم می‌کند.

استارتاپ‌های زیادی در حوزه سلامت با بهرمندی از هوش مصنوعی به اشکال و طرق مختلف سعی در ارزش‌آفرینی دارند. در این مقاله قصد دارم تا فرصت‌ها و اولویت‌های نوآوری، همچنین اثرات مثبت هوش مصنوعی در حوزه پزشکی را بشکافم و با ارائه راهکارهایی برای حل چالش‌های پذیرش و پیاده‌سازی این فناوری، به خلق ایده‌های استارتاپی که تاثیر آن‌ها می‌تواند به اندازه تغییر زندگی باشد کمک کنم.

در ابتدا بهتر است با تعریف شخصی‌سازی شده هوش مصنوعی در حوزه پزشکی آشنا شویم:

هوش مصنوعی (AI) در پزشکی چگونه تعریف می‌شود؟ 

به‌طورکلی هوش مصنوعی در مراقبت‌های بهداشتی به استفاده از الگوریتم‌های پیشرفته اشاره می‌کند. این الگوریتم‌ها به این دلیل طراحی شده‌اند که وظایف مشخصی را به شکل خودکار انجام دهند. وقتی که پزشکان، محققان و دانشمندان داده وارد کامپیوترها می‌کنند، این الگوریتم‌ها می‌توانند بازبینی کنند، مداخله انجام دهند و حتی پیشهادهایی را برای حل مشکلات پیچیده پزشکی ارائه دهند.

اصلی ترین کاربردهای هوش مصنوعی در پزشکی

اصلی‌ترین کاربردهای هوش مصنوعی در حوزه پزشکی کدام است؟

این به نوآوران برمی‌گردد که چه کاربردهایی برای فناوری هوش مصنوعی در مراقبت‌های بهداشتی ایجاد کنند یا آن را در قالب چه ابزارها یا خدماتی بگنجانند. هرکجا که داده‌ها موجود باشند، فناوری‌هایی مثل هوش مصنوعی یا بلاک‌چین می‌توانند بیشترین استفاده را از آن‌ها ببرند و با خروجی‌های مختلف خلق ارزش کنند.

ما در اینجا به کاربردهایی اشاره می‌کنیم که طبق استانداردی طبقه‌بندی شده‌اند، اما این به این معنا نیست که بهره‌گیری از هوش مصنوعی، باتوجه به تنوع و وسعت مراقبت های بهداشتی تنها به این کاربردها محدود می‌شود.

کاربرد هوش مصنوعی در تشخیص های پزشکی

هوش مصنوعی می‌تواند در تشخیص بیماران و بیماری‌های مختلف کمک کند. به‌عنوان یکی از مثال‌های کاربرد هوش مصنوعی در تشخیص بیماری ها، در شرایط فعلی که همچنان بحران کرونا ادامه دارد و قرنطینه خانگی گزینه مطمئن‌تری است، می‌توان به استارتاپ های مانیتورینگ از راه دور اشاره کرد. استارتاپ‌های مانیتورینگ از راه دور از طریق هوش مصنوعی، بیماران مبتلا به کرونا را تشخیص و روند سلامتی‌شان را غربال می‌کنند.

هوش مصنوعی می‌تواند داده‌های حیاتی عموم، بیمارانی که بیشتر در خطر ابتلا به کرونا قرار دارند یا مبتلایان به کرونا را که از ابزارهای پوشیدنی، سنسورها و دستگاه‌های پایش خانگی جمع‌آوری شده تحلیل می‌کند.

کاربرد هوش مصنوعی در کشف و توسعه دارو

بسیاری از شرکت‌های سلامت و تولید کننده دارویی هستند که از هوش مصنوعی در خط تولیدات‌شان استفاده می‌کنند. کشف و توسعه دارو فرایندی زمان‌بر و پرهزینه‌ای است، هوش مصنوعی می‌تواند این فرایند و هزینه‌ها را به شکل قابل‌توجهی از طریق ارزیابی ساختارهای جدید کشف شده دارویی در شبیه‌سازهای مجازی کاهش دهد.

کاربرد هوش مصنوعی در کارآزمایی‌های بالینی (Clinical Trials)

کارآزمایی بالینی یکی از انواع مطالعات پزشکی است که بر روی جمعیت‌های انسانی انجام می‌شود. کاربرد مهم کارآزمایی‌های بالینی در مطالعه اثرات داروها و شیوه‌های درمانی جدید است. بخش عمده این فرایند به‌صورت آفلاین و بدون راه‌حلی یکپارچه انجام می‌شود که به‌عنوان مثال امکان دنبال کردن روند پیشرفت و گردآوری داده‌ها را از بین می‌برد.

هوش مصنوعی کمک می‌کند بیماران مناسب برای انجام مطالعات پیدا و انتخاب شوند. همچنین در طراحی و مدیریت بهتر این مطالعات بالینی، هوش مصنوعی می‌تواند کمک زیادی کند.

کاربرد هوش مصنوعی در مدیریت درد

مدیریت درد، حوزه‌ای نوظهور در مراقبت های بهداشتی است. با ترکیب هوش مصنوعی و واقعیت مجازی، می‌توان واقعیت‌های شبیه‌سازی شده‌ای را ساخت که قادرند بیماران را از شر منبع فعلی دردشان رها کنند. به‌عنوان مثالی که در آن هوش مصنوعی (AI) و واقعیت مجازی (VR) با هم ترکیب می‌شوند، می‌توان به برنامه واقعیت Johnson & Johnson اشاره کرد.

در این برنامه در یک محیط شبیه‌سازی شده، از الگوریتم‌های مبتنی‌بر وظایف، برای آموزش و تمرین پزشکان استفاده می‌شود تا بهتر ایفای نقش کنند.

کاربرد هوش مصنوعی در بهبود خروجی‌ها و نتایج بیمار

خروجی بیماران را می‌توان با روش‌ها و استراتژی‌های بسیار متنوعی که از هوش مصنوعی قدرت می‌گیرند بهبود داد. به‌عنوان نمونه، Helpsey دستیار پرستاری را در قالب چت‌بات توسعه داده که بیماران را در هر مرحله مبارزه با سرطان یاری می‌کند.

بازار و سرمایه کذاری های هوش مصنوعی در صنعت پزشکی

بازار و سرمایه‌گذاری ها برروی هوش مصنوعی در صنعت پزشکی 

به‌طور کلی سرمایه‌گذاری ها برروی هوش مصنوعی در مراقبت های بهداشتی را می‌توان به 3 دسته تقسیم کرد:

دیجیتالی‌سازی: استفاده از هوش‌مصنوعی یا دیگر ابزارهای دیجیتال برای کاهش هزینه‌های فرآیندهای عملیاتی.

مشارکت: بهبود چگونگی تعامل بیماران و مصرف‌کنندگان با ارائه‌دهندگان، سیستم‌ها و خدمات مراقبت ‌های بهداشتی.

تشخیص‌گرها: توسعه محصولات و خدمات جدید با استفاده از الگوریتم‌های هوش‌مصنوعی برای ارائه تشخیص‌ها یا راهنمایی به بیمار.

طبق گزارش مفصل Accenture مجموع سرمایه‌گذاری‌ها در این حوزه تا سال دیگر یعنی 2021 به 6.6 میلیارد دلار می‌رسد. چیزی که در تقریبا تمام پیش‌بینی‌ها و برآوردها مشترک است، رشد قابل‌توجه سرمایه‌گذاری در این حوزه است و قاعدتا به دنبال آن فرصت‌های بیشتری هم برای راه‌اندازی کسب‌وکار و نوآوری های مبتنی‌بر هوش مصنوعی در حوزه پزشکی پدید خواهد آمد.

پرپتانسیل ترین کاربردهای هوش مصنوعی و ارزش مالی آن ها تا سال 2026

نکته قابل‌توجه در این گزارش، میزان خلق ارزش کاربردهای هوش مصنوعی در مراقبت های بهداشتی است. در میان‌مدت، بیشتر بخش‌های عملیاتی و اجرایی کلینیکی نسبت به ساید پزشکی از هوش مصنوعی مرتفع خواهند شد. به‌عنوان مثال، نگاهی به ظرفیت‌های دستیار جریان کار اجرایی می‌اندازیم. مترجم صدا به متن، یکی از همین کاربردهاست که می‌تواند زمان زیادی را در فرایندهایی که بیمار در آن نقشی ندارد ذخیره کند. گزارش Accenture نشان می‌دهد که این نرم‌افزار می‌تواند تا 17 درصد زمان پزشکان و 51 درصد زمان پرستاران را ذخیره کند.

به همین دلیل، به‌نظر می‌رسد پیاده‌سازی و پذیرش هوش مصنوعی در این بخش‌ها نسبت به حوزه‌هایی که مستقیم با تشخیص و درمان بیمار سروکار دارد متناسب با گسترش هوش مصنوعی در صنایع دیگر، عملی‌تر و زودبازده‌تر باشد.

گزارش Mackinesy هم آمارهای جالبی را درباره بازار هوش مصنوعی در صنعت پزشکی نشان می‌دهد.  نمودار زیر، پیش‌بینی پتانسیل صرفه‌جویی مالی هوش مصنوعی در کسب‌وکار سیستم‌ها و خدمات مراقبت های بهداشتی را نشان می‌دهد:

پتانسیل صرفه جویی هوش مصنوعی در بیزنس های مراقبت های بهداشتی تا سال 2026

محدودیت‌ها و چالش‌های پیاده‌سازی و پذیرش هوش مصنوعی در حوزه پزشکی 

علی‌رغم ظرفیت‌های قابل‌توجه هوش مصنوعی در صنعت پزشکی و پیشرفت‌های فناورانه، مانند هر فناوری نوظهور دیگر مخصوصا در مراقبت های بهداشتی، چالش‌هایی وجود دارد که باید پافشاری بیشتری از سوی اکوسیتم نوآوری و سیستم‌های سلامت برای برطرف کردن آن‌ها شود.

در بخش بعدی، با اشاره به مهم‌ترین چالش‌ها و محدودیت‌های پیاده‌سازی و پذیرش هوش مصنوعی برای استارتاپ‌ها در مراقبت های بهداشتی، راهکارهایی هم برای غلبه بر آن‌ها ارائه خواهیم داد.

مشکل: هوش مصنوعی در پزشکی به آسانی موردپذیرش قرار نمی‌گیرد 

همانطور که گفته شد، نمی‌توان انتظار پذیرش آسان در مقیاس بالا را آن هم در اکوسیستمی مثل سلامت حداقل در ابتدای کار داشت. طبیعی است که هم در بین بیماران و هم دربین سازمان‌ها و ارائه دهندگان مراقبت های بهداشتی نگرانی‌ها و مواضعی غیرهمسو وجود داشته باشد.

پیشنهاد می‌کنم حتما مقاله پیشنیازهای لازم برای راه اندازی استارتاپ در حوزه سلامت را مطالعه کنید.

به‌عنوان مثال، ذاتا عدم اعتماد دربین بیماران و ارائه دهندگان مراقبت‌ها به چنین فناوری‌هایی وجود دارد. برای پزشکان سخت است که تا مدارک و مستندات کلینیکی را از عملکرد هوش مصنوعی ندیده‌اند به آن اعتماد کنند. بیماران هم به این دلیل نگرانند که ممکن است ارتباطی از جنس درک با AI برقرار نکنند. علاوه‌بر آن، احتمالا نمی‌دانند که اصلا AI چطور کار می‌کند. به‌عبارت دیگر، درک نحوه عملکرد این فناوری برای بیماران و افراد غیرمتخصص مشکل است. بنابراین، توصیه‌هایی که هوش مصنوعی ارائه می‌دهد، همیشه برای آن‌ها جای سئوال باقی می‌گذارد.

به‌طور کلی هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق با چرایی شروع نمی‌کنند. به همین دلیل تصمیماتی که می‌گیرند براساس حدس و گمان است. اما چگونگی و چرایی تصمیمات در پلن درمان بسیار مهم هستند. این هم یکی از دلایل دیگر است که اعتماد و اتکا به هوش مصنوعی از سوی پزشکان و بیماران هنوز به‌طور کامل شکل نگرفت است.

راه‌حل: هوش مصنوعی را بدون اغراق معرفی کنید و توضیح دهید که در مراقبت های بهداشتی چطور کار می‌کند 

برای جلب اعتماد بیمار و پزشک، باید برای آن‌ها روشن کرد که هوش مصنوعی در حوزه پزشکی چطور کار می‌کند، چه مزایایی دارد و چه کارهایی از دستش برنمی‌آید و جزوه معایبش است.

یکی از استراتژی‌هایی که برگزیدن آن به استارتاپ‌ها توصیه می‌شود، تولید محتوا برای معرفی خدمت یا محصول‌شان است. بازاریابی محتوایی می‌تواند تاثیر بسزایی در معرفی و درنتیجه پذیرش محصول داشته باشد. البته، باتوجه به نوع خدمت و نوع کسب‌وکار استراتژی‌ها هم می‌تواند متفاوت اتخاذ شوند.

درمورد ارائه دهندگان هم مشخص است که احتمال اینکه AI در مراقبت های بهداشتی پذیرفته شود پایین است، مگر اینکه آن نوآوری پشتوانه علمی داشته باشد. به همین دلیل، چاپ مقالات علمی معتبر و ارائه گزارشاتی که به‌نوعی نتایج مثبت کلینیکی را نشان می‌دهد برای پذیرفته شدن فناوری از سوی جامعه علمی به‌نوعی الزامی است.

مشکل: دسترسی به داده‌های ارزشمند مشکل است و نگرانی‌های امنیتی درمورد انتقال آن‌ها وجود دارد 

درحال حاضر یا داده‌های پزشکی بسیار گسسته هستند که گردآوری آن‌ها را اگر نگوییم غیرممکن، بلکه بسیار سخت می‌کند. و یا بسیار متمرکز که دسترسی به آن‌ها باز هم مشکل است. درهرصورت، یکی از نگرانی‌هایی که مخصوصا از سوی قانون‌گذاران وجود دارد، مسئله امنیت داده‌هاست و اینکه در زمان انتقال و نگه‌داری، امنیت آن‌ها تامین شود. چون مخصوصا در کاربردهای وسیع‌تر، قرار است در بین پایگاه‌های داده مختلف ردوبدل شوند.

راه‌حل: راه‌اندازی و توسعه استارتاپ‌هایی که خود داده‌های پزشکی ارزشمند تولید می‌کنند 

یکی از استراتژی‌های موثر تولید داده، راه‌اندازی و توسعه استارتاپ‌هایی است که ماهیتا داده‌های پزشکی ارزشمند و انبوه تولید می‌کنند. این استارتاپ‌ها در تعامل با کاربران یا همان بیماران، اطلاعات زیادی از آن‌ها به‌دست می‌آورند و می‌توانند از این طریق خوراک ماشین‌ها را تامین کنند. به این ترتیب، از وابستگی به منابع داده‌های پزشکی کاهش پیدا می‌کند.

نکته مهم‌تر که برای بهبود عملکرد تغذیه هوش مصنوعی حتما باید لحاظ شود، استفاده از داده‌های استانداردسازی شده و برچسب‌گذاری شده است.

هوش مصنوعی در پزشکی به تجزیه و تحلیل و تفسیر حجم زیادی از این داده متکی است که به پزشکان کمک می‌کند تصمیمات بهتری بگیرند، اطلاعات بیماران را موثرتر مدیریت کنند، از دل انبوه داده‌ها برنامه‌های پزشکی شخصی‌سازی شده ایجاد کنند یا ساختارهای جدید دارویی کشف کنند.

علاوه‌بر آن، استارتاپ‌ها در ابتدا باید وظایف کوچک را به هوش مصنوعی بسپارند و بعد به سراغ کارهای پیچیده و بزرگ‌تر بروند.

مشکل: نوآوری‌های هوش مصنوعی ممکن است در مقیاس بزرگ در مراقبت های بهداشتی کار نکنند 

از جمله چالش‌ها دیگر به مقیاس‌پذیری راه‌حل‌های هوش مصنوعی در پزشکی اشاره دارد. به‌عنوان مثال، بیشتر نوآوری‌های آزمون شده مبتنی‌بر هوش مصنوعی نمونه‌های کوچکی را شامل می‌شوند و در مقیاس کلان و سازمان‌های بزرگ ممکن است اصلا جواب ندهد.

علاوه‌بر آن، نوآوری‌های مبتنی‌بر فناوری با اینکه یکی از اهداف‌شان کاهش هزینه‌هاست، پیاده‌سازی آن‌ها معمولا کمی گران تمام می‌شود و به سرمایه‌گذاری‌های قابل‌توجهی نیاز دارد. به همین دلیل، چنین راه‌حل‌هایی در مناطق کوچک‌تر و روستاها به دلیل بسترهای ضعیف‌تر، با چالش‌هایی مضاعف همراه خواهد بود.

این نگرانی هم می‌تواند تاحدی درست باشد، اما باید درنظر داشت که ممکن است راه‌حل‌های مبتنی‌بر هوش مصنوعی در مراقبت های بهداشتی کار سختی را برای ورود به سازمان‌های بهداشتی درمانی داشته باشند. نظرسنجی توسط MindEdge در سال 2018 نشان می‌دهد که کارکنان سازمان‌های بهداشتی درمانی این نگرانی را دارند که هوش مصنوعی ممکن است آن‌ها را از کار بیکار کند. درصورتی که تحقیقات نشان می‌دهد که نوآوری‌های رباتیک و هوش مصنوعی صرفا تغییری در مهارت‌های کارکنان ذی‌نفع صنعت در جریان کاری به‌وجود می‌آورند.

با رشد فناوری‌ها، آن‌ها به مهارت‌های شناختی، فناورانه، اجتماعی و احساسی بیشتری نیاز دارند و برعکس تصورشان، هوش مصنوعی ظرفیت‌های رشد آن‌ها را تقویت می‌کند.

این سازمان‌های بزرگ هستند که برای بهرمندی از مزایای هوش مصنوعی، ملزم به راه‌انداختن فرهنگ دیجیتالی می‌باشند. زیرا، پذیرش موفقیت‌آمیز هوش مصنوعی در شرکت‌ها و سازمان‌های سلامت بستگی زیادی به کارکنان آن سازمان دارد.

به‌طور کلی، می‌توان موفقیت راه‌حل‌های هوش مصنوعی را به هارمونی افراد یا بیماران، فرایندها و فناوری وابسته دانست.

به همین دلیل ممکن است پیاده‌سازی نوآوری‌هایی در مقیاس سازمانی دست کم برای شروع کار چندان معقول نباشد، اما کسب‌وکارهای کوچک و استارتاپ‌ها می‌توانند با خلق راه‌حل‌های نوآورانه و شروع در مقیاس و بازار کوچک‌تر، دست به توسعه بزنند و مسیر را برای گسترش و پذیرش هوش مصنوعی در حوزه پزشکی در مقیاسی کلان‌تر هموار کنند.

مشکل: ساختار و سیستم سلامت ممکن است مانع پذیرش هوش مصنوعی در مراقبت های بهداشتی شود 

باتوجه به نوع کسب‌وکار سلامت که B2C، B2B یا حتی B2G است، استراتژی و تعاملات با دیگر ذی‌نفعان سلامت می‌تواند متفاوت باشد. ذی‌نفعان سیستم مراقبت های پزشکی اعم از بیمار، شرکت‌های بیمه، شرکت‌های دارویی، ارائه دهندگان مراقبت های بهداشتی و … در پذیرش و توسعه نوآوری‌های هوش مصنوعی نقش دارند و عدم همراهی هرکدام از طرف‌ها ممکن است همه نقشه‌های کارآفرینان را نقش بر آب کند.

راه‌حل: استارتاپ ها باید همکاری‌های استراتژیک خود را گسترش دهند

نوآوران نباید تنها به فعالیت‌های خود بسنده کنند و باید همکاری‌های استراتژیکی هم از سر بگیرند. در پلن استراتژی‌شان باید تمام ذی‌نفعانی که می‌توانند در پذیرش و موفقیت نوآوری آن‌ها اثرگذار باشند را شناسایی و انتظارات آن‌ها را لحاظ کنند.

مشکل: ظرفیت هوش مصنوعی AI را با زیرساخت‌ها مقایسه نکنید 

برخلاف برخی فناوری‌ها که وظایف انسان را پوشش می‌دهند، هوش مصنوعی (AI) می‌تواند حتی فراتر از ظرفیت انسان هم عمل کند. اما مثل فناوری‌های دیگر، پیاده‌سازی هوش مصنوعی هم به زیرساخت نیاز دارد.

به‌عنوان مثال، برای انتقال یک عکس سی تی اسکن که تقریبا حجم آن تا 500 مگابایت می‌رسد، به زیرساخت‌های انتقال و اینترنت بسیار پرسرعتی نیاز است. حالا درنظر بگیرید که طبق گزارش شاخص نوآوری جهانی (GII) در سال 2019، رتبه شاخص فناوری‌های اطلاعات و ارتباطات ایران (ICTs) در جهان 79 است.  مشخص است که علی‌رغم ظرفیت‌ها، راه‌حل‌های مبتنی‌بر هوش مصنوعی محدود می‌گردند.

راه‌حل: توسعه نوآوری‌هایی که بستر موردنیاز آن درحال حاضر موجود یا درآینده‌ای نزدیک فراهم می‌شود

این مورد فقط محدود به هوش مصنوعی نیست و درمورد بسیاری از فناوری‌های نوظهور صادق است. برای توسعه راه‌حل، از نظر امکان‌پذیری فنی، اقتصادی و شاخص پذیرش بازار آن را بسنجید. درمورد نوآوری‌ها مخصوصا نوآوری‌های فناورانه بحث زمان و نرخ بازگشت سرمایه مطرح است. این به استراتژی برمی‌گردد که راه‌حل‌های کوتاه و میان‌مدت مدنظر است یا هدف نوآوری‌هایی است که در درازمدت می‌توان روی آن حساب کرد.

ذاتا استارتاپ‌های سلامت به زمان بیشتری نیاز دارند تا به بلوغ برسند، به همین دلیل برای نوآوری در مراقبت های بهداشتی و پزشکی استراتژی درازمدت مناسب‌تر است. اما باید درنظر داشت که تنها گزینه‌ها فناوری‌های سطح بالا نیستند. علاوه‌بر آن، بااینکه هوش مصنوعی فناوری پیچیده‌ای است، اما اینکه برای چه کاربردی در مراقبت های بهداشتی به کار گرفته می‌شود بسیار اهمیت دارد. شاید برای کاربردهای پزشکی شامل تشخیص و درمان نتوان روی این فناوری روی میان‌مدت هم گاها حساب کرد، اما AI می‌تواند در بسیاری از فرایندهای کلینیکی که درحال حاضر هم زیرساخت و داده‌های موردنیاز آن موجود است بسیار ارزشمند باشد.

اولویت های راه اندازی استارتاپ هوش مصنوعی در حوزه پزشکی

نتایج تست هوش مصنوعی، اولویت‌های راه‌اندازی استارتاپ هوش مصنوعی در حوزه پزشکی

وب‌سایت Healthcareweekly در مقاله مفصلی از صاحب‌نظران زیادی نظرخواهی کرده و لیستی از پیشنهادات را به‌عنوان اولویت‌های پیاده‌سازی هوش مصنوعی در مراقبت های بهداشتی ارائه کرده که برخی را در زیر می‌بینید:

  • آنالیز حجم زیادی از داده‌های ساختاریافته نشده
  • تسهیل تحقیق و توسعه
  • تولید و مدیریت اطلاعات
  • پرستاران مجازی
  • بهره‌مندی از دستگاه‌های پیوسته IoT برای انتقال مراقبت

همانطور که گفته شد، هوش مصنوعی دست نوآوران را برای خلق ایده‌های متنوع در قالب ابزارها و خدمات مختلف باز گذاشته است. اما آمارها و روند سرمایه‌گذاری‌ها همچنین تحلیل‌های متخصصان کسب‌وکار و فناوری نشان می‌دهد که بخش خدمات و عملیاتی مراقبت های بهداشتی پتانسیل بیشتری برای پذیرش و خلق ارزش در آینده‌ای نزدیک نسبت به کاربردهای پزشکی که به‌طور مستقیم بیمار در آن دخیل است دارند.

به عقیده نگارنده هم، چنین استراتژی معقول‌تر است. در این مقاله انواع چالش‌ها و راه‌حل‌های پیشنهادی برای این مسئله ارائه شد. تمرکز برروی نوآوری‌های فرایند مبتنی‌بر هوش مصنوعی و راه‌اندازی استارتاپ‌هایی که خود داده‌های پزشکی ارزشمند تولید می‌کنند برای شروع واقع‌بینانه‌تر و ارزشمندتر است.

چرا که بستر پیاده‌سازی و پذیرش چنین نوآوری‌هایی فراهم‌تر به‌نظر می‌رسد. اما این به آن معنا نیست که باید از کاربردهای پزشکی دست کشید، همانطور که بیان شد، این بسیار بستگی به استراتژی دارد، اما بهتر است به‌صورت موازی تحقیق و توسعه برروی نوآوری‌های پیچیده‌تر را آغاز کرد تا به‌صورت مرحله‌ای این نوآوری‌ها وارد بازار شوند.

پتانسیل‌ها و آینده هوش مصنوعی در مراقبت های بهداشتی بر کسی پوشیده نیست، اما پذیرش آن مخصوصا در بخش‌های پزشکی با چالش‌های زیادی مواجه است. هوش مصنوعی می‌تواند رفته رفته در فرایندهای پزشکی جای خود را باز کند و با رشد فرهنگ دیجیتالی و توسعه خود فناوری در این صنعت، ارزش و اعتبار بیشتری دربین ذی‌نفعان به‌دست بیاورد.

در کنار آن، استارتاپ‌های دیگر پایگاه‌های داده عظیمی تولید می‌کنند و اینگونه راه بیشتر هموار می‌شود.

به این پست چه امتیازی می‌دهید؟

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *