دشوارترین چالش در تشخیص نارسایی کلیه، تشخیص دقیق وجود بیماری کلیوی قبل از پیشرفت آن به مرحله جدی تر است.

برای حل این چالش،

تمرکز بر راهبردهای تشخیص زودهنگام و پیشگیری، مانند آزمایش‌های غربالگری منظم، اصلاح شیوه زندگی، و درمان سریع هر شرایط زمینه‌ای که ممکن است در ایجاد بیماری کلیوی نقش داشته باشد، مهم است.

علاوه بر این، ارائه دهندگان مراقبت های بهداشتی باید از علائم و نشانه های نارسایی کلیه آگاه باشند تا بتوانند آن را سریع و دقیق تشخیص دهند.

هوش مصنوعی به عنوان یک فناوری علمی پیشرفته، به طور گسترده ای در زمینه های پزشکی برای ارتقاء توسعه پزشکی استفاده شده است که عمدتاً برای تشخیص زودهنگام، تشخیص بیماری و مدیریت به کار می رود. به دلیل تعداد زیاد بیماران، بیماری کلیوی همچنان یک مشکل بهداشت جهانی است.

چالش ها در تشخیص و درمان آن باقی می ماند. هوش مصنوعی می‌تواند شرایط فردی را در نظر بگیرد، تصمیمات مناسبی را ایجاد کند و قول دهد که گام‌های

بلندی در مدیریت بیماری کلیوی بردارد.

در اینجا، ما مطالعات فعلی کاربردهای هوش مصنوعی در بیماری کلیوی

را در سیستم‌های هشدار، کمک‌های تشخیصی، هدایت درمان و ارزیابی پیش آگهی مرور می‌کنیم.

اگرچه تعداد مطالعات مربوط به کاربردهای هوش مصنوعی در بیماری کلیوی کم است،

پتانسیل هوش مصنوعی در مدیریت بیماری کلیوی توسط پزشکان به خوبی شناخته شده است. هوش مصنوعی ظرفیت پزشکان را در عملکرد بالینی آنها در آینده

بسیار افزایش خواهد داد.

بیماری کلیوی یک مشکل عمده بهداشت عمومی است تا حدی به دلیل علت شایع آن ناشی از دیابت، فشار خون بالا، چاقی و افزایش سن. بروز این شرایط در حال افزایش است. بر اساس مطالعه بار جهانی بیماری ها، آسیب ها و عوامل خطر در سال 2015، 750 میلیون نفر در سراسر جهان از بیماری کلیوی رنج می برند [1]. بیماری کلیوی بار سنگینی را برای جامعه به همراه دارد.

در سال 2017، یک نظرسنجی نشان داد که هزینه سالانه تقریباً 1205 دلار برای بیمار مبتلا به بیماری مزمن کلیوی مرحله 3 (CKD3)، 1963 دلار برای یک فرد CKD4، 8035 دلار برای یک فرد مبتلا به بیماری CKD5 و 34554 دلار برای یک بیمار همودیالیزی است

.

بنابراین تشخیص زودهنگام و پیشگیری از پیشرفت بیماری کلیوی به مرحله نهایی بیماری کلیوی از اهمیت قابل توجهی برخوردار است.

هوش مصنوعی یک علم از فرآیندهای تفکر شبیه سازی شده کامپیوتری و رفتارهای انسانی است که شامل علوم کامپیوتر، روانشناسی، فلسفه و زبان شناسی است. در سال 2016، آلفاگو با نتیجه 3-0 برنده یک بازیکن حرفه ای Human Go شد.

این اولین برنامه کامپیوتری بود که قهرمان جهانی Go را شکست داد و به وضوح پتانسیل هایی را که هوش مصنوعی پیشرفت های تکنولوژیکی در آن دوران به ارمغان می آورد را آشکار کرد

. رشد سریع مداوم در قدرت پردازش کامپیوتری در دو دهه گذشته، در دسترس بودن مجموعه داده های بزرگ و توسعه الگوریتم های پیشرفته باعث پیشرفت های عمده در یادگیری ماشین شده است .

سوابق پزشکی الکترونیکی (EMR) داده‌های بالینی در مقیاس بزرگ و دنیای واقعی را ارائه می‌دهد که مبنای توسعه فناوری هوش مصنوعی در کلینیک است. تجزیه و تحلیل مستقیم این داده های عظیم برای انسان چالش برانگیز است.

این تنها به دلیل زمان زیاد و مراقبت های مورد نیاز برای جلوگیری از خطاهای انسانی نیست، بلکه به دلیل توانایی استخراج بینش یا اطلاعات عمیق است. بدیهی است که فناوری هوش مصنوعی در این حوزه ها نسبت به انسان ها مزایای غیر موازی دارد

. مطالعات هوش مصنوعی در بیماری های کلیوی در مرحله آغازین است

با توجه به ادبیات موجود، عملکرد هوش مصنوعی در بیماری کلیوی عمدتاً بر چهار جنبه متمرکز است:

سیستم های هشدار

، کمک تشخیصی،

هدایت درمان

ارزیابی پیش آگهی.

هوش مصنوعی  و فن‌آوری‌های مرتبط به طور فزاینده‌ای در تجارت و جامعه رواج یافته‌اند و شروع به استفاده از آن در مراقبت‌های بهداشتی کرده‌اند. این فناوری‌ها پتانسیل تغییر بسیاری از جنبه‌های مراقبت از بیمار و همچنین فرآیندهای اداری را در سازمان‌های ارائه‌دهنده، پرداخت‌کننده و داروسازی دارند.

در حال حاضر تعدادی از مطالعات تحقیقاتی وجود دارد که نشان می‌دهد هوش مصنوعی می‌تواند به خوبی یا بهتر از انسان در وظایف کلیدی مراقبت‌های بهداشتی مانند تشخیص بیماری عمل کند. امروزه الگوریتم‌ها در تشخیص تومورهای بدخیم از رادیولوژیست‌ها پیشی می‌گیرند و محققان را در نحوه ایجاد گروه‌هایی برای آزمایش‌های بالینی پرهزینه راهنمایی می‌کنند

. با این حال، به دلایل مختلف، ما معتقدیم که سال‌ها طول می‌کشد تا هوش مصنوعی جایگزین انسان‌ها در حوزه‌های فرآیند پزشکی گسترده شود. در این مقاله، هم پتانسیل‌هایی را که هوش مصنوعی برای خودکارسازی جنبه‌های مراقبت ارائه می‌دهد و هم برخی از موانع اجرای سریع هوش مصنوعی در مراقبت‌های بهداشتی را شرح می‌دهیم.

رفتن به:
انواع هوش مصنوعی مرتبط با مراقبت های بهداشتی
هوش مصنوعی یک فناوری نیست، بلکه مجموعه ای از آنهاست. بسیاری از این فناوری‌ها ارتباط فوری با حوزه مراقبت‌های بهداشتی دارند، اما فرآیندها و وظایف خاصی که از آنها پشتیبانی می‌کنند بسیار متفاوت است. برخی از فناوری‌های هوش مصنوعی که اهمیت بالایی برای مراقبت‌های بهداشتی دارند در زیر تعریف و توضیح داده شده‌اند.

یادگیری ماشین – شبکه های عصبی و یادگیری عمیق

یادگیری ماشینی یک تکنیک آماری برای تطبیق مدل‌ها با داده‌ها و «یادگیری» با آموزش مدل‌ها با داده است.

یادگیر ماشینیکی از رایج ترین اشکال هوش مصنوعی است. در نظرسنجی در سال 2018 از 1100 مدیر آمریکایی که سازمان‌هایشان قبلاً هوش مصنوعی را دنبال می‌کردند، 63 درصد از شرکت‌های مورد بررسی از یادگیری ماشینی در تجارت خود استفاده می‌کردند.

1 این یک تکنیک گسترده در هسته بسیاری از رویکردهای هوش مصنوعی است و نسخه‌های زیادی از آن وجود دارد. .

در مراقبت‌های بهداشتی، رایج‌ترین کاربرد یادگیری ماشینی سنتی، پزشکی دقیق است – پیش‌بینی اینکه چه پروتکل‌های درمانی احتمالاً بر روی یک بیمار بر اساس ویژگی‌های مختلف بیمار و زمینه درمان موفق خواهند شد. مجموعه داده ای که متغیر پیامد آن (مثلاً شروع بیماری) شناخته شده است.

این یادگیری تحت نظارت نامیده می شود.

یادگیری عمیق نیز به طور فزاینده ای برای تشخیص گفتار استفاده می شود و به این ترتیب، نوعی پردازش زبان طبیعی (NLP) است که در زیر توضیح داده شده است. برخلاف اشکال قبلی تجزیه و تحلیل آماری، هر ویژگی در یک مدل یادگیری عمیق معمولاً برای یک ناظر انسانی معنای کمی دارد. در نتیجه، تفسیر نتایج مدل ممکن است بسیار دشوار یا غیرممکن باشد.

پردازش زبان طبیعی
درک زبان انسان هدف محققان هوش مصنوعی از دهه 1950 بوده است. این رشته، NLP، شامل برنامه هایی مانند تشخیص گفتار، تجزیه و تحلیل متن، ترجمه و سایر اهداف مرتبط با زبان است. دو رویکرد اساسی برای آن وجود دارد: NLP آماری و معنایی. NLP آماری مبتنی بر یادگیری ماشین (به ویژه شبکه‌های عصبی یادگیری عمیق) است و به افزایش اخیر در دقت تشخیص کمک کرده است. برای یادگیری به یک “پیکر” یا بدنه بزرگ زبان نیاز دارد.

در مراقبت های بهداشتی، کاربردهای غالب NLP شامل ایجاد، درک و طبقه بندی اسناد بالینی و تحقیقات منتشر شده است. سیستم‌های NLP می‌توانند یادداشت‌های بالینی بدون ساختار را روی بیماران تجزیه و تحلیل کنند، گزارش‌هایی را تهیه کنند (مثلاً در معاینات رادیولوژی)، تعاملات بیمار را رونویسی کنند و هوش مصنوعی مکالمه‌ای را انجام دهند.

سیستم های خبره مبتنی بر قانون

سیستم‌های خبره مبتنی بر مجموعه‌ای از قوانین «اگر-آنگاه» فناوری غالب برای هوش مصنوعی در دهه 1980 بودند و در آن دوره و دوره‌های بعدی به طور گسترده به‌صورت تجاری مورد استفاده قرار گرفتند. در مراقبت های بهداشتی، آنها به طور گسترده برای اهداف “پشتیبانی از تصمیم گیری بالینی” در طول چند دهه گذشته به کار گرفته شدند و امروزه هنوز هم به طور گسترده مورد استفاده قرار می گیرند. بسیاری از ارائه دهندگان پرونده الکترونیک سلامت (EHR) مجموعه ای از قوانین را با سیستم های خود ارائه می دهند.

سیستم های خبره به متخصصان انسانی و مهندسین دانش نیاز دارند تا مجموعه ای از قوانین را در یک حوزه دانش خاص بسازند. آنها تا حدی به خوبی کار می کنند و به راحتی قابل درک هستند. با این حال، هنگامی که تعداد قوانین زیاد است (معمولاً بیش از چندین هزار) و قوانین شروع به تضاد با یکدیگر می کنند، تمایل به شکستن دارند. علاوه بر این، اگر حوزه دانش تغییر کند، تغییر قوانین می‌تواند دشوار و زمان‌بر باشد. آنها به آرامی در مراقبت های بهداشتی با رویکردهای بیشتری بر اساس الگوریتم های داده و یادگیری ماشین جایگزین می شوند.