• هوش مصنوعی یا AI به ماشین‌های هوشمند اطلاق می‌شود که می‌توانند با استفاده از الگوریتم‌هایی که با آموزش و تجربه به دست می‌آیند، کارهایی را انجام دهند که به خواسته‌های انسان نزدیک باشد.
  • مفهوم هوش مصنوعی ابتدا توسط دانشمندان دهه ۱۹۵۰ و ۱۹۶۰ مورد بررسی قرار گرفت. هوش مصنوعی بر مبنای ایجاد ماشین‌های دیجیتالی با عملکرد هوشمند استوار است.
  • هوش مصنوعی در مقایسه با روش‌های سنتی، در علوم پزشکی، بسیاری از کارکردهای مختلف را دارد. از جمله کارکردهای AI در پزشکی، شناسایی ناهنجاری‌ها، تشخیص سرطان، پیش بینی مشکلات مرتبط با سلامتی، طراحی دارو و دیگر کاربردها است.
  • یادگیری ماشین امکان درک و پردازش داده‌ها را فراهم می‌کند. این فرایند از طریق عملیات ریاضی بر داده‌ ها به کمک شبکه‌های عصبی مصنوعی انجام می‌شود.
  • شبکه‌های عصبی مصنوعی شامل مجموعه‌ای از الگوریتم‌های ریاضی و یادگیری ماشین هستند که برای بررسی الگوهای مختلف استفاده می‌شوند و قادرند بر اساس الگوهای یادگرفته شده، اقدام به تشخیص کنند.
  • یکی از رویکردهای مهم هوش مصنوعی، ارائه روش‌های داده کاوی برای تحلیل داده‌های بزرگ در حوزه پزشکی و ارائه روش‌های پیش‌بینی برای تشخیص و درمان بیماری‌های مختلف است. پروژه پژوهشی اخیر در حوزه هوش مصنوعی در دندان پزشکی انجام شده است که در آن‌ها از مفاهیم یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی مصنوعی استفاده شده است.

مراحل تحقیقاتی هوش مصنوعی در علوم پزشکی شامل مراحل زیر است:

۱) تعریف پروژه: در این مرحله، هدف پروژه، سوالات پژوهشی و داده‌های لازم برای پاسخ به آن‌ها تعریف می‌شوند.

۲) جمع آوری داده: در این مرحله، محققان باید داده‌های مورد نیاز را جمع آوری کنند. این داده‌ها می‌توانند شامل اطلاعات پرونده پزشکی، تصاویر پزشکی و دیگر داده‌های مربوط به بیماری باشند.

۳) پیش پردازش داده: در این مرحله، داده‌ها پیش پردازش می‌شوند. مثلا، برای تصاویر پزشکی، ممکن است نیاز باشد که نویزهای تصویر حذف شوند و یا رنگ تصاویر تنظیم شود تا مناسب برای پردازش باشند.

۴) آموزش مدل‌های هوش مصنوعی: در این مرحله، مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از داده‌های جمع آوری شده با استفاده از روش‌های یادگیری ماشین، آموزش داده می‌شوند.

۵) ارزیابی مدل‌های هوش مصنوعی: پس از آموزش مدل‌های هوش مصنوعی، آن‌ها باید ارزیابی شوند تا ببینیم آیا به خوبی انجام می‌شوند یا خیر. مراحل ارزیابی شامل داده‌های آزمایشی و تست مدل می‌شود.

۶) بهره‌برداری از مدل‌های هوش مصنوعی: پس از اینکه مدل‌های هوش مصنوعی ارزیابی شدند، آن‌ها باید برای انجام پروژه مورد استفاده قرار گیرند.

۷) تولید نرم‌افزار: در این مرحله، مدل‌های هوش مصنوعی در قالب نرم‌افزاری از پیش تعریف شده پیاده‌سازی می‌شوند.

در کل، تحقیقات در حوزه هوش مصنوعی در علوم پزشکی شامل جمع آوری داده، پیش پردازش داده، آموزش مدل‌های هوش مصنوعی، ارزیابی مدل‌ها و تولید نرم‌افزار پایانی می‌شود.