اگر فکر می‌کنید هوش مصنوعی آماده است تا جای پزشکان را بگیرد، کمی دست نگه دارید! فناوری‌های هوشمند که این روزها همه جا صحبتشان است، هنوز راه درازی تا رسیدن به واقعیت‌های بالینی دارند. اما آیا این پیشرفت‌های تکنولوژیکی می‌توانند به نیازهای پیچیده پزشکی واقعی پاسخ دهند؟
در دنیای پرشتاب فناوری، هوش مصنوعی به‌سرعت جای خود را در حوزه پزشکی باز کرده است. از تشخیص بیماری‌های پیچیده گرفته تا پیشنهاد درمان‌های اولیه، این ابزارها امیدهای زیادی را در دل پزشکان و بیماران زنده کرده‌اند. اما آیا این تکنولوژی‌ها که عمدتاً بر اساس داده‌های ساختاریافته و الگوریتم‌های پیش‌تعریف‌شده کار می‌کنند، می‌توانند در برابر تعاملات غیرساختاریافته و پیچیده‌ای که در محیط‌های بالینی واقعی اتفاق می‌افتد، عملکرد مناسبی داشته باشند؟
به گزارش ایسنا، یکی از دلایل اصلی توجه به هوش مصنوعی در پزشکی، توانایی بالقوه آن در کاهش خطاهای انسانی و تسریع فرآیندهای تشخیصی است. اما تشخیص بالینی همیشه به این سادگی نیست. بیمارانی که با اطلاعات ناقص، روایت‌های پراکنده یا حتی ناسازگار به پزشکان مراجعه می‌کنند، چالشی جدی برای سیستم‌های هوش مصنوعی ایجاد می‌کنند. در مقابل، آزمون‌های استانداردی که برای ارزیابی این فناوری‌ها استفاده می‌شوند، غالباً در شرایطی انجام می‌گیرند که داده‌ها کاملاً سازمان‌دهی شده و مشخص هستند.
تیمی از محققان دانشگاه‌های هاروارد و استنفورد اخیراً چارچوب جدیدی به نام CRAFT-MD طراحی کرده‌اند که توانایی هوش مصنوعی را در تعاملات شبیه‌سازی‌شده ارزیابی می‌کند. این چارچوب با بازآفرینی گفت‌وگوهای طبیعی میان بیمار و پزشک، سعی می‌کند شکاف میان ارزیابی‌های آزمایشگاهی و شرایط واقعی را کاهش دهد.
در این پژوهش، دو عامل هوش مصنوعی به‌طور همزمان ایفای نقش کردند؛ یکی نقش بیمار و دیگری نقش پزشک را بر عهده داشت. وظیفه این سیستم، بازآفرینی تعاملات واقعی نظیر پرسیدن سوالات درباره تاریخچه بیماری، بررسی علائم و تجویزهای دارویی بود. سپس پاسخ‌های تولید شده توسط متخصصان انسانی تحلیل شدند تا دقت و صحت عملکرد این مدل‌ها مشخص شود.
نتایج این پژوهش نشان داد که هوش مصنوعی در پاسخ به سوالات استاندارد عملکرد رضایت‌بخشی دارد، اما در مواجهه با سناریوهای پیچیده و اطلاعات پراکنده، به‌طور جدی دچار ضعف می‌شود. به‌عنوان مثال، مدل‌ها در طراحی سوالات مناسب برای جمع‌آوری داده‌های کلیدی و ارائه تشخیص دقیق با مشکلاتی مواجه بودند.
پژوهشگران تأکید کردند که برای دستیابی به سیستم‌های هوش مصنوعی کارآمدتر، باید قابلیت‌هایی نظیر تحلیل اطلاعات غیرساختاریافته، تفسیر تصاویر پزشکی و حتی درک رفتارهای غیرکلامی به این ابزارها افزوده شود. چنین بهبودهایی نه‌تنها کارایی این فناوری‌ها را افزایش می‌دهد، بلکه می‌تواند آنها را به ابزارهایی قابل اعتماد برای محیط‌های بالینی تبدیل کند.
این تحقیق که در نشریه معتبر Nature Medicine منتشر شده، توجه بسیاری از متخصصان را به خود جلب کرده است. این پژوهش نه‌تنها گامی مهم در جهت هماهنگی ابزارهای هوش مصنوعی با شرایط واقعی پزشکی است، بلکه اهمیت ارزیابی‌های مداوم و ارتقاء این فناوری‌ها را نیز برجسته می‌سازد. با وجود همه چالش‌ها، آینده پزشکی و هوش مصنوعی به‌طور جدایی‌ناپذیری در هم تنیده شده‌اند و ما هنوز تنها در آغاز این مسیر هیجان‌انگیز هستیم.
