دکتر مریم حسن‌زاد، فوق‌تخصص بیماری‌های ریه کودکان، استاد دانشگاه و رئیس بخش کودکان بیمارستان دکتر مسیح دانشوری، با تشریح ظرفیت‌های هوش مصنوعی در پزشکی، بر نقش این فناوری در تشخیص زودهنگام، پیش‌بینی روند بیماری و ارتقای مراقبت‌های فردمحور در کودکان مبتلا به بیماری‌های تنفسی تأکید کرد.

بیماری‌های تنفسی از مهم‌ترین علل مراجعه کودکان به مراکز درمانی و بستری در بیمارستان‌ها هستند و بار قابل‌توجهی بر خانواده‌ها و نظام سلامت تحمیل می‌کنند. از عفونت‌های حاد تنفسی و آسم تا بیماری‌های پیچیده‌تری مانند فیبروز کیستیک و نارسایی تنفسی، تشخیص به‌موقع، انتخاب درمان مناسب و پیش‌بینی روند بیماری نقش تعیین‌کننده‌ای در بهبود پیامدهای درمانی دارند. در این میان، هوش مصنوعی به‌عنوان یکی از فناوری‌های نوظهور در پزشکی، ظرفیت‌های تازه‌ای برای ارتقای کیفیت مراقبت از کودکان مبتلا به بیماری‌های تنفسی فراهم کرده است.

به گفته دکتر مریم حسن‌زاد، فوق‌تخصص بیماری‌های ریه کودکان و رئیس بخش کودکان بیمارستان دکتر مسیح دانشوری، در حاشیه "دوازدهمین کنگره بین‌المللی بیماری‌های ریه، مراقبت‌های ویژه و سل"یکی از مهم‌ترین زمینه‌های کاربرد هوش مصنوعی، کمک به تشخیص دقیق‌تر و زودهنگام بیماری‌هاست. الگوریتم‌های هوشمند با تحلیل داده‌های بالینی، نتایج آزمایشگاهی و تصاویر پزشکی، از جمله رادیوگرافی و سی‌تی‌اسکن، می‌توانند در شناسایی الگوهایی مؤثر باشند که تشخیص آن‌ها با روش‌های معمول دشوار است.

این قابلیت می‌تواند در ارزیابی نشانه‌های پنومونی، بررسی تغییرات ریوی در کودکان مبتلا به بیماری‌های مزمن و کمک به تشخیص افتراقی اختلالات تنفسی مورد استفاده قرار گیرد. البته بهره‌گیری از این ابزارها مستلزم ارزیابی دقیق عملکرد، اعتبارسنجی بالینی و اطمینان از ایمنی آن‌ها در جمعیت هدف است.

پیش‌بینی وخامت بیماری و شناسایی زودهنگام بیماران پرخطر

یکی دیگر از ظرفیت‌های مهم هوش مصنوعی، کمک به پیش‌بینی وخامت وضعیت تنفسی کودکان است. تحلیل داده‌هایی مانند تعداد تنفس، اشباع اکسیژن خون، ضربان قلب و روند تغییر علائم حیاتی می‌تواند به شناسایی کودکانی کمک کند که در معرض تشدید بیماری یا نارسایی تنفسی قرار دارند.

در صورت طراحی و اعتبارسنجی مناسب، سامانه‌های هشدار هوشمند می‌توانند با شناسایی زودهنگام تغییرات نگران‌کننده، فرصت مداخله سریع‌تر تیم درمان را فراهم کنند. این قابلیت در مراقبت از کودکان بدحال اهمیت ویژه‌ای دارد؛ هرچند دقت هشدارها و تأثیر واقعی آن‌ها بر پیامدهای درمانی باید در محیط‌های بالینی ارزیابی شود.

نقش هوش مصنوعی در مدیریت بیماری‌های مزمن تنفسی

کاربرد هوش مصنوعی به تشخیص بیماری محدود نمی‌شود و می‌تواند در پایش و مدیریت بلندمدت بیماری‌های مزمن نیز مؤثر باشد. در کودکان مبتلا به آسم، تحلیل الگوهای علائم، مصرف دارو و عوامل محیطی ممکن است به شناسایی محرک‌های تشدید بیماری و تنظیم برنامه مراقبتی متناسب با نیاز هر کودک کمک کند.

همچنین، در کودکان مبتلا به فیبروز کیستیک و سایر بیماری‌های مزمن ریوی، تلفیق اطلاعات مربوط به عملکرد ریه، تصویربرداری، وضعیت تغذیه‌ای و سابقه بستری می‌تواند زمینه تصمیم‌گیری دقیق‌تر و پایش منظم‌تر وضعیت بیمار را فراهم سازد.

از سوی دیگر، ابزارهای هوشمند آموزشی، در صورت طراحی متناسب با نیاز خانواده‌ها، می‌توانند به افزایش آگاهی والدین، بهبود پیگیری درمان و تقویت مشارکت آنان در مراقبت از کودک کمک کنند.

ضرورت توجه به ملاحظات اخلاقی و ایمنی

با وجود ظرفیت‌های گسترده هوش مصنوعی، بهره‌گیری مؤثر از این فناوری در پزشکی کودکان به رفع چالش‌های فنی، بالینی و اخلاقی وابسته است. کیفیت و اعتبار داده‌ها، حفظ محرمانگی اطلاعات کودکان، کاهش سوگیری الگوریتمی، شفافیت عملکرد سامانه‌ها و ارزیابی اثربخشی آن‌ها در شرایط واقعی درمان، از مهم‌ترین الزامات توسعه و به‌کارگیری این فناوری به شمار می‌روند.

در این چارچوب، هوش مصنوعی باید ابزاری برای پشتیبانی از تصمیم‌گیری متخصصان باشد، نه جایگزینی برای قضاوت بالینی، معاینه دقیق و ارتباط انسانی میان پزشک، کودک و خانواده.

حرکت به‌سوی پزشکی دقیق‌تر و فردمحور

چشم‌انداز کاربرد هوش مصنوعی در بیماری‌های تنفسی کودکان، حرکت به‌سوی پزشکی دقیق‌تر، پیش‌بینانه‌تر، پیشگیرانه‌تر و متناسب با ویژگی‌های هر بیمار است. تحقق این هدف مستلزم همکاری میان متخصصان بیماری‌های کودکان و ریه، مهندسان، پژوهشگران علوم داده و مدیران نظام سلامت است.

توسعه این فناوری بر پایه شواهد علمی معتبر و در پاسخ به نیازهای واقعی بیماران می‌تواند به ارتقای کیفیت مراقبت‌های تنفسی کودکان کمک کند؛ با این هدف نهایی که فناوری، افزون بر هوشمندتر کردن فرایندهای پزشکی، زمینه‌ای برای تنفس بهتر، رشد سالم‌تر و کیفیت زندگی مطلوب‌تر کودکان فراهم آورد.