کاربرد هوش مصنوعی در نظام سلامت ایران

کاربرد هوش مصنوعی در نظام سلامت ایران نیاز به تحلیل بدون اغراق دارد. فناوری به خودی خود راه حل نیست و بدون زیرساخت، داده پاک، تعریف مسئله دقیق و سازوکار اجرایی قابل اتکا تبدیل به بار اضافی می شود. در ایران مجموعه ای از مسائل مزمن مانند نبود استاندارد واحد پرونده الکترونیک، جزیره ای بودن سامانه ها، ضعف اتصال بین بیمارستانی، کمبود داده برچسب خورده و نبود پروتکل های ارزیابی باعث شده هر ادعای سودمندی هوش مصنوعی باید با دقت بررسی شود. هدف این متن ارائه تصویری واقع بینانه از ظرفیت و محدودیت هاست.

در لایه خدمات پایه، پتانسیل اصلی هوش مصنوعی در کاهش بار کارهای تکراری است. پردازش خودکار اسناد، ثبت ساختاری یافته شرح حال و مدیریت نوبت دهی سه حوزه ای هستند که حتی با وضعیت فعلی ایران نیز قابل پیشرفت اند. الگوریتم های استخراج متن از گفتار می توانند سرعت ثبت اطلاعات بیمار را بالا ببرند. این کار به کاهش خطای انسانی و آزاد شدن زمان بالینی منجر می شود. شرط لازم کیفیت صوت و وجود دیکشنری بالینی فارسی قابل بروزرسانی است. بدون این دو مورد خروجی مدل پرخطا خواهد بود.

در حوزه تشخیص، بیشترین جذابیت عمومی وجود دارد اما بیشترین ریسک هم همین جاست. مدل های تصویرپایه در رادیولوژی و پاتولوژی توان بالقوه دارند. با این حال بخش مهمی از ادعاهای موجود مبتنی بر داده های خارجی است که با تجهیزات، پروتکل تصویربرداری و الگوهای بیماری در ایران سازگار نیست. الگوریتمی که روی تصاویر مراکز درمانی آمریکای شمالی آموزش دیده باشد روی دستگاه های قدیمی یا پروتکل های غیراستاندارد کشور عملکرد قابل اتکا نخواهد داشت. برای بومی سازی باید مجموعه داده ملی، فرآیند کنترل کیفیت و دستورالعمل ارزیابی وجود داشته باشد. این سه عنصر هنوز کامل نیستند.

در مدیریت سلامت جمعیت، قابلیت های پیش بینی مبتنی بر داده اهمیت دارد. تحلیل ریسک بیماری های مزمن، الگوهای مصرف خدمات، و پیش بینی کمبود دارو از جمله مواردی هستند که با داده کافی می توانند خروجی مفید بدهند. مشکل اصلی کیفیت داده و نبود پیوستگی زمانی است. بیمارانی که بین مراکز مختلف جابجا می شوند پرونده تجمیع شده ندارند و مدل های یادگیری ماشین روی داده ناقص دقت مناسب ارائه نمی دهند. پیش از توسعه الگوریتم، باید داده قابل اعتماد ایجاد شود.

در لایه سیاستگذاری، هوش مصنوعی تنها زمانی اثرگذار است که نظام سلامت شاخص های قابل اندازه گیری و مدل های مفهومی مشخص داشته باشد. بدون تعریف دقیق مسئله مدل فقط سر و صدا تولید می کند. تحلیل هزینه اثربخشی، شناسایی گلوگاه های فرایندی و سناریوهای تخصیص منابع نمونه هایی هستند که می توانند با روش های آماری و یادگیری ماشین بهبود یابند. شرط لازم این است که داده مالی و عملکردی شفاف باشد. نبود شفافیت باعث می شود خروجی مدل فقط بازتاب دهنده ناهنجاری های داده باشد نه واقعیت میدانی.

در زمینه مراقبت از راه دور، هوش مصنوعی می تواند نقش تقویت کننده ایفا کند. تریاژ هوشمند، غربالگری اولیه و پایش بیماران مزمن مواردی هستند که به کاهش مراجعه غیرضروری کمک می کنند. با این حال هر سیستم تریاژ هوشمند باید سطح خطا و پیامد نادرست را شفاف گزارش کند. در غیر این صورت خطر افزایش بار اورژانس یا تأخیر در تشخیص وجود دارد. استانداردهای ارزیابی برای زبان فارسی هنوز محدود است و پیاده سازی باید مرحله ای انجام شود.

در حوزه آموزش پزشکی، سیستم های هوشمند می توانند نقش مکمل داشته باشند. شبیه سازهای مهارت بالینی و ارزیابی خودکار یادگیری برای رشد مهارت مفیدند. اما جایگزینی آموزش حضوری با محیط های مبتنی بر هوش مصنوعی منجر به افت مهارت عملی می شود. این ابزارها باید به عنوان تقویت کننده استفاده شوند نه جایگزین.

موانع اصلی شامل نبود چارچوب قانونی مشخص برای مسئولیت خطا، ضعف سازوکار اعتبارسنجی، کمبود داده استاندارد، ناهماهنگی نهادی و محدودیت بودجه پایدار است. هر برنامه هوش مصنوعی بدون رفع این موانع به پروژه نیمه تمام تبدیل می شود.

نکته کلیدی این است که کاربرد هوش مصنوعی در نظام سلامت ایران زمانی ارزش تولید می کند که سه شرط برقرار باشد: نخست داده تمیز و قابل استانداردسازی. دوم تعریف مسئله بالینی دقیق که خروجی مدل را به تصمیم اجرایی وصل کند. سوم توان نگهداری و بهبود مستمر مدل پس از استقرار. نبود هر کدام از این موارد باعث کاهش اعتماد متخصصان و بی اثر شدن پروژه می شود.

در نهایت فناوری جایگزین تفکر کلینیکی، ساختار اجرایی و تصمیم گیری شفاف نیست. ابزار کمکی است که اگر درست استفاده شود بهره وری را بالا می برد و اگر بدون زیرساخت به کار رود خطا و هزینه را افزایش می دهد.