برنامه‌های درمانی شخصی، تشخیص زودهنگام بیماری، روند کار ساده، مراقبت‌های بهداشتی بهبود یافته و کاهش هزینه‌ها، از مزایای مهم هوش مصنوعی در زمینه سلامت هستند. با توجه به مزایای مختلفی که هوش مصنوعی در مراقبت‌های بهداشتی دارد، انتظار می‌رود تا سال ۲۰۳۰ ارزش بازار آن به حدود ۱۸۸ میلیارد دلار برسد.
همچنین، ابتکار AI Health Coach توسط Thrive Global و OpenAI به بحث درباره یادگیری ماشینی در مراقبت‌های بهداشتی دوباره رونق داده است. چون مراقبت‌های بهداشتی در ایالات متحده ۹۰ درصد از ۴.۱ تریلیون دلار را برای مدیریت بیماری‌ها صرف می‌کند، استفاده از هوش مصنوعی به عنوان راه حل، برای ایجاد سیستم‌های مراقبت‌های بهداشتی کارآمد، پیشنهاد می‌شود.
در این وبلاگ، ما مربی بهداشتی هوش مصنوعی را مورد بررسی قرار می‌دهیم، که نتیجه همکاری بین OpenAI و Thrive Global است، و به محورهای اصلی مربی بهداشتی می‌پردازیم.
همکاری بین OpenAI و Thrive Global
OpenAI و Thrive Global که توسط آریانا هافینگتون راه‌اندازی شده‌اند، برای ایجاد شرکت جدیدی به نام Thrive AI Health که به مدیریت سلامت شخصی می‌پردازد، همکاری کرده‌اند.
OpenAI تحت رهبری سم آلتمن، مدیر عامل شرکت، در این همکاری فناوری هوش مصنوعی از قبیل مدل‌های هوش مصنوعی و تحقیقات علمی گسترده‌ای ارائه می‌دهد.
از سوی دیگر، Thrive Global یک کتابخانه پرمحتوا و رویکرد تغییر رفتاری را ارائه می‌دهد. به عنوان مثال، Microsteps یک روش تغییر رفتار است که توسط Thrive Global ارائه شده و هدف آن انجام گام‌های کوچک به سوی یک زندگی سالم‌تر است. این شرکت همچنین همکاری استراتژیک با دانشکده پزشکی استنفورد، بنیاد آلیس ال. والتون و موسسه علوم اعصاب راکفلر دارد.
هدف اصلی از ترکیب فناوری پیشرفته هوش مصنوعی OpenAI و رویکردهای تغییر رفتاری Thrive Global ایجاد یک پلتفرم همافزایی برای کارشناسان بهداشت و بیماران است. این پلتفرم می‌تواند افراد را با ارائه بینش‌های شخصی‌شده و مبتنی بر داده‌ها، به انتخاب یک سبک زندگی سالم‌تر کمک کند.
هدف و تمرکز اصلی
هدف این همکاری استراتژیک ایجاد یک مربی هوش مصنوعی سلامت شخصی برای مدیریت سلامت فردی است. با افزایش شخصی‌سازی توسط هوش مصنوعی، این ابزار قادر است به افراد راهنمایی‌های مناسب درباره مسائل سلامتی شان ارائه کند.
قابلیت مدل سلامت هوش مصنوعی در یادگیری الگوهای رفتاری، این امکان را فراهم می‌کند تا بینش‌های مرتبطی در زمینه مراقبت از بیمار فراهم آورد. این عمل باعث دموکراتیک کردن دسترسی به مربیگری سلامت می‌شود و کارایی اقتصادی سیستم بهداشتی را بهبود می‌بخشد.
مربی هوش مصنوعی سلامت تغییرات رفتاری را با تمرکز بر پنج حوزه کلیدی زیر بسیار شخصی سازی و مقیاس‌پذیر می‌کند:
1. **خواب**: ارائه استراتژی‌هایی برای بهبود کیفیت خواب و پیشنهاد برنامه خواب بهینه.
2. **تغذیه**: ارائه توصیه‌های غذایی و گزینه‌های سالم برای تغذیه متعادل.
3. **تناسب اندام**: سفارشی کردن برنامه‌های ورزشی و توصیه برنامه‌های تمرینی شخصی.
4. **مدیریت استرس**: ارائه تکنیک‌های مدیریت استرس شخصی.
5. **ارتباط اجتماعی**: توصیه‌هایی برای افزایش مشارکت اجتماعی.
با تمرکز بر این پنج حوزه اصلی، هدف مربی هوش مصنوعی سلامت ارائه راهنمایی جامع و شخصی است که از رفاه کلی حمایت می‌کند و نیازهای سلامت جسمی و روانی را برطرف می‌کند.
ویژگی های کلیدی و شخصی سازی
مربی سلامت هوش مصنوعی از مدل‌های هوش مصنوعی پیشرفته، مانند GPT OpenAI، استفاده می‌کند تا با تجزیه و تحلیل حجم زیادی از داده‌های کاربر، توصیه‌های سلامتی بسیار شخصی‌سازی شده ارائه دهد. این هوش مصنوعی قادر است با شناسایی الگوها و استخراج نکات مهم، پیشنهادات سفارشی‌شده را در لحظه ارائه دهد.
برخی از موارد استفاده رایج از داده‌های کاربر عبارتند از:
- اطلاعات بیومتریک - برای پایش سلامت در زمان واقعی
- نتایج آزمایشگاهی - برای تلفیق آزمایش‌های پزشکی و ارائه راهنمایی‌های سلامتی دقیق
- اهداف شخصی - برای ایجاد برنامه‌های سلامت فردی
مربی سلامت هوش مصنوعی بر اساس آخرین تحقیقات علمی مورد بررسی همتایان آموزش دیده است تا اطمینان حاصل شود که همه توصیه‌ها بر اساس روش‌های معتبر هستند. این توصیه‌ها با رویکرد "گام‌های کوچک" (Microsteps) گروه Thrive Global ترکیب شده‌اند تا اقدامات قابل مدیریت و مؤثری برای بهبود سلامت کلی ارائه دهند.
در مجموع، با ادغام فناوری پیشرفته هوش مصنوعی با تحقیقات علمی قوی و راهکارهای عملی تغییر رفتار، هدف مربی سلامت هوش مصنوعی ارائه تجربه‌ای شخصی‌سازی شده و متحول‌کننده در زمینه سلامت است.
رهبری و مشارکت های استراتژیک
"دکارلوس لاو"، که سابقاً به عنوان رهبر محصول در گوگل فعالیت داشته است، در حال حاضر رهبر یک پروژه مربی سلامت هوش مصنوعی است. وی به دلیل همکاری‌هایش با Fitbit و Pixel Watch، دو دستگاه هوشمند شرکت گوگل برای پیگیری شاخص‌های سلامت، شناخته شده است. تخصص اصلی او در زمینه فناوری سلامت و هوش مصنوعی، او را به یک مدیرعامل ایده‌آل برای پیشبرد ماموریت سرمایه‌گذاری تبدیل کرده است.
نقش و همکاری‌های دیگر این پروژه شامل موارد زیر است:
- دانشگاه پزشکی استنفورد: این همکاری شامل انجام مطالعات و ارائه بینش‌های بالینی برای کشف قابلیت‌های مربی سلامت هوش مصنوعی است.
- دانشکده پزشکی آلیس ال. والتون: این دانشکده به منظور انتقال مربی سلامت هوش مصنوعی به انجمن‌های مختلف، حمایت مالی و منابع فراهم می‌کند.
- موسسه علوم اعصاب راکفلر: آنها تخصص‌های بالینی و آکادمیک خود را ارائه می‌دهند و بینش‌ها و تحقیقات ارزشمندی را به این پروژه ارائه می‌دهند.
تحول مراقبت های بهداشتی با مربی سلامت هوش مصنوعی
Open AI و Thrive Global با ابزارهای خود به موضوعات مختلف اجتماعی و استراتژیک مرتبط با مراقبت های بهداشتی می پردازند.
Thrive AI Health با دکتر Gbenga Ogedegbe، استاد مؤسسه NYU Langone برای تعالی در برابری سلامت همکاری کرده است. او به‌عنوان مشاور عدالت سلامتی کار می‌کند و اطمینان می‌دهد که مربی سلامت هوش مصنوعی به طور مؤثر نیازهای جمعیت‌های مختلف را برآورده می‌کند.
این سرمایه‌گذاری همچنین با هدف کاهش نابرابری‌های بهداشتی از طریق ابتکارات هدفمند، مانند ارائه توصیه‌های بهداشتی متناسب بر اساس نیازهای منحصربه‌فرد گروه‌های تحت پوشش، انجام می‌شود. Thrive AI Health به دنبال دموکراتیک کردن دسترسی به مربی‌های بهداشتی در سطح متخصص است و سبک زندگی سالم‌تر را در دسترس همگان قرار می‌دهد.
این می تواند منجر به ایفای نقش مهم مربی سلامت هوش مصنوعی در پیشگیری از بیماری های مزمن و ترویج رفتارهای سالم تر در بین افراد شود. همچنین بار مالی سیستم مراقبت های بهداشتی را کاهش می دهد و در نهایت به نفع افراد و جامعه به طور کلی خواهد بود.
چالش ها و ملاحظات اخلاقی
هرچند استفاده از ابزارهای سلامت هوش مصنوعی در پیشبرد اهداف انقلابی می‌تواند مفید باشد، اما با چالش‌ها و نگرانی‌هایی همراه است. یکی از چالش‌های اساسی این استفاده، حفظ حریم خصوصی داده‌های بیماران و اطمینان از امنیت و محرمانه بودن اطلاعات حساس سلامت است. برای پیشرفت در توسعه ابزارهای بهداشتی مبتنی بر هوش مصنوعی، باید اقدامات قوی امنیتی و حریم خصوصی مانند ناشناس سازی و رمزگذاری داده‌ها اجرا شود.
علاوه بر این، الگوریتم‌های هوش مصنوعی ممکن است دارای سوگیری‌هایی باشند که بر کیفیت توصیه‌های بهداشتی تأثیر می‌گذارند. Thrive AI Health با بررسی دقیق داده‌های علمی و بهبود مداوم مدل‌های خود، بر انصاف و دقت تأکید دارد.
همچنین، این ابزارها اعتماد کاربر را از طریق شفافیت در استفاده از داده‌ها، آزمایش‌های دقیق و ارائه مزایای ملموس در حوزه سلامت تقویت می‌کنند. بنابراین، کنترل کاربر بر روی داده‌های اشتراکی برای اطمینان حائز اهمیت است.
درس هایی از شکست های مراقبت های بهداشتی هوش مصنوعی در گذشته
این تیم از تجربیات منفی سابق در زمینه سلامت هوش مصنوعی مانند شکست‌های IBM Watson Health، درس گرفته است. این پروژه به دلیل وعده‌های بیش از حد واقع‌نمایانه، مسائل همگرایی داده‌ها و نقص اعتبارسنجی بالینی، با شکست مواجه شد.
اما با یادگیری از این اشتباهات، مربی سلامت هوش مصنوعی تمرکز خود را بر روی اعتبارسنجی بالینی قوی، هدفگذاری واقع‌بینانه، و یکپارچه‌سازی داده‌ها متمرکز کرده است. همچنین، تاکید بر حفظ حریم خصوصی داده‌ها و بهبود مداوم الگوریتم‌ها، اعتمادپذیری در مربیگری سلامت را تضمین می‌کند.