کتاب پزشکی هوشمند

کتاب پزشکی هوشمند نوشتهٔ «روح‌اله خزائی» و منتشرشده توسط انتشارات نور علم، به بررسی کاربردهای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در حوزهٔ پزشکی و سلامت می‌پردازد. این اثر با رویکرد میان‌رشته‌ای، مفاهیم فنی و مدیریتی را در بستر فناوری‌های هوشمند به هم پیوند می‌زند و به‌عنوان منبعی برای دانشجویان، پژوهشگران و مدیران فناوری اطلاعات قابل استفاده است. این کتاب با تأکید بر به‌روزرسانی مداوم سیستم‌ها، آموزش کاربران و توجه به عدالت در دسترسی به فناوری، تصویری واقع‌گرایانه از مسیر پیشرفت پزشکی هوشمند ارائه می‌دهد. نسخهٔ الکترونیکی این اثر را می‌توانید از طاقچه خرید و دانلود کنید.

درباره کتاب پزشکی هوشمند

کتاب «پزشکی هوشمند» (طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های پشتیبان و تصمیم با هوش مصنوعی) به بررسی جامع نقش هوش مصنوعی در پزشکی می‌پردازد و تلاش دارد پلی میان علوم کامپیوتر، مدیریت فناوری اطلاعات و پزشکی ایجاد کند. نویسنده با تکیه بر تجربیات و پژوهش‌های خود، روند تحول پزشکی را در عصر داده‌های عظیم و فناوری‌های هوشمند ترسیم می‌کند. اثر حاضر ضمن معرفی چالش‌ها و فرصت‌های پیاده‌سازی سیستم‌های پشتیبان تصمیم، به موضوعاتی مانند امنیت داده، تفسیرپذیری الگوریتم‌ها، عدالت در تصمیم‌گیری و تعامل انسان و ماشین می‌پردازد. کتاب به‌طور خاص برای دانشجویان دکتری مهندسی کامپیوتر (گرایش هوش مصنوعی) و کارشناسی‌ارشد مدیریت فناوری اطلاعات (هوشمندی کسب‌وکار) طراحی شده و می‌تواند به‌عنوان منبعی برای پژوهشگران و مدیران حوزهٔ سلامت دیجیتال مورد استفاده قرار گیرد. در این کتاب علاوه‌بر مفاهیم نظری، نمونه‌های کاربردی و چالش‌های عملیاتی بررسی شده است تا مخاطب با تصویری واقعی از وضعیت کنونی و آیندهٔ پزشکی هوشمند روبه‌رو شود.

کتاب «پزشکی هوشمند» ویراستهٔ «سید هادی عمادی» و «حسین آرایش‌خواه» بوده است.

خلاصه کتاب پزشکی هوشمند

این کتاب با مروری بر رشد داده‌های پزشکی و چالش‌های پردازش آن‌ها آغاز می‌شود و نقش هوش مصنوعی را در تحلیل داده‌ها و تصمیم‌سازی بالینی برجسته می‌کند. نویسنده به موانعی مانند پاک‌سازی داده‌ها، تفسیرپذیری مدل‌ها، امنیت و حریم خصوصی بیماران و اعتبارسنجی الگوریتم‌ها اشاره می‌کند؛ سپس کاربردهای یادگیری ماشین و یادگیری عمیق در تشخیص و درمان بیماری‌ها، شخصی‌سازی درمان و پیش‌بینی عوارض مورد بحث قرار می‌گیرد. کتاب به اهمیت تعامل پزشک و سیستم هوشمند، نقش داده‌های متنوع و چالش‌های تعصب الگوریتمی می‌پردازد و بر ضرورت آموزش و آگاهی‌بخشی به کاربران تأکید دارد. در ادامه، مراحل طراحی، توسعه، ارزیابی و پیاده‌سازی سیستم‌های پشتیبان تصمیم با هوش مصنوعی به‌تفصیل شرح داده می‌شود؛ از جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌ها تا انتخاب الگوریتم، اعتبارسنجی، مدیریت ریسک و ارزیابی عملکرد. نویسنده به اهمیت شفافیت، عدالت، امنیت و انطباق با استانداردهای اخلاقی و قانونی اشاره می‌کند و نقش هم‌افزایی انسان و ماشین را در آیندهٔ پزشکی هوشمند برجسته می‌سازد.

چرا باید کتاب پزشکی هوشمند را خواند؟

این کتاب با رویکردی میان‌رشته‌ای، مفاهیم فنی و مدیریتی را در زمینهٔ هوش مصنوعی پزشکی به هم پیوند می‌زند و علاوه‌بر ارائهٔ مبانی نظری، به چالش‌های عملی و کاربردهای واقعی می‌پردازد. خواننده با مطالعهٔ این اثر با روند طراحی، پیاده‌سازی و ارزیابی سیستم‌های پشتیبان تصمیم آشنا می‌شود و دید جامعی نسبت به مسائل امنیت، عدالت، تفسیرپذیری و تعامل انسان و ماشین در پزشکی هوشمند به دست می‌آورد. این کتاب می‌تواند به‌عنوان راهنمایی برای پژوهشگران، دانشجویان و مدیران فناوری اطلاعات در حوزهٔ سلامت دیجیتال مورد استفاده قرار گیرد.

خواندن کتاب پزشکی هوشمند را به چه کسانی پیشنهاد می‌کنیم؟

این کتاب برای دانشجویان و پژوهشگران مهندسی کامپیوتر (گرایش هوش مصنوعی)، مدیریت فناوری اطلاعات (هوشمندی کسب‌وکار)، مدیران فناوری اطلاعات در حوزهٔ سلامت و علاقه‌مندان به کاربردهای هوش مصنوعی در پزشکی مناسب است؛ همچنین برای کسانی که با چالش‌های داده‌های پزشکی، امنیت اطلاعات و طراحی سیستم‌های هوشمند مواجه هستند.

بخشی از کتاب پزشکی هوشمند

«نقش شگرف هوش مصنوعی در نقشه راه پزشکی هوشمند

حال که داده‌های بالینی، تصاویر پزشکی، سابقه بیماری، و حتی اطلاعات ژنتیکی، در مقیاس عظیمی در حال تولید هستند، پردازش این حجم بی‌نظیر از اطلاعات با کیفیت و دقت بالا، نیازمند معماری‌های محاسباتی قدرتمند و الگوریتم‌های پیچیده است. به علاوه، نوع داده‌ها نیز متنوع است. داده‌های ساختاریافته، همانند اطلاعات آزمایشگاهی، با داده‌های نیمه‌ساختاریافته، مثل متن گزارش‌های بالینی، و داده‌های غیرساختاریافته، مانند تصاویر پزشکی، تفاوت‌های قابل توجهی دارند و نیازمند روش‌های استخراج و پردازش جداگانه‌ای هستند.

محدودیت‌های داده‌های آموزشی و قابلیت تعمیم‌دهی مدل‌ها، چالش دیگری است که پیاده‌سازان سیستم‌های پشتیبان تصمیم با هوش مصنوعی را تحت تأثیر قرار می‌دهد. برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی، به مجموعه داده‌های بزرگ و با کیفیت نیاز است. اما در برخی حوزه‌های تخصصی پزشکی، این نوع داده‌ها به صورت محدود و یا حتی ناکافی در دسترس هستند. در نتیجه، مدل‌های آموزش‌دیده، ممکن است در تفسیر صحیح داده‌های جدید، که متفاوت از داده‌های آموزشی هستند، دچار مشکل شوند و قابلیت تعمیم‌دهی آن‌ها کاهش یابد. این امر، در نهایت، دقت و اعتبار سیستم را به چالش می‌کشد.

هم‌راستا با این مسئله، مسئله «تفسیرپذیری» مدل‌های هوش مصنوعی نیز حائز اهمیت است. سیستم‌های پیچیده هوش مصنوعی، مانند شبکه‌های عصبی عمیق، اغلب به عنوان «جعبه سیاه» شناخته می‌شوند، چرا که فرایند تصمیم‌گیری آن‌ها برای انسان قابل فهم نیست. عدم تفسیرپذیری، اعتمادپذیری در تصمیم‌گیری‌های سیستم را به مخاطره می‌اندازد و همچنین مانع از همکاری بین انسان و هوش مصنوعی در تصمیم‌گیری‌های پیچیده پزشکی می‌شود. لذا، روش‌های نوینی برای تفسیر و درک منطق تصمیم‌گیری مدل‌های هوش مصنوعی ضروری هستند.

چالش‌های دیگری، نظیر اعتبارسنجی، نظارت و نگهداشت سیستم، کیفیت داده‌ها، و مسئله حریم خصوصی و امنیت اطلاعات، نیز به طور مستقیم بر عملکرد و قابلیت اعتماد سیستم‌های پشتیبان تصمیم با هوش مصنوعی تأثیرگذار هستند. بررسی و بهینه‌سازی این جنبه‌ها، برای دستیابی به سیستم‌های ایمن و قابل اعتماد ضروری است.»