Dies ist eine Übersichtsseite mit Metadaten zu dieser wissenschaftlichen Arbeit. Der vollständige Artikel ist beim Verlag verfügbar.
Key applications of artificial intelligence in the Iran’s health system: A comprehensive review of benefits, challenges, and sustainable development strategies
0
Zitationen
2
Autoren
2025
Jahr
Abstract
هوش مصنوعی (AI) بهعنوان یکی از تحولآفرینترین فناوریهای قرن حاضر شناخته میشود. این فناوری بهسرعت در حوزههای علوم پزشکی و بهداشت نفوذ کرده و الگوهای نوینی در تشخیص، درمان، پیشگیری، مدیریت سلامت و توسعۀ پایدار ایجاد کرده است. هدف این مقالۀ مروری تحلیلی، بررسی جامع کاربردهای کلیدی AI در نظام سلامت است. در این راستا، مزایای بالینی و عملیاتی ارزیابی و چالشهای اصلی، بهویژه در بستر ایران، تحلیل شدهاند. در نهایت، راهبردهای عملی برای توسعۀ پایدار این فناوری ارائه میگردد. روش پژوهش بر پایۀ مرور نظاممند و تحلیل انتقادی منابع معتبر بینالمللی و بومی منتشرشده در بازه ۲۰۱۸ تا ۲۰۲۵ استوار است. یافتهها نشان میدهد که AI، بهویژه از طریق یادگیری عمیق و پردازش زبان طبیعی، دقت تشخیص بیماریها را بهطور قابلتوجهی افزایش داده است. در برخی بیماریها از جمله سرطان و رتینوپاتی دیابتی، این دقت به بیش از ۹۴ درصد رسیده است. همچنین، پیشبینی اپیدمیها با دقت بالا امکانپذیر شده و درمانهای شخصیسازیشده و جراحیهای رباتیک بهبود یافتهاند. کارایی نظام سلامت نیز از طریق بهینهسازی منابع و کاهش زمان انتظار بیماران بهطور معناداری افزایش یافته است. با وجود این دستاوردها، چالشهایی همچون کمبود دادههای بومی استاندارد، سوگیری الگوریتمی، تهدیدهای حریم خصوصی، نبود چارچوبهای حقوقی شفاف، ضعف زیرساختهای محاسباتی و کمبود نیروی انسانی متخصص همچنان وجود دارند که بهویژه در ایران برجستهتر هستند. دستیابی به تحول پایدار، نیازمند اقدامات هماهنگ ملی در سه حوزه کلیدی است: (۱) ایجاد بانک داده ملی سلامت استاندارد و امن، (۲) تدوین چارچوبهای حقوقی، نظارتی و اخلاقی جامع و (۳) سرمایهگذاری هدفمند در زیرساختهای دیجیتال و تربیت نیروی انسانی میانرشتهای. اجرای این راهبردها میتواند ایران را از مرحلۀ پژوهشهای پایلوت به سمت پیادهسازی گسترده، اثربخش و عدالتمحور AI در مراقبتهای سلامت هدایت کند.
Ähnliche Arbeiten
Explainable Artificial Intelligence (XAI): Concepts, taxonomies, opportunities and challenges toward responsible AI
2019 · 8.231 Zit.
Stop explaining black box machine learning models for high stakes decisions and use interpretable models instead
2019 · 8.084 Zit.
High-performance medicine: the convergence of human and artificial intelligence
2018 · 7.444 Zit.
Proceedings of the 19th International Joint Conference on Artificial Intelligence
2005 · 5.776 Zit.
Peeking Inside the Black-Box: A Survey on Explainable Artificial Intelligence (XAI)
2018 · 5.423 Zit.