این مدلها میتوانند دادههای پیچیده پزشکی، توالیهای ژنومی و تعاملات سلولی را تفسیر کنند، و هوش مصنوعی را به ابزاری قدرتمند در پزشکی پیشبینیکننده تبدیل میکنند.
در غرب دور، کارآفرین آمریکایی، برایان جانسون، راههای غیرقابل تصوری برای جلوگیری از مرگ خود پیدا میکند. او حتی یک انجمن به نام "نمیر" ساخته است! در حالی که جاودانگی دور از دسترس است، انسانها مدتهاست به دنبال راههایی برای افزایش طول عمر نژاد خود هستند.
در هند، ما در حال ادغام فناوری در مراقبتهای بهداشتی هستیم تا از راهکارهای واکنشی به راهکارهای بهداشتی پیشبینیکننده مبتنی بر هوش مصنوعی تغییر کنیم.
در کنفرانس RISE - Longevity India 2025 که در IISc بنگلور در حال برگزاری است، شریک Accel و بنیانگذار Longevity India، Prashanth Prakash، توضیح داد که چگونه هوش مصنوعی و زیستشناسی سامانهها در حال تغییر تشخیص هستند و یک مدل مراقبتهای بهداشتی متمرکز بر پیشگیری به جای درمان ایجاد میکنند.
هوش مصنوعی برای سلامت پیشبینیکننده
Prakash، که از Biopeak، یک کلینیک طول عمر متمرکز بر تشخیص دقیق و بینشهای مبتنی بر هوش مصنوعی برای مدیریت سلامت، پشتیبانی میکند، تاکید کرد که چگونه هوش مصنوعی شکاف بین زیستشناسی سامانهها و کاربردهای بالینی را پر میکند.
برخلاف تشخیصهای پزشکی سنتی که متکی به آزمایشهای مجزا هستند، مدلهای مبتنی بر هوش مصنوعی، مسیرهای مولکولی، نشانگرهای ژنتیکی و دادههای بهداشتی در مقیاس بزرگ را برای پیشبینی بیماریها قبل از ظاهر شدن علائم تجزیه و تحلیل میکنند.
او تاکید کرد که هند در موقعیت منحصر به فردی قرار دارد تا یک سیستم بهداشتی نسل بعدی مبتنی بر هوش مصنوعی ایجاد کند و محدودیتهای میراثی را که باعث کند شدن مراقبتهای بهداشتی غربی شده است، دور بزند.
Prakash در این کنفرانس گفت: "ما زیرساختهای مراقبتهای بهداشتی زیادی نداریم، که به این معنی است که ما این امکان را داریم که چیز جدیدی را بدون اینکه تحت تاثیر انواع بیمهها و سایر نهادها قرار بگیریم، مهندسی کنیم."
او همچنین توضیح داد که چگونه هوش مصنوعی امکانات جدیدی را باز میکند. او اظهار داشت: "مشکل سیستم فعلی، که البته همه ما با آن آشنا هستیم، این است که کمی بیشتر تقسیمبندی و جدا شده است."
Prakash خاطرنشان کرد که ارتباط واقعی با زیستشناسی سامانهها است که با گذشت زمان بالغ شده است و اکنون توسط هوش مصنوعی وارد جریان اصلی میشود.
او پیشبینی میکند که هوش مصنوعی نقش کلیدی در مدلهای زبان کمی ایفا کند که فراتر از پردازش دادههای مبتنی بر متن میروند. این مدلها میتوانند دادههای پیچیده پزشکی، توالیهای ژنومی و تعاملات سلولی را تفسیر کنند، و هوش مصنوعی را به ابزاری قدرتمند در پزشکی پیشبینیکننده تبدیل میکنند.
وی گفت: "احتمالا هوش مصنوعی مولد است، اما فکر میکنم شبکهای از سیستمهای پیچیده هوش مصنوعی است. شما به سیستمهای هوش مصنوعی استدلال کلاسیک، هوش مصنوعی مولد و مدلهای زبان کمی نیاز دارید، نه فقط سیستمهایی که میتوانند با انگلیسی سروکار داشته باشند، بلکه سیستمهایی که میتوانند با دادههای پیچیدهتر پزشکی سروکار داشته باشند."
تغییر به سمت تشخیصهای مبتنی بر هوش مصنوعی در حال حاضر از طریق Biopeak در حال انجام است. Biopeak به جای تکیه بر آزمایشهای خون معمولی، از هوش مصنوعی برای کشف نشانگرهای اولیه بیماریهای مزمن استفاده میکند که در غیر این صورت ممکن است شناسایی نشوند.
او گفت: "کاری که Biopeak انجام میدهد دوباره بسیار پیشرفته است زیرا در طب آگاهانه، کارهایی وجود دارد که میتوانید در ایالات متحده انجام دهید و کارهایی وجود دارد که میتوانید در سنگاپور انجام دهید، اما فکر میکنم فرصت بیشتری در اینجا در هند برای یافتن استانداردهای طب آگاهانه وجود دارد."
پشتیبانی دولت و تحقیقات
موسساتی مانند IISc گامهایی برای ادغام هوش مصنوعی در تحقیقات طول عمر برداشتهاند. مرکز تحقیقات پیشرفته IISc با حمایت ICMR بر مدلهای محاسباتی برای پیری و تجزیه و تحلیل سلامت پیشبینیکننده تمرکز دارد.
Govindan Rangarajan، مدیر IISc، این رویکرد بین رشتهای را تقویت کرد. "مرکز تحقیقات پیشرفته بر پیری سالم تمرکز خواهد کرد و همچنین به تمام مدلهای مدلسازی پیری و محور پیری و غیره نگاه خواهد کرد.
او در این کنفرانس گفت: "این شامل پنج بخش است - علاوه بر بخش زیستشناسی، شامل علوم کامپیوتر و مهندسی مواد نیز میشود."
Dinesh Gundu Rao، وزیر بهداشت کارناتاکا، گفت: "در زمینههای علوم پزشکی و زیستشناسی در سطوح سلولی و مولکولی اتفاقات زیادی در حال وقوع است. این فقط محدود به افزایش طول عمر و کاهش یا کند کردن پیری نیست، بلکه معکوس کردن پیری نیز هست."
جالب اینجاست که شیوههای بهداشتی سنتی مانند آیورودا نیز با توجه به زیستشناسی و ژنومیک برای درک پیری سالم مورد مطالعه قرار میگیرند، همانطور که Vaidya Rajesh Kotecha، دبیر وزارت Ayush، بر آن تاکید کرد.
Kotecha گفت: "از دیدگاه آیورودا، جالب است که علم کاملی وجود دارد که در مورد جمعیت پیر و نحوه ارائه پیری سالم یا سلامت با کیفیت برای جمعیت پیر صحبت میکند."
با تعدادی از ابتکارات پیشبرد تحقیقات طول عمر، این کشور در موقعیت بهتری برای دستیابی به پیشرفتها در مقایسه با غرب قرار دارد، جایی که پذیرش هوش مصنوعی در مراقبتهای بهداشتی با محدودیتهای نظارتی مانع میشود. مدلهای سلامت پیشبینیکننده میتوانند در واقع به یک هنجار تبدیل شوند تا یک استثنا، که همه توسط فناوری پشتیبانی میشوند.
Prakash در پایان گفت: "علوم کامپیوتر چسبی خواهد بود که همه چیز را به هم متصل میکند."