نقش هوش مصنوعی در آزمایشگاه پزشکی

نقش هوش مصنوعی در آزمایشگاه پزشکی

پروفسور آشوک راتان

رئیس کمیته پزشکی و کیفیت در آزمایشگاه های ردکلیف

May 21, 2023

هوش مصنوعی (AI) شاخه ای گسترده از علوم کامپیوتر است که با ساخت ماشین های هوشمندی که قادر به انجام وظایفی هستند که معمولاً به هوش انسانی نیاز دارند، مربوط می شود.  در حالی که هوش مصنوعی یک علم بین رشته‌ای با رویکردهای متعدد است، پیشرفت‌ها در یادگیری ماشینی و به‌ویژه یادگیری عمیق، تقریباً در هر بخش از صنعت فناوری یک تغییر پارادایم ایجاد می‌کند.  هوش مصنوعی به ماشین‌ها اجازه می‌دهد تا توانایی‌های ذهن انسان را مدل‌سازی کنند یا حتی آن‌ها را بهبود بخشند. هوش مصنوعی (AI)  نقش مهمی در جنبه های مختلف پزشکی آزمایشگاهی ایفا می کند و فرصت های جدیدی را برای افزایش کارایی، دقت و مراقبت از بیمار ارائه می دهد.  هوش مصنوعی این پتانسیل را دارد که فیلد پزشکی آزمایشگاهی را با بهبود تشخیص، افزایش مراقبت از بیمار، بهینه سازی گردش کار و پیشرفت تحقیقات پزشکی متحول کند.  این امر می‌تواند توانایی‌های متخصصان مراقبت‌های بهداشتی را افزایش دهد و منجر به تشخیص‌های دقیق‌تر، برنامه‌های درمانی مشخص تر و نتایج بهتر برای بیمار شود.

 در اینجا برخی از نقش‌های کلیدی هوش مصنوعی در آزمایشگاه پزشکی ارائه می گردد:

1-تشخیص و تجزیه و تحلیل تصویر: الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند تصاویر پزشکی مانند اسکن‌های رادیولوژی یا اسلایدهای هیستوپاتولوژی را تجزیه و تحلیل کنند تا به تشخیص و تشخیص بیماری‌ها کمک کنند.  تکنیک‌های یادگیری ماشینی می‌توانند الگوها و ویژگی‌ها را از مجموعه داده‌های بزرگ بیاموزند، تفسیر خودکار را ممکن ‌سازند و به پاتولوژیست‌ها یا رادیولوژیست‌ها در تشخیص دقیق کمک ‌کنند.

2-پشتیبانی از تصمیم گیری بالینی: هوش مصنوعی می تواند سیستم های پشتیبانی تصمیم را برای پزشکان فراهم کند و به آنها کمک کند نتایج آزمایشات آزمایشگاهی، تاریخچه پزشکی و داده های بیمار را تفسیر کنند.  با ادغام الگوریتم‌های هوش مصنوعی با سوابق الکترونیکی سلامت، پزشکان می‌توانند توصیه‌های بلادرنگ برای طرح‌های درمانی، تداخلات دارویی و گزینه‌های مراقبت مشخص شده بر اساس تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ دریافت کنند.

3-تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده: هوش مصنوعی می تواند مقادیر زیادی از داده های بیمار را برای شناسایی الگوها و پیش بینی نتایج بیماری تجزیه و تحلیل کند.  با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، هوش مصنوعی می‌تواند عوامل خطر، نشانگرهای زیستی و داده‌های بالینی مختلف را برای ایجاد امتیازهای ریسک شخصی یا پیش‌بینی‌های پیش‌آگهی ارزیابی کند. این می تواند به تشخیص زود هنگام، اقدامات پیشگیرانه و بهبود مدیریت بیمار کمک کند.

4- اتوماسیون آزمایشگاهی: هوش مصنوعی و رباتیک می توانند فرآیندهای آزمایشگاهی مختلف، از جمله جابجایی نمونه، مرتب سازی و تجزیه و تحلیل را خودکار کنند.  سیستم‌های هوشمند می‌توانند گردش کار را بهینه‌سازی کنند، خطاها را کاهش دهند و توان عملیاتی را افزایش دهند و در نتیجه بازدهی بهتر و زمان‌بندی سریع‌تر برای نتایج آزمایش را به همراه داشته باشند.

5- کنترل و تضمین کیفیت: هوش مصنوعی می تواند به اطمینان از صحت و کیفیت نتایج آزمایشات آزمایشگاهی کمک کند.  الگوریتم‌های هوش مصنوعی با نظارت بر عملکرد ابزار، شناسایی خطاها یا موارد پرت احتمالی، و مقایسه نتایج با استانداردهای تعیین‌شده، می‌توانند به حفظ کنترل کیفیت و پشتیبانی از اعتبارسنجی آزمایشگاه کمک کنند.

6- داده کاوی و تحقیق: تکنیک‌های هوش مصنوعی می‌توانند بینش‌های ارزشمندی را از مجموعه داده‌های مقیاس بزرگ، از جمله پرونده‌های الکترونیک سلامت، آزمایش‌های بالینی، و انتشارات تحقیقاتی استخراج کنند.  با تجزیه و تحلیل این حجم عظیم اطلاعات، هوش مصنوعی می‌تواند از محققان در شناسایی روندها، همبستگی‌ها و ارتباط‌های جدید که ممکن است از طریق روش‌های سنتی آشکار نباشد، حمایت کند.

هوش مصنوعی همچنین سهم قابل توجهی در زمینه میکروبیولوژی پزشکی دارد. ادغام هوش مصنوعی در میکروبیولوژی پزشکی این پتانسیل را دارد که دقت تشخیصی را افزایش دهد، تصمیمات درمانی را بهبود بخشد، تشخیص زود هنگام بیماری را فعال کند و از تلاش‌های تحقیق و توسعه حمایت کند. 

هوش مصنوعی می تواند به مدیریت موثرتر بیماری های عفونی و پیشگیری از گسترش آنها کمک کند. بعنوان مثال موارد زیر را مرور کنیم:

1- تشخیص بیماری های عفونی: الگوریتم های هوش مصنوعی می توانند با تجزیه و تحلیل داده های بالینی و آزمایشگاهی به تشخیص سریع و دقیق بیماری های عفونی کمک کنند. آنها می توانند علائم بیمار، تاریخچه پزشکی، نتایج آزمایشات آزمایشگاهی و اطلاعات اپیدمیولوژیک را برای ارائه پشتیبانی تشخیصی در زمان واقعی ادغام کنند.  هوش مصنوعی می تواند به شناسایی عوامل بیماری زا، پیش بینی الگوهای مقاومت آنتی بیوتیکی و توصیه گزینه های درمانی مناسب کمک کند.

2- نظارت ضد میکروبی: هوش مصنوعی می تواند نقش مهمی در بهینه سازی استفاده از ضد میکروبی و مبارزه با مقاومت ضد میکروبی ایفا کند.  با تجزیه و تحلیل مجموعه داده های بزرگ اطلاعات بیمار، الگوریتم های هوش مصنوعی می توانند به راهنمایی ارائه دهندگان مراقبت های بهداشتی برای تصمیم گیری مبتنی بر شواهد در مورد استفاده مناسب از آنتی بیوتیک ها کمک کنند. آنها می توانند به شناسایی موثرترین آنتی بیوتیک ها، پیشنهاد رژیم های دوز مطلوب و نظارت بر پاسخ درمانی برای به حداقل رساندن ایجاد مقاومت کمک کنند.

3-نظارت و تشخیص شیوع بیماری: سیستم‌های نظارتی مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند حجم وسیعی از داده‌ها، از جمله نتایج آزمایشگاهی، سوابق الکترونیکی سلامت، و پایگاه‌های داده سلامت عمومی را برای شناسایی و ردیابی شیوع بیماری‌های عفونی در زمان واقعی، نظارت و تجزیه و تحلیل کنند. با شناسایی الگوها، خوشه‌ها و ناهنجاری‌ها، هوش مصنوعی می‌تواند هشدارهای اولیه ارائه کند و از مقامات بهداشت عمومی در اجرای مداخلات به موقع و اقدامات پیشگیرانه حمایت کند.

4-پیش‌بینی مقاومت دارویی: الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند داده‌های ژنومی پاتوژن‌ها را برای پیش‌بینی پروفایل‌های مقاومت آنتی‌بیوتیکی آن‌ها تجزیه و تحلیل کنند.  با شناسایی نشانگرها و الگوهای ژنتیکی مرتبط با مقاومت دارویی، هوش مصنوعی می‌تواند به توسعه برنامه‌های درمانی شخصی کمک کند و انتخاب آنتی‌بیوتیک را اطلاع‌رسانی کند.  این می تواند به بهینه سازی اثربخشی درمان و کاهش انتشار سویه های مقاوم کمک کند.

5- توسعه واکسن: هوش مصنوعی می‌تواند به توسعه و طراحی واکسن‌ها علیه بیماری‌های عفونی کمک کند.  با تجزیه و تحلیل مقادیر زیادی از داده های ژنومی و پروتئینی، الگوریتم های AI 3 می توانند اهداف بالقوه واکسن را شناسایی کنند، خواص آنتی ژنی را پیش بینی کنند و به طراحی و بهینه سازی واکسن کمک کنند.  هوش مصنوعی می تواند به سرعت بخشیدن به کشف و توسعه واکسن های جدید کمک کند و اقدامات پیشگیرانه در برابر بیماری های عفونی را افزایش دهد.

6- اتوماسیون آزمایشگاهی: هوش مصنوعی و رباتیک می توانند فرآیندهای آزمایشگاهی مختلف در میکروبیولوژی پزشکی مانند آماده سازی نمونه، شناسایی کشت و تست حساسیت ضد میکروبی را خودکار کنند.  سیستم‌های هوشمند می‌توانند کارایی را بهبود بخشند، خطای انسانی را کاهش دهند، و توان عملیاتی آزمایش‌های میکروبیولوژیکی را افزایش دهند و در نتیجه زمان‌های چرخش سریع‌تر و مراقبت از بیمار را بهبود بخشند.

7- تجزیه و تحلیل داده‌ها و تحقیق: تکنیک‌های هوش مصنوعی می‌توانند مجموعه داده‌های میکروبیولوژیکی در مقیاس بزرگ، از جمله توالی‌های ژنومی، جوامع میکروبی، و داده‌های اپیدمیولوژیک را تجزیه و تحلیل کنند تا بینش‌ها و روابط جدید را آشکار کنند.  هوش مصنوعی می‌تواند به شناسایی عوامل بیماریزا، درک تکامل میکروبی و حمایت از تلاش‌های تحقیقاتی برای مبارزه با بیماری‌های عفونی کمک کند.

هوش مصنوعی به طور فزاینده ای در بیوشیمی پزشکی برای بهبود جنبه های مختلف آزمایش و تجزیه و تحلیل آزمایشگاهی مورد استفاده قرار می گیرد.  علاوه بر داشتن پتانسیل افزایش دقت تشخیصی، بهبود مراقبت از بیمار، بهینه سازی گردش کار آزمایشگاهی و پیشرفت تحقیقات در این زمینه، می تواند به متخصصان مراقبت های بهداشتی در تفسیر داده های پیچیده، پیش بینی نتایج و ارائه داروهای مشخص کمک کند.

از جمله موارد استفاده از هوش مصنوعی در بیوشیمی پزشکی :

1-تفسیر تست: الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند به تفسیر نتایج پیچیده بیوشیمی کمک کنند.  با تجزیه و تحلیل الگوها و ارتباط داده های بیمار، هوش مصنوعی می تواند توصیه ها و بینش هایی را در زمان واقعی به متخصصان مراقبت های بهداشتی ارائه دهد. به عنوان مثال، هوش مصنوعی می‌تواند به شناسایی مقادیر غیرطبیعی تست، پیشنهاد تشخیص‌های احتمالی یا آزمایش‌های بعدی و ارائه توصیه‌های درمانی بر اساس دستورالعمل‌های تعیین‌شده کمک کند.

2-کنترل کیفیت و تشخیص خطا: الگوریتم های هوش مصنوعی می توانند تجهیزات آزمایشگاهی و روش های آزمایش را برای اطمینان از دقت و کنترل کیفیت نظارت کنند. با تجزیه و تحلیل داده‌های بلادرنگ، هوش مصنوعی می‌تواند انحرافات، نقاط پرت و خطاها را در نتایج آزمایش تشخیص دهد، هشدارها را ایجاد کند و اقدامات اصلاحی به موقع را تسهیل کند.  این به حفظ قابلیت اطمینان و دقت اندازه گیری های بیوشیمیایی کمک می کند.

3-بهینه سازی گردش کار: هوش مصنوعی می تواند گردش کار آزمایشگاهی را با خودکارسازی کارهای تکراری و وقت گیر بهینه کند.  سیستم‌های هوشمند می‌توانند نمونه‌ها را اولویت‌بندی کنند، منابع را تخصیص دهند و فرآیند آزمایش را ساده کنند.  هوش مصنوعی همچنین می‌تواند داده‌های حاصله در تاریخچه سوابق را برای پیش‌بینی الگوهای بار کاری تجزیه و تحلیل کند و به مدیریت منابع، بهبود کارایی و کاهش زمان‌های چرخش کمک کند.

4- تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده: هوش مصنوعی می‌تواند مجموعه داده‌های بزرگی از اطلاعات بیمار، از جمله داده‌های بالینی، پروفایل‌های ژنتیکی و نتایج آزمایش‌های بیوشیمی را برای شناسایی الگوها و همبستگی‌ها تجزیه و تحلیل کند. این امر امکان ایجاد مدل های پیش بینی برای شرایط مختلف، مانند اختلالات متابولیک یا اختلال عملکرد اندام را فراهم می کند.  الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند عوامل خطر، نشانگرهای زیستی و پارامترهای بالینی را ارزیابی کنند تا نمرات ریسک شخصی یا پیش‌بینی‌های پیش‌آگهی ایجاد کنند و به تشخیص زودهنگام و مداخله کمک کنند.

5-نظارت بر دارو و پزشکی تشخیصی: هوش مصنوعی می تواند نتایج آزمایشات بیوشیمی را برای نظارت بر اثربخشی و سمیت دارو تجزیه و تحلیل کند.  با ادغام داده‌های بیمار، از جمله سابقه دارو و سطوح نشانگر زیستی، الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند بینشی در مورد پاسخ‌های دارویی و بهینه‌سازی برنامه‌های درمانی ارائه دهند.  هوش مصنوعی می‌تواند با تنظیم دوز دارو بر اساس ویژگی‌های فردی و پروفایل‌های بیوشیمی، در پزشکی تشخیصی کمک کند.

6-تجزیه و تحلیل داده ها و تحقیق: تکنیک های هوش مصنوعی می توانند مجموعه داده های بیوشیمیایی در مقیاس بزرگ، مانند داده های متابولومیک یا پروتئومیکس را تجزیه و تحلیل کنند تا بینش ها و ارتباطات جدید را آشکار کنند.  الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند نشانگرهای زیستی را شناسایی کنند، مکانیسم‌های بیماری را مشخص کنند و از تلاش‌های تحقیقاتی برای پزشکی دقیق حمایت کنند.  علاوه بر این، هوش مصنوعی می‌تواند با تجزیه و تحلیل ساختارهای شیمیایی و پیش‌بینی فعل و انفعالات دارو-هدف به کشف دارو کمک کند.

7-یکپارچه سازی داده ها و پشتیبانی  از تصمیمات: هوش مصنوعی می تواند داده های بیوشیمی را با سایر اطلاعات بالینی، مانند سوابق الکترونیکی سلامت یا نتایج تصویربرداری، ادغام کند تا پشتیبانی تصمیم گیری جامعی را برای متخصصان مراقبت های بهداشتی فراهم کند.  با در نظر گرفتن چندین منبع داده، الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند به تشخیص‌های آگاهانه، انتخاب‌های درمانی و تصمیم‌گیری‌های مدیریت بیمار کمک کنند.

هوش مصنوعی با ارائه ابزارهای پیشرفته برای تجزیه و تحلیل تصویر، تشخیص و تحقیق، زمینه هیستوپاتولوژی را متحول می کند.  ادغام هوش مصنوعی در هیستوپاتولوژی پتانسیل قابل توجهی را برای بهبود دقت تشخیصی، افزایش قابلیت های تحقیقاتی و فعال کردن پزشکی شخصی ارائه می دهد.  این امر می‌تواند به پاتولوژیست‌ها در تشخیص دقیق‌تر و منسجم‌تر کمک کند، به تصمیم‌گیری‌های درمانی کمک کند و اکتشافات تحقیقاتی در زمینه آسیب‌شناسی هیستوپاتولوژی را از جمله در موارد زیر تسریع بخشد:

1-تجزیه و تحلیل تصاویر و طبقه‌بندی بافت: الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند تصاویر هیستوپاتولوژی دیجیتالی را تجزیه و تحلیل کنند تا کارهای مختلف مانند طبقه‌بندی بافت، تقسیم‌بندی سلولی و استخراج ویژگی را خودکار کنند.  تکنیک‌های یادگیری عمیق، مانند شبکه‌های عصبی کانولوشن (CNN)، می‌توانند الگوها و ساختارها را از مجموعه داده‌های بزرگ بیاموزند، که امکان شناسایی و خصوصیات خودکار انواع بافت‌ها، سلول‌ها و ساختارهای مختلف را در تصاویر فراهم می‌کنند.

2-تشخیص و درجه بندی سرطان: الگوریتم های هوش مصنوعی می توانند با تجزیه و تحلیل اسلایدهای هیستوپاتولوژی به آسیب شناسان در تشخیص و درجه بندی سرطان کمک کنند.  با یادگیری از مجموعه داده‌های مشروح، مدل‌های هوش مصنوعی می‌توانند مناطق سرطانی را شناسایی کنند، انواع تومور را طبقه‌بندی کنند، و اندازه‌گیری‌های کمی را برای ویژگی‌های مختلف مانند اندازه تومور، تعداد میتوز یا آتیپی هسته‌ای ارائه دهند.  هوش مصنوعی می‌تواند به پاتولوژیست‌ها در تشخیص دقیق‌تر و منسجم‌تر کمک کند و تصمیم‌های درمانی مشخصی را ممکن می‌سازد.

3-ارزیابی حاشیه تومور: هوش مصنوعی می‌تواند به ارزیابی حاشیه تومور در طی مراحل جراحی کمک کند.  با تجزیه و تحلیل تصاویر هیستوپاتولوژی از بخش های بافت مجاور تومور، الگوریتم های هوش مصنوعی می توانند سلول های تومور را از بافت های سالم تشخیص داده و متمایز کنند و بازخورد بلادرنگ را به جراحان ارائه دهند. این می تواند به دستیابی به برداشتن کامل تومور و کاهش نیاز به عمل مجدد کمک کند.

4-نشانگرهای پیش آگهی و پیش بینی کننده: هوش مصنوعی می تواند نشانگرهای پیش آگهی و پیش بینی را از تصاویر هیستوپاتولوژی شناسایی و تجزیه و تحلیل کند.  با مرتبط کردن ویژگی‌های تصویر با نتایج بیمار، الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند پیشرفت بیماری، پاسخ به درمان و میزان بقا را پیش‌بینی کنند.  این اطلاعات می تواند به راهنمایی برنامه های درمانی شخصی و تصمیم گیری های مدیریت بیمار کمک کند.

5- کشف نشانگر زیستی: هوش مصنوعی می تواند با تجزیه و تحلیل مجموعه داده های تصویر هیستوپاتولوژی در مقیاس بزرگ در ارتباط با داده های بالینی و ژنومی، به کشف نشانگرهای زیستی جدید کمک کند.  با شناسایی الگوهای تصویر منحصر به فرد مرتبط با بیماری های خاص یا ویژگی های بیمار، هوش مصنوعی می تواند نشانگرهای زیستی بالقوه را برای اهداف تشخیصی یا درمانی کشف کند.  این می تواند کشف نشانگرهای زیستی را تسریع کند و پزشکی دقیق را تسهیل کند.

6- تضمین کیفیت و استانداردسازی: هوش مصنوعی می‌تواند با تشخیص خودکار خطا و استانداردسازی روش‌های تشخیصی، از تضمین کیفیت در هیستوپاتولوژی پشتیبانی کند.  الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند خطاها، ناسازگاری‌ها یا انحرافات بالقوه را از دستورالعمل‌های تعیین‌شده علامت‌گذاری کنند و از دقت و قابلیت اطمینان تشخیص‌های هیستوپاتولوژی اطمینان حاصل کنند.  هوش مصنوعی همچنین می‌تواند به استانداردسازی معیارهای تشخیصی در پاتولوژیست‌ها و آزمایشگاه‌های مختلف کمک کند.

7-تحقیق و آموزش: هوش مصنوعی می‌تواند با ارائه ابزارهایی برای تجزیه و تحلیل داده‌ها، حاشیه‌نویسی تصویر و پلتفرم‌های مشترک به محققان و مربیان در زمینه آسیب‌شناسی بافت‌شناسی کمک کند.  الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند پایگاه‌های اطلاعاتی تصویر هیستوپاتولوژی بزرگ را برای کشف الگوها، پشتیبانی از اکتشافات تحقیقاتی و تسهیل اشتراک‌گذاری دانش تجزیه و تحلیل کنند.  پلتفرم های آموزشی مبتنی بر هوش مصنوعی می توانند تجربیات یادگیری تعاملی و شخصی را برای دانش آموزان و آسیب شناسان فراهم کنند.

هوش مصنوعی با کمک به جنبه های مختلف تشخیص، درمان و تحقیقات نقش مهمی را در زمینه هماتولوژی ایفا می کند. در اینجا برخی از کاربردهای کلیدی هوش مصنوعی در هماتولوژی آورده شده است. ادغام هوش مصنوعی در هماتولوژی پتانسیل بهبود دقت تشخیصی، بهینه سازی تصمیمات درمانی، پیشبرد تلاش های تحقیقاتی و افزایش فرصت های آموزشی را دارد. هوش مصنوعی می تواند به متخصصان مراقبت های بهداشتی در ارائه مراقبت های دقیق تر و شخصی به بیماران مبتلا به اختلالات خونی کمک کند

1- طبقه بندی سلول های خونی: الگوریتم های هوش مصنوعی می توانند تصاویر اسمیر خون یا آسپیراسیون مغز استخوان را برای طبقه بندی خودکار انواع مختلف سلول های خونی تجزیه و تحلیل کنند.  با استفاده از تکنیک‌های یادگیری عمیق، مدل‌های هوش مصنوعی می‌توانند گلبول‌های قرمز، گلبول‌های سفید و پلاکت‌ها را شناسایی و تقسیم‌بندی کنند و به تشخیص ناهنجاری‌ها یا انواع سلول‌های نادر کمک کنند.

2- شمارش سلول های خونی: هوش مصنوعی می تواند فرآیند شمارش سلول های خونی را که برای تشخیص و نظارت بر اختلالات خونی بسیار مهم است، خودکار کند.  با تجزیه و تحلیل تصاویر یا داده‌های فلوسیتومتری، الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند به طور دقیق و کارآمد سلول‌های خون را شمارش کنند، حجم کاری پرسنل آزمایشگاه را کاهش داده و کارایی را بهبود ‌بخشند.

3-شناسایی و تشخیص بیماری: هوش مصنوعی می تواند در شناسایی و تشخیص اختلالات خونی مختلف کمک کند.  با تجزیه و تحلیل مورفولوژی سلول های خونی، داده های ژنتیکی و اطلاعات بیمار، الگوریتم های هوش مصنوعی می توانند ناهنجاری ها یا الگوهای مشخصه مرتبط با بیماری هایی مانند لوسمی، کم خونی یا ترومبوسیتوپنی را شناسایی کنند.  هوش مصنوعی می تواند پشتیبانی تشخیصی را برای متخصصان مراقبت های بهداشتی فراهم کند و دقت و سرعت در فرآیند تشخیص را افزایش دهد.

4-بهینه سازی درمان: هوش مصنوعی می تواند به بهینه سازی استراتژی های درمانی برای شرایط هماتولوژیک کمک کند.  با تجزیه و تحلیل داده‌های بیمار، از جمله نتایج آزمایشگاهی، تاریخچه پزشکی و نتایج درمان، الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند پاسخ‌ها را به درمان‌های مختلف پیش‌بینی کنند و برنامه‌های درمانی شخصی‌سازی شده را توصیه کنند.  این می تواند به ارائه دهندگان مراقبت های بهداشتی در تصمیم گیری آگاهانه در مورد انتخاب درمان و تنظیم دوز کمک کند.

5-پشتیبانی از انتقال خون: هوش مصنوعی می‌تواند با پیش‌بینی سازگاری خون و شناسایی عوارض احتمالی به فرآیندهای انتقال خون کمک کند. الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند داده‌های بیمار، از جمله گروه‌بندی خون، غربالگری آنتی‌بادی، و تاریخچه انتقال خون را تجزیه و تحلیل کنند تا اطمینان حاصل شود که انتقال خون ایمن و سازگار است.  هوش مصنوعی می تواند به جلوگیری از واکنش های نامطلوب و بهبود کارایی سیستم های مدیریت خون کمک کند.

6-تجزیه و تحلیل داده ها و تحقیق: تکنیک های هوش مصنوعی می توانند مجموعه داده های خونی در مقیاس بزرگ، از جمله داده های ژنومی، سوابق بالینی، و نتایج آزمایشگاهی را تجزیه و تحلیل کنند.  با شناسایی الگوها، همبستگی ها و نشانگرهای پیش بینی، هوش مصنوعی می تواند به کشف بینش ها و پیشرفت های جدید در تحقیقات هماتولوژی کمک کند.  هوش مصنوعی می‌تواند به شناسایی جهش‌های ژنتیکی، پیش‌بینی نتایج بیماری و توسعه درمان‌های هدفمند کمک کند.

7-تحصیلات آکادمیک و آموزش: پلتفرم‌های مجهز به هوش مصنوعی می‌توانند تحصیل و آموزش هماتولوژیست‌ها و متخصصان آزمایشگاه را افزایش دهند.  شبیه‌سازهای مجازی و ابزارهای تعاملی می‌توانند سناریوهای موردی واقع‌بینانه را ارائه دهند و به زبان‌آموز اجازه می‌دهند تا تجزیه و تحلیل‌های هماتولوژیکی را تمرین کرده و مورفولوژی سلول‌های خونی را تفسیر کنند.  هوش مصنوعی همچنین می تواند در ارائه منابع یادگیری شخصی و بازخورد برای حمایت از توسعه حرفه ای مستمر کمک کند.

کاربرد هوش مصنوعی در تشخیص مولکولی، پتانسیل افزایش دقت، کارایی و مراقبت شخصی را دارد.  آنالیز مجموعه داده های مولکولی بزرگ و پیچیده را امکان پذیر می کند، از تصمیم گیری بالینی پشتیبانی می کند و کشف بینش ها و پیشرفت های جدید در پزشکی مولکولی را تسهیل می کند.

1-تجزیه و تحلیل داده های ژنومی: الگوریتم های هوش مصنوعی می توانند مجموعه داده های ژنومی در مقیاس بزرگ را برای شناسایی انواع ژنتیکی، بیان ژن ها و سایر نشانگرهای مولکولی مرتبط با بیماری ها تجزیه و تحلیل کنند.  هوش مصنوعی می‌تواند در تفسیر داده‌های ژنتیکی پیچیده، شناسایی جهش‌های بیماری‌زا، و پیش‌بینی خطر بیماری یا پاسخ درمانی بر اساس مشخصات ژنومی فرد کمک کند.

2- تفسیر متغیر: هوش مصنوعی می تواند به تفسیر انواع ژنتیکی، به ویژه در زمینه آزمایش ژنتیکی کمک کند.  الگوریتم‌های هوش مصنوعی با ادغام چندین منبع داده، مانند پایگاه‌های داده، ادبیات و حاشیه‌نویسی بالینی، می‌توانند به طبقه‌بندی آن به‌عنوان بیماری‌زا، خوش‌خیم یا دارای اهمیت نامشخص کمک کنند.  این امر از تشخیص دقیق اختلالات ژنتیکی پشتیبانی می کند و به تصمیم گیری در مورد درمان کمک می کند.

3- تجزیه و تحلیل توالی نسل بعدی (Next-Generation Sequencing : NGS) : الگوریتم های هوش مصنوعی می توانند تجزیه و تحلیل داده های NGS را که حجم زیادی از اطلاعات ژنومی تولید می کند، بهینه کنند.  هوش مصنوعی می‌تواند پیش‌پردازش داده‌ها، فراخوانی انواع و حاشیه‌نویسی را خودکار کند و شناسایی جهش‌های مرتبط بالینی را تسریع کند.  هوش مصنوعی همچنین می‌تواند به شناسایی انواع کمیاب یا جدید و پیش‌بینی تأثیر عملکردی آن ها کمک کند.

4- تجزیه و تحلیل بیوپسی مایع:  AI می تواند DNA تومور در گردش (circulating tumor DNA : ctDNA) یا سایر نشانگرهای زیستی موجود در بیوپسی مایع را تجزیه و تحلیل کند.  با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، هوش مصنوعی می‌تواند جهش‌های مرتبط با سرطان یا تغییرات ژنتیکی در مایعات بدن را شناسایی و نظارت کند و تشخیص، پیش‌آگهی و نظارت غیرتهاجمی بیماران سرطانی را ممکن می‌سازد.  هوش مصنوعی همچنین می تواند به تشخیص زود هنگام حداقل بیماری باقیمانده یا ظهور مقاومت درمانی کمک کند.

5- پشتیبانی از تصمیم گیری تشخیصی: الگوریتم های هوش مصنوعی می توانند پشتیبانی تصمیم گیری را برای پزشکان در تشخیص مولکولی فراهم کنند.  با تجزیه و تحلیل داده‌های بیمار، از جمله نتایج آزمایش‌های مولکولی، تاریخچه پزشکی و دستورالعمل‌های بالینی، هوش مصنوعی می‌تواند آزمایش‌های تشخیصی مناسب را پیشنهاد کند، داده‌های مولکولی پیچیده را تفسیر کند، و گزینه‌های درمانی را بر اساس دستورالعمل‌های تعیین‌شده و پزشکی مبتنی بر شواهد توصیه کند.

6-فارماکوژنومیک: هوش مصنوعی می تواند به فارماکوژنومیک کمک کند، که شامل مطالعه چگونگی تأثیر تغییرات ژنتیکی بر پاسخ فرد به داروها می شود.  با ادغام داده‌های ژنتیکی با پایگاه‌های اطلاعاتی دارو و اطلاعات بالینی، الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند پاسخ‌های دارویی را پیش‌بینی کنند، واکنش‌های نامطلوب بالقوه را شناسایی کنند و انتخاب دارو و رژیم‌های دوز را برای پزشکی تشخیصی بهینه کنند.

7-یکپارچه‌سازی داده‌ها و کشف دانش: تکنیک‌های هوش مصنوعی می‌توانند داده‌های مولکولی را با سایر اطلاعات بالینی، مانند پرونده الکترونیک سلامت، تصویربرداری پزشکی، یا نتایج بیمار، برای کشف ارتباط‌های جدید، نشانگرهای زیستی و اهداف درمانی ادغام کنند.  هوش مصنوعی می‌تواند الگوهای پنهان را کشف کند، نشانه‌های مولکولی بیماری‌ها را شناسایی کند و از تلاش‌های تحقیقاتی در توسعه درمان‌های هدفمند یا رویکردهای پزشکی دقیق حمایت کند.

هوش مصنوعی پتانسیل زیادی برای شرکای قابل اعتماد و سازنده در پزشکی آزمایشگاهی دارد و همه افراد آزمایشگاهی باید از کمک هایی که هوش مصنوعی در مدیریت بهتر آزمایشگاه در رفاه بیماران، آموزش و تحقیقات ارائه می کند، استفاده کنند.