زبان برنامه‌نویسی پایتون در پزشکی چه کاربردهایی دارد؟ برنامه‌نویسی با پایتون چطور می‌تواند به تشخیص سریع و بهینه‌ی بیماری‌ها کمک کند؟ زبان پایتون چه ویژگی‌ها و امکاناتی دارد که دیگر زبان‌های برنامه‌نویسی ندارند؟ آیا کتابخانه‌هایی مخصوص دارد که در علوم پزشکی کاربرد دارند؟ یا دلیل کاربردهای پایتون در پزشکی تکنولوژی‌های مهم و تعیین‌کننده‌ای مانند هوش مصنوعی (AI)، ماشین لرنینگ (ML) و پردازش زبان طبیعی (NLP) است که پایتون و کتابخانه‌هایش در توسعه آن‌ها نقش کلیدی داشته‌اند؟

ظهور پیشرفت‌ها و تکنولوژی‌های جدید در یک عرصه به حوزه‌ها و عرصه‌های دیگر هم گسترش می‌یابد. این دقیقا همان اتفاقی است که درباره‌ی هوش مصنوعی و ماشین لرنینگ افتاد. نگاهی به تاریخچه‌ی تکامل و تحولات هوش مصنوعی نشان می‌دهد که دانشمندان به‌دنبال راه‌هایی بودند تا بتوانند ماشینی بسازند که عملکردهای مغز انسان را شبیه‌سازی می‌کند. در آغاز، هدف آن‌ها کمک به علم پزشکی یا صنعت خاصی نبود.

اما وقتی موفق شدند، دانش و تکنولوژی‌های هوش مصنوعی و ابزارهای توسعه‌داده‌شده با هوش مصنوعی در زمان بسیار کوتاهی به همه‌ی رشته‌ها، حوزه‌ها و صنایع وارد شدند. اختراع زبان برنامه‌نویسی پایتون در آن موفقیت و در گسترش کاربردهای هوش مصنوعی در عرصه‌های مختلف تأثیرگذار و کمک‌کننده بود.

علوم پزشکی از مهم‌ترین عرصه‌هایی است که ورود هوش مصنوعی و ابزارهای مبتنی‌بر هوش مصنوعی آن را متحول کرده است. در این مطلب درباره‌ی کاربردهای زبان برنامه‌نویسی پایتون، که کاربردی‌ترین و محبوب‌ترین زبان برنامه‌نویسی در توسعه‌ی هوش مصنوعی و ماشین لرنینگ است، توضیح و به سؤالات طرح‌شده در ابتدا پاسخ می‌دهم. 

توجه به این موضوع لازم است که این مطلب تخصصی و پزشکی نیست و در آن اطلاعاتی کلی درباره‌ی کاربردهای زبان برنامه‌نویسی پایتون در پزشکی برای آشنایی خوانندگان تهیه و نوشته شده است. 

پایتون در پزشکی

اطلاع‌رسانی درباره‌ی هوش مصنوعی و ابزارهایی که با آن ساخته می‌شود و تغییراتی که در حوزه‌‌ها و صنایع مختلف می‌دهد، در صدر اخبار دنیای تکنولوژی است. شاید بعد از معرفی و ورود ChatGPT به زندگی ما انسان‌ها بود که قدرت واقعی هوش مصنوعی و تغییرات بنیادینی را که قرار است در همه‌ی ابعاد زندگی ما ایجاد کند، بهتر درک کردیم. 

 ابزارهایی مانند ChatGPT جواب سؤالات ما را از داده‌های سراسر فضای وب می‌دهند. اساسا، از مهم‌‌ترین کارهایی که هوش مصنوعی انجام می‌دهد این است که می‌تواند باسرعت و دقت بسیار زیاد حجم عظیمی از داده را پردازش و تحلیل و دسته‌بندی کند و اطلاعاتی را که ما به آن نیاز داریم استخراج کند و به‌عنوان خروجی تحویلمان دهد.

فرآیندی که ذکر شد، فرآیند پایه‌ای در علم تحلیل داده (Data Science) است. 

دیتا ساینس حوزه‌ای مطالعاتی است که با حجم عظیمی از داده سروکار دارد. دیتا ساینس از ابزارها و تکنیک‌های مدرن برای استخراج الگوهای پنهان و اطلاعات مفید از داده‌ها و برای تصمیم‌گیری‌های تجاری استفاده می‌کند. در علم داده برای ساختن مدل‌های پیش‌بینی از الگوریتم‌های یادگیری ماشین پیچیده کمک گرفته می‌شود. 

جمع‌آوری و تحلیل داده با استفاده از الگوریتم‌های ماشین لرنینگ ممکن می‌شود. متخصصان تحلیل داده و یادگیری ماشین به ماشین (نرم‌افزار/برنامه) آموزش می‌دهند که داده‌ها را براساس الگوهای مشخصی تحلیل کنند و خروجی موردنظر را تحویل دهند. انتخاب اول بسیاری از متخصصان برای انجام این فرآیند، زبان برنامه‌نویسی پایتون و کتابخانه‌های قدرتمندش است. 

پزشکان نیز داده‌های بهداشتی و مراقبت‌های بهداشتی را از کاغذ به فرمت‌های الکترونیکی تبدیل می‌کنند و به همین دلیل است که در بیمارستان‌ها و مراکز تحقیقاتی حجم عظیمی از داده‌ تولید می‌‌شود. متخصصان تحلیل داده با همکاری پزشکان و دانشمندان علوم پزشکی و با استفاده از زبان برنامه‌نویسی پایتون،‌ کتابخانه‌ها و امکانات آن می‌توانند مجموعه‌ی متنوعی از ابزارها و نرم‌افزارها را برای تحلیل داده‌های پزشکی به‌منظور تشخیص سریع‌تر و دقیق‌تر بیماری‌ها و بهبود کیفیت مراقبت‌های بهداشتی و درمانی تولید کنند.

موارد زیر ازجمله مهم‌ترین کاربردهای پایتون در پزشکی است:

•  ساختن مدل‌های یادگیری ماشینی برای پیش‌بینی و تشخیص‌ خطرات، آسیب‌ها و بیماری‌ها
• افزایش بهره‌وری فعالیت‌های بیمارستانی
• مطالعات ژنومیک (Genomic Studies)
• تجزیه‌وتحلیل پیش‌بینی‌کننده یا آینده‌نگر (Predictive analytics)

(منبع اینفوگرافی qualtrics.com است.)

کاربردهای اصلی پایتون در پزشکی و مراقبت‌های بهداشتی و درمانی براساس الگوریتم‌های یادگیری ماشین (ML) و پردازش زبان طبیعی (NLP) است. چنین کاربردهایی تحلیل و تشخیص تصاویر پزشکی، پردازش زبان طبیعی اسناد پزشکی و پیش‌بینی بیماری‌ها با استفاده از ژنتیک انسانی را شامل می‌شود. 

درادامه‌ی این مطلب و با درنظرداشتن این مقدمه، درباره‌ی کاربردهای پایتون در پزشکی و نحوه‌ی استفاده‌ی دانشمندان داده و متخصصان علوم پزشکی از ML و NLP  برای حل چالش‌ها و بهبود نتایج در حوزه‌ی مراقبت‌های بهداشتی و سلامت توضیح می‌دهم. 

کاربردهای پایتون و ماشین لرنینگ در تشخیص انواع بیماری‌های جسمی

از مهم‌ترین کاربردهای پایتون در پزشکی استفاده از این زبان برای آموزش مدل‌هایی (الگوریتم‌‌ها) است که می‌توانند تصاویر پزشکی (مانند ام‌.آر.آی، سی.تی.اسکن و …) را درک و تحلیل کنند. با کمک ماشین لرنینگ نرم‌افزارها و برنامه‌هایی ساخته می‌شود که تصاویر پزشکی را درک و ناهنجاری‌ها و بیماری‌های احتمالی را به پزشکان و متخصصان اعلام می‌کنند.

وجود چنین برنامه‌هایی روند تشخیص بیماری را سریع‌تر و درنتیجه آغاز درمان را سریع‌تر می‌کند. بنابراین، شانس بهبود بیماران بیشتر می‌شود و انسان‌های بیشتری از مرگ نجات پیدا می‌کنند. 

 پایتون و یادگیری ماشین برای تشخیص موارد زیر کاربرد دارند:

• تشخیص وجود بیماری یا آسیب در تصاویر پزشکی 
• تشخیص و طبقه‌بندی تومورها 
• تشخیص ناهنجاری‌های قلبی-عروقی 
• تشخیص بیماری‌های قفسه‌ سینه 
• غربالگری سرطان 
• پیش‌بینی و تشخیص بیماری‌های ژنتیکی پیچیده 

درادامه، درباره‌ی هر مورد مختصرومفید توضیح می‌دهم. 

۱. تشخیص وجود بیماری یا آسیب در تصاویر پزشکی 

یکی از امیدوارکننده‌ترین پیشرفت‌های فناوری در مراقبت‌های پزشکی استفاده از ML برای تجزیه‌و‌تحلیل تصاویر پزشکی متعدد مانند تصویر رزونانس مغناطیسی (MRI)، توموگرافی کامپیوتری (CT) و تصویر دیفیوژن تنسور  (DTI) برای تشخیص انواع بیماری است. مغز انسان (پزشکان) غالبا برای تجزیه‌و‌تحلیل هم‌زمان چندین تصویر (مانند تصویر زیر) مشکل دارد.

به همین دلیل است که راه‌حل‌های یادگیری ماشینی در پردازش هم‌زمان اطلاعات از تصاویر مختلف می‌تواند به پزشکان برای رسیدن به نتیجه تشخیصی کمک‌ کند. دقت مدل‌های یادگیری ماشین برای تجزیه‌و‌تحلیل تصویر و تشخیص بیماری که با استفاده از پایتون آموزش دیده‌اند، حدود ۹۲٪ است. این مقدار کمی کمتر از دقت ۹۶درصدی پزشکان ارشد است. دقت تشخیصی آسیب‌شناسان (پاتولوژیست‌ها) هنگامی‌که از مدل‌های یادگیری ماشین برای بررسی تصاویر کمک می‌گیرند تا ۹۹٪ افزایش می‌یابد.

(منبع تصویر دیفیوژن تنسور وبسایت mdpi.com است.)

علاوه‌بر آن، پزشکان و جراحان می‌توانند از ابزارهای مجهزبه ML برای شناسایی دررفتگی‌ها، شکستگی‌ها و آسیب‌ها به بافت‌های نرم که به‌سختی قابل‌تشخیص‌اند، استفاده کنند. وجود این ابزارها به جراحان اجازه می‌دهد تا انتخاب‌های درمانی مطمئن‌تری داشته باشند. استفاده از الگوریتم‌ها برای تجزیه‌و‌تحلیل تصاویر به پزشکان کمک می‌کند تا تمام آسیب‌ها را درنظر بگیرند و بهترین درمان را انتخاب کنند. به‌عبارت‌دیگر، ابزارهای هوش مصنوعی به تجزیه‌و‌تحلیل جامع تصاویر پزشکی و ارائه‌ی گزارش‌های دقیق و به‌موقع کمک می‌کنند.

۲.  تشخیص و طبقه‌بندی تومورها

یکی از رایج‌ترین کاربردهای فناوری‌های یادگیری ماشینی در پزشکی برای تشخیص تومورها است. برای تشخیص تومورها از ابزارهای تشخیص خودکار کامپیوتری (CAD, Computer-aided Diagnosis) استفاده می‌شود. این ابزارها از CNN یا شبکه‌های عصبی پیچشی برای محاسبه‌ی احتمال اینکه یک ضایعه واقعا یک ضایعه است یا نه، استفاده می‌کنند. 

برای نمونه می‌شود به نقشی که یادگیری عمیق (که حوزه‌ای از یادگیری ماشین است) در تشخیص نوعی تومور مغزی دارد، اشاره کرد. پزشکان برای تشخیص و طبقه‌بندی گلیوبلاستوما که نوعی تومور مغزی است، با چالش‌هایی روبرو بودند. مشکل در ماهیت مهاجم و فراگیر این نوع از تومورها است. برخلاف سایر تومورهای مغزی، یافتن این تومورها و ارزیابی واکنششان به درمان دشوار است. با بهره‌گیری از برنامه‌های مجهزبه یادگیری عمیق، ارزیابی ام. آر. آی گلیوبلاستوما برای پزشکان راحت‌تر می‌شود. 

(منبه تصویر وبسایت ویکی‌پدیا است.)

۳.  تشخیص ناهنجاری‌های قلبی-عروقی

استفاده از پایتون برای تشخیص خودکار ناهنجاری‌های قلبی از تصاویر پزشکی تصمیم‌گیری پزشکان و متخصصان را سریع می‌کند و خطاهای تشخیصی آنان را کاهش می‌دهد. هنگامی‌که بیماری با علائمی مانند تنگی‌نفس به بیمارستان مراجعه می‌کند، پزشکان غالبا رادیوگرافی قفسه‌سینه را برای او تجویز می‌کنند.

ابزارهای هوش مصنوعی به خودکارسازی ارزیابی رادیوگرافی مانند اندازه‌گیری قطر شریان ریوی و اندازه‌گیری زاویه کارینا (نای) کمک می‌کنند که این کمک به تشخیص سریع‌تر ناهنجاری قلبی-عروقی در بیمار می‌انجامد. 

علاوه‌بر کمک به پزشکان برای ارزیابی بهتر و دقیق‌تر رادیوگرافی و آزمایش‌ها، هوش مصنوعی می‌تواند احتمال ابتلای فرد به بیماری‌های قلبی را پیش‌بینی کند. شکل زیر از تحقیقی دانشگاهی است که در سال ۲۰۱۷ و با این عنوان انجام شده است: آیا یادگیری ماشینی می‌تواند پیش‌بینی خطر بیماری‌های قلبی-عروقی را با استفاده از داده‌های بالینی بهبود بخشد؟. این شکل نشان می‌دهد که چگونه می‌شود با پردازش و تحلیل داده‌های مربوط‌به ویژگی‌های بالینی بیماران (مانند جنسیت، فشار خون بالا، سیگاری‌بودن، وجود بیماری‌های دیگر و …) از ML برای پیش‌بینی بیماری‌های قلبی-عروقی بهره برد. 

۴. تشخیص آسیب‌ها و بیماری‌های قفسه‌ سینه

برای درمان بیماری‌های قفسه‌ سینه (مانند ذات‌الریه)، به مداخله و واکنش سریع کادر درمان نیاز است. پزشکان از تصاویر رادیولوژی برای تشخیص ذات‌الریه و سایر بیماری‌های ریوی مانند COVID-19 استفاده می‌کنند. اما مشکل اینجا است که ممکن است رادیولوژیست‌ها همیشه برای تجزیه‌و‌تحلیل تصاویر و نوشتن گزارش برای پزشکان دردسترس نباشند.

کمبود نیروی انسانی متخصص در بیمارستان‌ها و مراکز درمانی مخصوصا درمواقع بحرانی مانند شیوع ویروس‌ها یا حوادث طبیعی که تعداد مراجعات به بیمارستان‌ها و مراکز درمانی را بسیار زیاد ‌می‌کند، خطرناک و مشکل‌آفرین است. 

علاوه‌بر مشکل کمبود رادیولوژیست، تشخیص ذات‌الریه درصورتی‌که بیمار مشکلات ریوی دیگری داشته باشد برای پزشکان دشوار است.  اینجا است که یک الگوریتم هوش مصنوعی مبتنی‌بر پایتون می‌تواند تصاویر رادیولوژی و پزشکی را برای تشخیص ذات‌الریه تجزیه‌و‌تحلیل و به پزشکان درمان مناسب را پیشنهاد دهد. 

۵. غربالگری سرطان 

انکولوژیست‌ها (تومورشناسان) از تصویربرداری پزشکی برای انجام غربالگری‌های پیشگیرانه برای تشخیص زودهنگام سرطان‌هایی مانند سرطان روده بزرگ، سرطان پروستات و سرطان سینه استفاده می‌کنند. اما در این غربالگری‌ها ممکن است رادیولوژیست‌ها در طبقه‌بندی قطعی تومور به‌ خوش‌خیم یا بدخیم مشکل داشته باشند. 

اگر پاسخ را اشتباهی مثبت (بدخیم) تشخیص بدهند، بیمار متحمل آزمایش‌ها یا درمان‌های تهاجمی غیرضروری می‌شود. اگر هم آن را به‌اشتباه خوش‌خیم تشخیص دهند، سرطان پیشرفت می‌کند و ممکن است برای درمان خیلی دیر شود. استفاده از هوش مصنوعی دقت در خواندن تصاویر پزشکی را بیشتر می‌کند و به تشخیص درست و به‌موقع می‌انجامد. 

۶. پیش‌بینی و تشخیص بیماری‌های ژنتیکی پیچیده

کاربردهای پایتون و پردازش زبان طبیعی (NLP) در پزشکی

پردازش زبان طبیعی (NLP) یکی از زیرشاخه‌های هوش مصنوعی است. هدف متخصصان پردازش زبان طبیعی این است که به ماشین یاد بدهند تا زبان انسان را بفهمد، محتوای حرف‌ها یا متن‌ها را درک کند و با تقلید از زبان انسان به حرف‌ها پاسخ دهد. درحقیقت، پردازش زبان طبیعی ماشین را قادر می‌سازد تا با آدم‌‌ها با زبان طبیعی‌شان تعامل برقرار کند. 

برای پردازش زبان طبیعی یا تولید ابزارها و برنامه‌هایی که پردازش زبان طبیعی در آن‌ها به‌کار رفته است، نیازی نیست حتما متخصص ماشین لرنینگ بود. اگر کسی زبان برنامه‌نویسی پایتون را یاد گرفته باشد، با کمک‌گرفتن از NLTK (Natural Language Toolkit) که پکیج پایتون برای پردازش زبان طبیعی است؛ می‌تواند متنی را که می‌خواهد، آن‌طور که لازم دارد پردازش کند و تازه نتایج آن را در قالب نمودار یا چارت (بصری‌سازی‌شده) خروجی بگیرد.

به همین دلیل است که متخصصان علوم پزشکی از ابزارهای NLP برای پردازش و تجزیه‌و‌تحلیل طیف گسترده‌ای از داده‌ها و اسناد ازجمله صحبت‌های بیماران، سابقه بیمار و گزارش علائم استفاده می‌کنند. اساسا، NLP روش ارزان‌تری برای اسکن سریع اسناد پزشکی و ادغام اطلاعات به‌دست آمده در پایگاه داده است. چون سیستم‌های NLP می‌توانند داده‌های قابل‌خواندن را از متن‌‌ها و تصاویر پزشکی استخراج و کلمات و اصطلاحات کلیدی را در میان آن‌ها شناسایی کنند.

 NLP کاربردهای جالب و گوناگونی در مراقبت‌های بهداشتی و درمانی و تحقیقات در حوزه‌های مختلف علوم پزشکی دارد. درادامه، برخی از مهم‌ترین کاربردهای پردازش زبان طبیعی در پزشکی را معرفی می‌کنم. 

۱. کاربرد NLP برای ساخت سامانه‌ی تصمیم‌یار بالینی

سامانه یا سیستم تصمیم‌یار بالینی (clinical decision support system, CDSS) یک نوع فناوری اطلاعات سلامت است که به پزشکان و کادر درمان کمک می‌‌کند تا با استفاده از سوابق بیمار و کلیه‌ی اطلاعاتی که از او در پایگاه داده جمع‌آوری شده است، سریع‌تر و بهینه‌تر درباره‌ی روند درمان و اقدامات لازم تصمیم‌گیری کنند.

چنین سیستمی با پردازش زبان طبیعی و چند مدل یادگیری ماشین دیگر کار می‌کند. در پایگاه داده اطلاعات استخراج‌شده از یادداشت‌های پزشکان (دست‌نوشته یا تایپ‌شده) و  نتایج آزمایش‌های قبلی درباره‌ی هر بیمار یا مراجع جمع‌آوری شده است. پزشکان به این سیستم علائم فعلی بیمار را می‌دهند. این سیستم با استخراج اطلاعات بیمار از کلیه‌ی سوابق موجود و درنظرگرفتن علائم فعلی او، بیماری یا بیماری‌های ممکن و اقدامات لازم را به کادر درمان پیشنهاد می‌دهد. 

بهترین نمونه برای کاربرد پردازش زبان طبیعی برای کمک به بهبود تصمیم‌گیری کادر درمان محصول NLP آمازون به‌نام

Amazon Comprehend Medical است که از ماشین لرنینگ برای فهم و استخراج داده‌های پزشکی و بهداشتی از متن‌ها و اسناد مختلف پزشکی و درمانی استفاده می‌کند. 

۲. پیش‌بینی شروع روان‌پریشی

در آزمایشی که در سال ۲۰۱۹ انجام شده و نتایجش در مقاله‌ای پژوهشی باعنوان «رویکردی مبتنی‌بر یادگیری ماشین برای پیش‌بینی روان‌پریشی با استفاده از چگالی معنایی و تحلیل محتوای پنهان» منتشر شده است، گروهی از محققان الگوریتمی را برای تحلیل معنای پنهان‌شده در کلام انسان‌ها با استفاده از پردازش زبان طبیعی ساخته‌اند.

در این آزمایش، محققان فایل‌های صوتی (همراه با متن) مصاحبه با جوانانی را که درمعرض بیماری روان‌پریشی بودند به این مدل دادند. این مدل با تحلیل جمله‌ها و معنای پنهانی (بار معنایی) که در کاربرد هر کلمه یا جمله وجود داشته، به‌درستی تشخیص داده است که کدام‌یک از مصاحبه‌شونده‌ها در مراحل آغازین ابتلا به روان‌پریشی هستند. 

موفقیت در این تحقیق نشان می‌دهد که استفاده از پایتون و آموزش مدل‌های یادگیری ماشین (پردازش زبان طبیعی) می‌تواند به تشخیص زودهنگام بیماری‌ها و اختلالات روانی نیز کمک کند. 

۳. استفاده از NLP برای تجزیه‌و‌تحلیل پیش‌بینی‌کننده

NLP و برنامه‌هایی که مجهز‌به آن هستند این توانایی را دارند که با تجزیه‌و‌تحلیل پست‌های رسانه‌های اجتماعی، موارد احتمالی خودکشی، مخصوصا در جوانان، را پیش‌بینی کنند. بنابر گزارش‌ سازمان بهداشت و سلامت جهانی خودکشی چهارمین علت مرگ ۱۵ تا ۲۹ساله‌ها در جهان است و سالانه حدود ۷۰۰هزار نفر در جهان با خودکشی می‌میرند. 

به همین دلیل است که متخصصان در سراسر جهان مطالعات و آزمایش‌های متعددی را برای یافتن راه‌هایی برای پیش‌بینی و پیشگیری از خودکشی انجام داده‌اند. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین برای تحلیل پست‌ها و محتواهای شبکه‌های اجتماعی ازجمله فیسبوک برای شناسایی افرادی که قصد اقدام به خودکشی را دارند، یکی از راه‌هایی است که عده‌ای از محققان روی آن کار کردند. 

در تحقیقی با‌عنوان «شبکه‌های عصبی عمیق خطر خودکشی را از پست‌های متنی فیسبوک تشخیص می‌دهند» که نتایج آن در سال ۲۰۲۰ منتشر شده است، محققان مدلی پیچیده ساختند که می‌تواند متن‌های منتشرشده در فیسبوک را تحلیل کند. نکته‌ی مهم درباره‌ی این مدل این است که می‌تواند نه‌فقط کاربرانی را که مستقیما درباره‌ی خودکشی حرف زده‌اند بلکه آن‌هایی را که متن‌هایشان غیرمستقیم یا تلویحا نشان‌ از تمایل آن‌ها به خودکشی داشته است، شناسایی کند. 

در بخش نتیجه‌گیری این تحقیق آمده است که

یافته‌ها نشان می‌دهد که تحلیل‌های مبتنی‌بر یادگیری ماشینی فعالیت‌های روزمره‌ی کاربران در رسانه‌های اجتماعی پیش‌بینی خطر خودکشی را بهبود می‌دهد و به توسعه‌ی ابزارهای تشخیصی عملی کمک می‌کند.

جمع‌بندی و نتیجه‌گیری

کاربردهای پایتون، هوش مصنوعی، ماشین لرنینگ و پردازش زبان طبیعی در پزشکی که در این مطلب به آن‌ها اشاره شد، فقط بخش کوچکی از تأثیری است که این زبان برنامه‌نویسی و فناوری‌هایی که با استفاده از آن توسعه داده می‌شود، بر علوم پزشکی و شیوه‌های تشخیص و درمان بیماری‌ها گذاشته است. 

پیشرفت تکنولوژی و پدید‌آمدن حجم عظیمی از داده‌های پیچیده در بخش بهداشت و درمان از یک طرف و نیاز به کاهش هزینه‌ها و کاستن از  فشار کار بر کادر درمان از طرف دیگر سبب شد تا محققان و شرکت‌ها از هوش مصنوعی و  ابزارهای مبتنی‌بر آن برای حل چالش‌های این حوزه بهره گیرند.

تحقیق درباره‌ی و طراحی و ساخت نرم‌افزارهایی که می‌توانند به پزشکان برای پیش‌بینی و تشخیص بیماری و تجویز درست و به‌موقع دارو و درمان کمک کنند، مهم‌ترین کاربرد هوش مصنوعی و مدل‌های ماشین لرنینگ در پزشکی است. متخصصان الگوریتم‌ها را طوری آموزش می‌دهند که بتوانند تصویرها و اطلاعات پیچیده‌ی پزشکی را درک کنند تا آسیب‌ها، تومورها و هرگونه ناهنجاری را تشخیص دهند و دراختیار پزشک بگذارند. 

علاوه‌بر آن، با استفاده از پردازش زبان طبیعی می‌شود برنامه‌هایی ساخت که اسناد پزشکی و داده‌های‌ جمع‌آوری‌شده را بخوانند، بفهمند و اطلاعات مشخصی را استخراج کنند. پردازش زبان طبیعی برای پیش‌بینی بیماری‌های روانی و خودکشی با تحلیل کلام انسان نیز کاربرد دارد. 

پردازش داده‌های مالی و مدیریتی و توسعه‌ی اپلیکیشن و چت‌بات با زبان پایتون به مدیریت بهینه‌ی بیمارستان‌ها و مراکز درمانی و بهبود تجربه‌ی تعامل مراجعان و بیماران با کادر درمان در بخش‌های مختلف می‌انجامد.  

زبان برنامه‌نویسی پایتون و هوش مصنوعی همکاری‌ و مشارکت‌ بین پزشکان و ابزارها را برای نجات انسان‌ها از درد و بیماری میسر کرده‌اند. هر روز که می‌گذرد پیشرفت جدیدی در این حوزه اتفاق می‌افتد و هوش مصنوعی کاربردهای تازه‌ای در علوم پزشکی پیدا می‌کند. استارتا‌پ‌های فناوری و شرکت‌های زیادی در حال توسعه‌ی سیستم‌های هوش مصنوعی و ابزارها و ربات‌هایی هستند که در بخش بهداشت و درمان و برای بهینه‌سازی تصمیم‌گیری و عملکرد کادر درمان کاربرد دارد.

آینده برای متخصصان و توسعه‌دهندگان هوش مصنوعی، ماشین لرنینگ و NLP در این حوزه بسیار روشن است. اگر علاقه‌مند به علوم پزشکی هستید یا در یکی از رشته‌های علوم پزشکی تحصیل می‌کنید و می‌خواهید از قدرت و امکانات پایتون در پزشکی استفاده کنید، به یادگیری زبان برنامه‌نویسی پایتون فکر کنید. با گذراندن دوره آموزش پایتون و تسلط به این زبان فرصت‌های تازه‌ای در پزشکی و برای کمک به انسان‌ها برای شما به‌وجود می‌آید.