fa آینده راهنماهای بالینی: به‌کارگیری هوش مصنوعی برای ارائه بهترین مراقبت تخصصي Special مروري Review Article <div style="text-align: justify;"><span style="font-size:14px;"><span style="line-height:18pt"><span style="direction:rtl"><span style="unicode-bidi:embed"><span new="" roman="" times=""><span style="letter-spacing:-0.15pt"><b><span lang="FA"><span b="" nazanin="">زمینه و هدف</span></span></b><span lang="FA"><span b="" nazanin="">: <a name="_Hlk144583400">راهنماهای بالینی درحال‌حاضر بهترین راه برای انتقال اطلاعات به متخصصان مراقبت از سلامت هستند تا اقدامات بالینی آنها طبق شواهد علمی پزشکی انجام ‌شود؛ اما فرایند تولید و پیاده‌سازی این راهنماها با چالش‌هایی روبرو است. هوش مصنوعی، به‌ویژه راهکارهای مبتنی بر یادگیری ماشین، یادگیری عمیق، پردازش زبان طبیعی و سیستم‌های پشتیبان تصمیم‌گیری، می‌توانند به‌عنوان راهکارهای مؤثر در تحول فرایند تولید و اجرای راهنمایی‌های بالینی و حل چالش‌های این حوزه به کار گرفته شود. این مطالعه با هدف بررسی نقش هوش مصنوعی در تولید و پیاده‌سازی راهنماهای بالینی انجام شده است.</a></span></span></span></span></span></span></span><br> <span style="line-height:18pt"><span style="direction:rtl"><span style="unicode-bidi:embed"><span new="" roman="" times=""><span style="letter-spacing:-0.15pt"><b><span lang="FA"><span b="" nazanin="">روش</span></span></b><span lang="FA"><span b="" nazanin="">: در این مطالعه مروری پایگاه‌های اطلاعاتی پابمد و گوگل اسکالر مورد بررسی، تجزیه‌وتحلیل شدند.</span></span></span></span></span></span></span><br> <span style="line-height:18pt"><span style="direction:rtl"><span style="unicode-bidi:embed"><span new="" roman="" times=""><span style="letter-spacing:-0.15pt"><span lang="FA"><span b="" nazanin="">و معادل انگلیسی آن‌ها از سال ۲۰۱۳-۲۰۲۳ مورد جستجو قرار گرفتند. </span></span></span></span></span></span></span><br> <span style="line-height:18pt"><span style="direction:rtl"><span style="unicode-bidi:embed"><span new="" roman="" times=""><span style="letter-spacing:-0.15pt"><b><span lang="FA"><span b="" nazanin="">یافته‌ها: </span></span></b><span lang="FA"><span b="" nazanin="">هوش مصنوعی قادر است فرایند تولید و اجرای راهنماهای بالینی را متحول کند و در تحلیل داده‌ها، ترکیب شواهد، پشتیبانی از تصمیم‌گیری، سفارشی‌سازی، به‌روزرسانی مستمر و ضمانت کیفیت راهنماهای بالینی مورد استفاده قرار بگیرد. کیفیت داده‌ها، شفافیت و توضیح‌پذیری، مسئولیت‌پذیری، عمومیت، ملاحظات اخلاقی، چارچوب‌های قانونی و نظارتی از چالش‌ها و ملاحظات اخلاقی در این حوزه می‌باشد.</span></span></span></span></span></span></span><br> <span style="line-height:18pt"><span style="direction:rtl"><span style="unicode-bidi:embed"><span new="" roman="" times=""><span style="letter-spacing:-0.15pt"><b><span lang="FA"><span b="" nazanin="">نتیجه‌گیری</span></span></b><span lang="FA"><span b="" nazanin="">: هوش مصنوعی این ظرفیت را دارد تا رویکرد سنتی تولید و اجرای راهنما‌ها را بهبود ببخشد. همکاری بین متخصصان هوش مصنوعی و بهداشت و درمان و سیاست‌گذاران ضروری است تا نقش هوش مصنوعی در راهنماهای بالینی رشد و بهبود یابدو به عنوان یک ابزار ارزشمند در بهبود نتایج بیمار، ترویج تصمیم‌گیری مبتنی بر شواهد و شکل‌دهی به آینده سلامت و درمان باقی بماند.</span></span></span></span></span></span></span></span></div> <div style="text-align: justify;"><span style="font-size:14px;"><span style="line-height:12.0pt"><span new="" roman="" times=""><b>Background</b>: Clinical practice guidelines (CPGs) are currently the optimal way to transfer information to healthcare professionals to ensure that their clinical actions are evidence-based. However, the process of developing and implementing these CPGs faces challenges. <a name="_Hlk144583335">Artificial Intelligence </a>(AI), particularly machine learning, natural language processing, and decision support systems, can be employed as effective solutions to transform the development and implementation process of CPGs and address the challenges in this field. This study aimed to investigate the role of AI in the development and implementation of CPGs.</span></span><br> <span style="line-height:12.0pt"><span new="" roman="" times=""><b>Methods</b>: In this review study, PubMed and Google Scholar databases were searched using selected keywords, including clinical practice guidelines, artificial intelligence, machine learning, and clinical decision support systems, and their English equivalents, from 2013 to 2023. </span></span><br> <span style="line-height:12.0pt"><span new="" roman="" times=""><b>Results</b>: AI has the potential to revolutionize the development and implementation process of CPGs. The reviewed studies demonstrated that AI can be used in data analysis, evidence synthesis, decision support, customization, continuous updating, and quality assurance of CPGs. Challenges and ethical considerations in this field, such as data quality, transparency and interpretability, accountability, inclusiveness, ethical considerations, legal and regulatory frameworks, also need to be addressed.</span></span><br> <span style="line-height:12.0pt"><b>Conclusion</b>: AI has the potential to improve the traditional approach of CPGs development and implementation. Advanced research and collaboration between AI experts, healthcare professionals, and policymakers are necessary to refine and optimize the role of AI in clinical guidelines. This collaborative effort will ensure that AI remains a valuable tool in improving patient outcomes, promoting evidence-based decision-making, and shaping the future of health and treatment.</span></span></div> پردازش زبان طبیعی, پزشکی مبتنی بر شواهد, راهنماهای کار, فراگیری ماشینی, هوش مصنوعی Artificial Intelligence, Evidence-based Medicine, Machine Learning, Natural Language Processing, Practice Guidelines 207 214 http://ijhp.ir/browse.php?a_code=A-10-1-295&slc_lang=fa&sid=1 Shahram Tofighi شهرام توفیقی shr_tofighi@yahoo.com 10031947532846009745 10031947532846009745 Yes Medical Academy of IRI, Dept. of Foresight and Theory Building, Force Group of Digital Health فرهنگستان علوم پزشکی، گروه آینده‌نگاری و نظریه‌پردازی، کارگروه سلامت دیجیتال Rezvan Rahimi رضوان رحیمی - 10031947532846009746 10031947532846009746 No Department of Medical Informatics, Faculty of Medical Sciences, Tarbiat Modares University, Tehran, Iran گروه انفورماتیک پزشکی، دانشکده علوم پزشکی، دانشگاه تربیت مدرس، تهران، ایران Hanieh Zehtab Hashemi هانیه ذهتاب هاشمی - 10031947532846009747 10031947532846009747 No Department of Health Informatics, Smart University of Medical Sciences, Tehran‎, ‎Iran گروه سلامت الکترونیک، دانشگاه علوم پزشکی هوشمند، تهران، ایران