ایده «دستیار هوشمند دامپزشکی بر پایه هوش مصنوعی برای کلینیک‌های دام کوچک» رتبه دوم رویداد ملی ایده‌آرای دامپزشکی (دام‌تاپ) را کسب کرد

این دقیقا یعنی تنبل خانه شاه عباسی!!
خب پس چه لزومی دارد که فرد دامپزشک باشد خب صاحب دام خودش علایم را میگوید به نرم افزار و خودش از بین لیست بیماریها تشخیص میدهد و درمان را هم که خود نرم افزار پیشنهاد میدهد
خیلی ایده قشنگی بود دیگر نیازی به پرداخت هزینه های بالا به دانشگاه ازاد هم نیست که صرفا یک مدرک به شما بدهد که بشوید گوینده علایم

این ایده دقیقاً به یکی از اصلی‌ترین نقاط درد در کلینیک‌های دام کوچک، یعنی فرآیند زمان‌بر مستندسازی و نیاز به دسترسی سریع به اطلاعات به‌روز، اشاره می‌کند. با این حال، برای آنکه این ایده از یک کانسپت اولیه به یک محصول تجاری موفق، قابل اعتماد و به‌طور واقعی کارآمد تبدیل شود، نیازمند یک تحلیل عمیق و بررسی موشکافانه از جنبه‌های مختلف است تا چالش‌های کلیدی آن به درستی مدیریت شوند.
اولین و ملموس‌ترین جنبه‌ای که باید به آن پرداخت، تأثیر این ابزار بر گردش کار روزمره دامپزشک است. هدف غایی، بهینه‌سازی و تسریع امور است، نه افزودن یک لایه پیچیدگی جدید. در مدل اولیه، پیشنهاد شده که دامپزشک یافته‌های خود را در لحظه و به صورت شفاهی بیان کند تا سیستم آن‌ها را ثبت نماید. این رویکرد در عمل با چالش‌های جدی مواجه است. فضای اتاق معاینه، یک محیط تعاملی و حساس بین دامپزشک، حیوان بیمار و صاحب نگران اوست. وادار کردن دامپزشک به دیکته کردن یافته‌هایش به یک میکروفون می‌تواند این ارتباط انسانی را خدشه‌دار کند، تمرکز بالینی را بر هم بزند و حتی برای صاحب کیس، تجربه‌ای مکانیکی و غیرشخصی ایجاد کند. راه‌حل کارآمدتر می‌تواند تغییر این فرآیند از حالت همزمان به حالت غیرهمزمان (Asynchronous) باشد. در این مدل بهبودیافته، دامپزشک معاینه را به روال عادی خود انجام می‌دهد و پس از خروج بیمار، ظرف یک یا دو دقیقه، یک خلاصه صوتی از تاریخچه، مشاهدات کلیدی، تشخیص‌های افتراقی و پلن درمانی خود را ضبط می‌کند. سپس هوش مصنوعی این ویس را در بک‌اند پردازش کرده و به یک پرونده ساختاریافته در فرمت استاندارد SOAP تبدیل می‌کند. این روش نه تنها مزاحمتی برای فرآیند معاینه ندارد، بلکه با ماهیت کار دامپزشکان که اغلب پس از ویزیت زمانی را به تکمیل پرونده اختصاص می‌دهند، همخوانی بیشتری دارد. علاوه بر این، موفقیت این ابزار در گروی یکپارچه‌سازی عمیق با نرم‌افزارهای مدیریت کلینیک PMS موجود است، در غیر این صورت، به یک جزیره داده‌ای منفصل تبدیل می‌شود که دامپزشکان را مجبور به ورود دوباره اطلاعات کرده و کنار گذاشته خواهد شد.
موضوع بعدی که اهمیت آن اگر از ورک‌فلو بیشتر نباشد، کمتر نیست، بحث ایمنی، امنیت و مسئولیت حقوقی است. این بخش، پاشنه آشیل تمام سیستم‌های هوش مصنوعی در حوزه پزشکی است. اگر سیستم، دوز دارویی اشتباه، یک تداخل دارویی خطرناک یا یک تشخیص نادرست را پیشنهاد دهد، مسئولیت قانونی آن متوجه کیست؟ برای هندل کردن این ریسک حیاتی، نرم‌افزار باید به شکلی بسیار شفاف و قاطع، خود را نه به عنوان یک تصمیم‌گیرنده نهایی، بلکه به عنوان یک "دستیار مشورتی هوشمند" معرفی کند. یعنی تمام خروجی‌های سیستم، از تشخیص‌های پیشنهادی گرفته تا دوزهای دارویی، باید با یک سلب مسئولیت واضح همراه باشند که تأکید می‌کند تصمیم‌گیری نهایی و مسئولیت کامل آن بر عهده دامپزشک است. برای افزایش اعتماد و قابلیت راستی‌آزمایی، هرگاه سیستم اطلاعاتی حیاتی ارائه می‌دهد، باید به طور دقیق منبع آن را ذکر کند مثلا، بر اساس ویرایش دهم کتاب مرجع دارویی Plumb's. در کنار این، امنیت داده‌های بیماران یک اولویت مطلق است. اطلاعات پرونده‌های پزشکی باید با استفاده از قوی‌ترین پروتکل‌های رمزنگاری محافظت شده و سیاست‌های شفافی در مورد محل ذخیره‌سازی داده‌ها (ابری یا محلی) وجود داشته باشد. هرگونه استفاده از این داده‌ها برای آموزش مدل‌های آینده نیز باید پس از فرآیند کامل ناشناس‌سازی صورت گیرد.
در ادامه، باید به پدیده کاهش خطا و همزمان، پتانسیل ایجاد خطاهای جدید پرداخت. هرچند هدف اولیه کاهش خطای انسانی است، اما نباید از خطاهای ذاتی خود سیستم غافل شد. خطای رونویسی گفتار در محیط پر سر و صدای کلینیک یک چالش جدی است؛ اشتباه شنیدن یک پیشوند مانند "هایپر" به جای "هایپو" می‌تواند فاجعه‌بار باشد. بنابراین، یک مرحله بازبینی و تأیید متن توسط دامپزشک پیش از ثبت نهایی، ضروری است. چالش عمیق‌تر، پدیده توهم هوش مصنوعی (AI Hallucination) و سوگیری داده‌هاست. مدل‌های زبانی بزرگ، ماشین‌های تطبیق الگو هستند و درکی از واقعیت بالینی ندارند؛ آن‌ها می‌توانند با اعتماد به نفس کامل، اطلاعاتی تولید کنند که به نظر منطقی اما در عمل کاملاً غلط است. اتکای بیش از حد به چنین سیستمی، خصوصاً در زمان خستگی، می‌تواند منجر به بایاس اتوماسیون شود و تفکر انتقادی دامپزشک را تضعیف کند.
با در نظر گرفتن تمام این موارد، یک نقشه راه توسعه فازبندی شده می‌تواند ضامن موفقیت پروژه باشد. فاز صفر، پیش از هر چیز، باید به ایجاد زیرساخت‌های حقوقی و امنیتی اختصاص یابد. در فاز اول و به عنوان محصول حداقلی قابل ارائه "MVP"، بهتر است به جای جهش به سمت تشخیص بیماری، بر روی حل مشکل مستندسازی تمرکز شود. یک "دستیار هوشمند مستندسازی" که خلاصه صوتی دامپزشک را به یک پرونده ساختاریافته تبدیل می‌کند، به تنهایی ارزش فوق‌العاده‌ای ایجاد کرده و کمترین ریسک بالینی را دارد. پس از جلب اعتماد کاربران در این مرحله، فاز دوم می‌تواند بر روی ارائه یک "ابزار بازیابی اطلاعات هوشمند" متمرکز شود که به سوالات دامپزشک از منابع معتبر و با ذکر منبع پاسخ می‌دهد. تنها پس از موفقیت در این دو فاز و ایجاد یک بستر قابل اعتماد است که می‌توان در فاز سوم، با احتیاط فراوان، ماژول‌های کمکی پیشرفته‌تر مانند دستیار تشخیص افتراقی و تحلیل اولیه نتایج آزمایشگاهی و رادیولوژی را اضافه کرد؛ آن هم نه به عنوان یک ابزار تشخیصی قطعی، بلکه به عنوان یک "نظر دوم" یا یک چک‌لیست هوشمند برای کمک به فرآیند تفکر بالینی.