هوش مصنوعی (AI) در حال دگرگون‌سازی حوزه سلامت است و نحوه تشخیص، درمان و مراقبت از بیماران توسط متخصصان پزشکی را متحول کرده است. ادغام هوش مصنوعی در فرآیندهای مراقبت‌های بهداشتی موجی از نوآوری‌ها را به همراه داشته که به بهبود دقت تشخیص، شخصی‌سازی درمان‌ها و تسهیل گردش کارهای عملیاتی منجر شده‌اند. در ادامه، به کاربردهای مختلف هوش مصنوعی در حوزه سلامت پرداخته و بررسی می‌کنیم که چگونه این فناوری مراقبت و تشخیص بیماران را ارتقا می‌دهد — همچنین چالش‌ها و فرصت‌های پیش روی آن را مرور خواهیم کرد.
هوش مصنوعی چگونه در مراقبت‌های بهداشتی استفاده می‌شود؟
تأثیر هوش مصنوعی بر حوزه سلامت بسیار گسترده است و کاربردهای چشمگیری دارد که در حال بازآفرینی نحوه ارائه خدمات بهداشتی هستند. در اینجا به برخی از مهم‌ترین حوزه‌هایی که از هوش مصنوعی بهره می‌برند اشاره می‌کنیم:
✅ تصویربرداری پزشکی
تصویربرداری پزشکی یکی از موفق‌ترین کاربردهای هوش مصنوعی در سلامت است. الگوریتم‌های هوش مصنوعی (به‌ویژه یادگیری عمیق) برای تحلیل تصاویر رادیولوژی مانند عکس‌های اشعه ایکس، سی‌تی‌اسکن و MRI به کار می‌روند. این ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند ناهنجاری‌هایی مانند تومورها، شکستگی‌ها یا نشانه‌های بیماری را با دقت و سرعتی بیشتر از روش‌های سنتی شناسایی کنند، و این موضوع امکان تشخیص سریع‌تر و قابل‌اعتمادتر را برای متخصصان فراهم می‌سازد.
✅ تحلیل پیش‌بینی‌کننده (Predictive Analytics)
هوش مصنوعی در تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده نیز کاربرد دارد و به ارائه‌دهندگان خدمات سلامت کمک می‌کند تا نتایج احتمالی بیماران را پیش‌بینی کنند. مدل‌های پیش‌بینی با تحلیل داده‌های بیماران – از جمله سابقه پزشکی، سبک زندگی و سایر عوامل خطر – می‌توانند مشکلات سلامتی را پیش از بحرانی‌شدن شناسایی کنند. این قابلیت به پزشکان اجازه می‌دهد اقدامات پیشگیرانه را برای جلوگیری از بیماری یا مدیریت مؤثرتر بیماری‌های مزمن انجام دهند.
✅ دستیارهای مجازی سلامت
دستیارهای مجازی مبتنی بر هوش مصنوعی، دسترسی شبانه‌روزی بیماران به اطلاعات و پشتیبانی سلامت را فراهم می‌کنند. این دستیارها قادر به پاسخگویی به سؤالات، یادآوری مصرف دارو و حتی تنظیم قرار ملاقات‌ها هستند. این امر موجب افزایش تعامل بیماران و توانمندسازی آن‌ها در مدیریت سلامت شخصی‌شان می‌شود.
✅ کشف دارو
فرآیند کشف دارو traditionally بسیار زمان‌بر و پرهزینه بوده است. هوش مصنوعی با تحلیل مجموعه داده‌های عظیم، در شناسایی داروهای بالقوه، پیش‌بینی اثربخشی آن‌ها و تسریع آزمایش‌های بالینی نقش مهمی ایفا می‌کند. توانایی AI در بررسی داده‌های زیستی پیچیده، به پژوهشگران در شناسایی سریع‌تر ترکیبات مؤثر کمک کرده و توسعه درمان‌های جدید را سرعت می‌بخشد.
✅ رباتیک و اتوماسیون
ربات‌ها و سامانه‌های خودکار در بهبود دقت جراحی و انجام وظایف تکراری نقشی کلیدی ایفا می‌کنند. ربات‌های مجهز به هوش مصنوعی در انجام جراحی‌های پیچیده به جراحان کمک می‌کنند و در عین حال، اتوماسیون وظایف اداری مانند ثبت سوابق بیمار را تسهیل می‌کند، تا پزشکان وقت بیشتری را صرف مراقبت مستقیم از بیماران کنند.
مزایای هوش مصنوعی در حوزه سلامت
هوش مصنوعی مزایای متعددی را برای حوزه بهداشت و درمان به همراه داشته که موجب تحولی بنیادین در این صنعت شده است:
✔️ افزایش دقت تشخیص
هوش مصنوعی می‌تواند با تحلیل تصاویر پزشکی و داده‌های بیماران، بیماری‌ها و ناهنجاری‌ها را با دقتی حتی فراتر از متخصصان انسانی شناسایی کند. این دقت بالا منجر به شناسایی زودهنگام بیماری‌ها و در نتیجه، بهبود نتایج درمانی و افزایش نرخ بقاء بیماران می‌شود.
✔️ درمان‌های شخصی‌سازی‌شده
با تحلیل داده‌های فردی بیماران، هوش مصنوعی می‌تواند برنامه‌های درمانی ویژه‌ای متناسب با نیازهای خاص هر فرد پیشنهاد دهد. این رویکرد، درمان‌های عمومی و یکنواخت را کنار گذاشته و به مداخلاتی هدفمند و مؤثرتر منجر می‌شود.
✔️ بهینه‌سازی منابع
هوش مصنوعی با اتوماسیون وظایف اداری تکراری، به بهینه‌سازی منابع سلامت کمک می‌کند و زمان بیشتری برای تعامل انسانی فراهم می‌سازد. همچنین، با پیش‌بینی میزان تقاضای بیماران، به کارآمدتر شدن برنامه‌ریزی برای کارکنان، تجهیزات و امکانات درمانی کمک می‌کند.
✔️ کاهش هزینه‌ها
هوش مصنوعی با تسهیل فرآیندها، کاهش خطاهای تشخیصی و درمانی، و بهبود بهره‌وری، موجب صرفه‌جویی در هزینه‌های مراقبت‌های بهداشتی می‌شود و در عین حال کیفیت خدمات را نیز ارتقا می‌دهد.
کاربردهای کلیدی هوش مصنوعی در مراقبت و تشخیص بیماران
برخی از کاربردهای هوش مصنوعی در حال حاضر تأثیر چشمگیری در حوزه مراقبت و تشخیص بیماران دارند:
🔬 تصویربرداری پزشکی
تصویربرداری یکی از زمینه‌های نسبتاً بالغ در کاربرد هوش مصنوعی در پزشکی است. مدل‌های هوش مصنوعی برای شناسایی الگوها در تصاویر رادیولوژی آموزش می‌بینند، که امکان شناسایی سریع‌تر و دقیق‌تر ناهنجاری‌ها را فراهم می‌کند. برای مثال، الگوریتم‌های AI می‌توانند نشانه‌های اولیه سرطان سینه در ماموگرافی یا تومورهای کوچک در سی‌تی‌اسکن را شناسایی کنند، که ممکن است توسط رادیولوژیست‌های انسانی نادیده گرفته شود. ادغام هوش مصنوعی در تصویربرداری پزشکی باعث تشخیص زودهنگام‌تر و دقیق‌تر بیماری‌ها شده است که برای موفقیت در درمان حیاتی است.
📊 تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده و پیشگیری از بیماری
تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده مبتنی بر هوش مصنوعی این امکان را برای ارائه‌دهندگان خدمات سلامت فراهم می‌آورد که مشکلات سلامتی را پیش از بحرانی‌شدن پیش‌بینی کنند. با تحلیل داده‌هایی از جمله پرونده‌های الکترونیکی سلامت، دستگاه‌های پوشیدنی و سایر منابع، هوش مصنوعی می‌تواند افرادی را که در معرض خطر ابتلا به بیماری‌های مزمن مانند دیابت، بیماری قلبی یا سکته قرار دارند، شناسایی کند. این امر امکان مداخلات پیشگیرانه و شخصی‌سازی‌شده را فراهم می‌آورد که به بیماران کمک می‌کند تا به‌طور فعال وضعیت سلامت خود را مدیریت کنند.
ارتقای مراقبت از بیماران با دستیارهای مجازی سلامت مبتنی بر هوش مصنوعی
دستیارهای مجازی سلامت که با هوش مصنوعی قدرت گرفته‌اند، نقش فزاینده‌ای در ارتقای مراقبت از بیماران ایفا می‌کنند. این دستیارهای مجازی که اغلب در قالب اپلیکیشن‌های موبایلی ارائه می‌شوند، می‌توانند اطلاعات بهداشتی شخصی‌سازی‌شده ارائه دهند، برنامه مصرف داروها را پیگیری کرده و بیماران را از قرارهای پزشکی آینده مطلع سازند. آن‌ها همچنین راهی آسان برای دریافت پاسخ سؤالات پزشکی بدون نیاز به مراجعه حضوری به مطب فراهم می‌کنند و در نتیجه، تعامل و رضایت بیماران را افزایش می‌دهند.
پزشکی شخصی‌سازی‌شده با کمک هوش مصنوعی
یکی از امیدبخش‌ترین جنبه‌های هوش مصنوعی در حوزه سلامت، پشتیبانی از پزشکی شخصی‌سازی‌شده است. هوش مصنوعی می‌تواند با تحلیل داده‌های ژنتیکی، اطلاعات سبک زندگی و سابقه پزشکی هر فرد، برنامه‌های درمانی خاصی برای او طراحی کند. با تطبیق درمان با ویژگی‌های ژنتیکی و مشخصات سلامت فرد، هوش مصنوعی باعث افزایش اثربخشی درمان‌ها و کاهش عوارض جانبی احتمالی می‌شود. این رویکرد به‌ویژه در درمان بیماری‌های پیچیده‌ای مانند سرطان که پاسخ بیماران به درمان‌ها متفاوت است، اهمیت بسزایی دارد.
هوش مصنوعی در کشف و توسعه دارو
هوش مصنوعی همچنین در حال متحول ساختن فرآیند کشف و توسعه دارو است. فرآیند سنتی کشف دارو ممکن است سال‌ها زمان و میلیاردها دلار هزینه داشته باشد. اما الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند مجموعه داده‌های عظیمی از ترکیبات شیمیایی را تحلیل کرده و پیش‌بینی کنند کدام ترکیبات بیشترین پتانسیل را برای درمان یک بیماری خاص دارند. این فناوری باعث تسریع فرآیند شناسایی داروهای جدید شده و نیاز به آزمایش‌های پرهزینه و زمان‌بر در آزمایشگاه را کاهش می‌دهد. هوش مصنوعی همچنین در طراحی کارآزمایی‌های بالینی نقش دارد؛ با شناسایی شرکت‌کنندگان مناسب و پیش‌بینی واکنش‌های بیماران، روند توسعه دارو را تسریع می‌کند.
چالش‌ها و ملاحظات اخلاقی
با وجود مزایای فراوان هوش مصنوعی در حوزه سلامت، چالش‌ها و ملاحظات اخلاقی متعددی وجود دارد که برای پیاده‌سازی موفق آن باید به آن‌ها پرداخته شود. سازمان جهانی بهداشت (WHO) در گزارشی تحت عنوان «اخلاق و حاکمیت هوش مصنوعی در سلامت» به بررسی چالش‌های اخلاقی کلیدی و اصول حاکم بر آن پرداخته و تأکید کرده که فناوری‌های هوش مصنوعی باید اخلاق و حقوق بشر را در طراحی، پیاده‌سازی و استفاده از خود در مرکز قرار دهند.
یکی از چالش‌های اصلی، موضوع حریم خصوصی داده‌ها است. هوش مصنوعی به داده‌های عظیم بیماران متکی است و حفظ امنیت و محرمانگی این اطلاعات از اهمیت زیادی برخوردار است. ارائه‌دهندگان خدمات سلامت باید با رعایت مقررات سخت‌گیرانه‌ای مانند قانون قابل‌انتقال بودن و پاسخگویی بیمه سلامت (HIPAA) از اطلاعات بیماران محافظت کنند.
چالش دیگر، خطر سوگیری الگوریتمی است. سیستم‌های هوش مصنوعی بر اساس داده‌هایی که دریافت می‌کنند آموزش می‌بینند، و در صورتی که این داده‌ها متنوع یا نماینده واقعی جمعیت نباشند، نتایج آن‌ها ممکن است سوگیری داشته باشد. این می‌تواند منجر به نابرابری در مراقبت شود و برخی بیماران تشخیص‌های نادرست یا درمان‌های ناکافی دریافت کنند. آموزش مدل‌های هوش مصنوعی با مجموعه داده‌های متنوع و خنثی، برای تحقق عدالت در خدمات سلامت ضروری است.
همچنین موضوع مسئولیت‌پذیری مطرح است. وقتی که سیستم‌های AI دچار خطا می‌شوند، مشخص نیست چه کسی مسئول است – توسعه‌دهنده، ارائه‌دهنده خدمات سلامت یا سازمان استفاده‌کننده از سیستم؟ پاسخ به این پرسش برای ایجاد اعتماد به راهکارهای هوش مصنوعی بسیار حیاتی است.
علاوه بر این، ادغام هوش مصنوعی در سیستم سلامت نیازمند سرمایه‌گذاری گسترده در فناوری و آموزش است. کارکنان حوزه سلامت باید آموزش ببینند تا به‌درستی از ابزارهای هوش مصنوعی استفاده کنند و بیمارستان‌ها باید زیرساخت مناسب برای پشتیبانی از این فناوری‌ها را ایجاد کنند. در غیر این صورت، ممکن است مزایای هوش مصنوعی تنها در اختیار برخی مراکز قرار گیرد و همه بیماران به آن دسترسی نداشته باشند.
چگونه هوش مصنوعی می‌تواند تشخیص بالینی را بهبود دهد؟
خطاهای تشخیصی که ناشی از عوامل سیستماتیک و شناختی هستند، می‌توانند آسیب جدی به بیماران وارد کنند. بنابراین، افزایش دقت تشخیصی نیازمند روش‌هایی برای مقابله با چالش‌های ذهنی در فرآیند استدلال بالینی است. با این حال، روش‌های رایج مانند تمرینات بازتابی، برنامه‌های آموزشی و ابزارهای کمک‌تصمیم‌گیری نتوانسته‌اند به‌طور مؤثری دقت تشخیص را افزایش دهند.
پیشرفت‌های اخیر در هوش مصنوعی، به‌ویژه در مدل‌های زبانی بزرگ، پتانسیل بالایی برای شبیه‌سازی تفکر انسانی دارند. این مدل‌ها می‌توانند موارد پزشکی پیچیده را تحلیل کنند و در عین حال، با کاربران به‌صورت همدلانه تعامل داشته باشند.
در حال حاضر، LLMها در نقش مکمل دانش پزشکان به‌کار گرفته می‌شوند. با توجه به اینکه آموزش و آشنایی پزشکان با استفاده از این فناوری‌ها محدود است، بررسی تأثیر استفاده از آن‌ها بر کیفیت مراقبت بیمار ضروری است.
آینده هوش مصنوعی در سلامت
آینده هوش مصنوعی در حوزه سلامت بسیار نویدبخش است. با پیشرفت مداوم فناوری AI، انتظار می‌رود پیشرفت‌های چشم‌گیرتری در مراقبت از بیماران، تشخیص و درمان بیماری‌ها حاصل شود. هوش مصنوعی پتانسیل انقلابی در پزشکی شخصی‌سازی‌شده دارد و می‌تواند درمان‌ها را با دقت بسیار بیشتری با نیازهای منحصر به‌فرد هر بیمار تطبیق دهد.
ابزارهای پوشیدنی هوشمند مبتنی بر هوش مصنوعی نیز ممکن است در آینده نقشی کلیدی در پایش لحظه‌ای وضعیت بیماران ایفا کنند و داده‌های پیوسته‌ای فراهم آورند که برای پیشگیری از بحران‌های پزشکی استفاده می‌شود.
AI همچنین می‌تواند روش آموزش متخصصان سلامت را متحول کند. شبیه‌سازی‌های مبتنی بر واقعیت مجازی (VR) و هوش مصنوعی تجربه‌های آموزشی عملی و همه‌جانبه‌ای برای دانشجویان پزشکی فراهم می‌کنند که به بهبود مهارت‌ها و دانش آن‌ها کمک می‌نماید. همچنین، سامانه‌های پشتیبان تصمیم‌گیری مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند به بخش حیاتی از روند بالینی تبدیل شوند، و با تحلیل لحظه‌ای داده‌ها، به پزشکان در اتخاذ تصمیم‌های دقیق‌تر کمک کنند.
با وجود چالش‌ها، ظرفیت هوش مصنوعی در حوزه سلامت عظیم است. با رسیدگی به موضوعاتی مانند حریم خصوصی، سوگیری و مسئولیت‌پذیری، و همچنین سرمایه‌گذاری در آموزش و زیرساخت‌ها، صنعت سلامت می‌تواند از تمامی ظرفیت‌های هوش مصنوعی بهره‌مند شود و نتایج درمانی را بهبود بخشد و سیستمی کارآمدتر و مؤثرتر فراهم کند.
هوش مصنوعی و مایکروسافت
مایکروسافت از هوش مصنوعی به عنوان یکی از ارکان اصلی استراتژی خود در بخش‌های مختلف استفاده می‌کند. این شرکت با سرمایه‌گذاری در تحقیقات پیشرفته و توسعه فناوری‌های نوین، سعی دارد تا از قابلیت‌های AI برای بهبود تجربه کاربری و افزایش بهره‌وری در ابزارهای خود بهره‌برداری کند. یکی از مهم‌ترین گام‌ها در این زمینه، توسعه مایکروسافت Azure AI است که بستری برای ایجاد و استقرار مدل‌های هوش مصنوعی در فضای ابری فراهم می‌آورد. این پلتفرم به توسعه‌دهندگان و سازمان‌ها کمک می‌کند تا از مدل‌های پیشرفته یادگیری ماشین و تحلیل داده برای حل مشکلات پیچیده و بهینه‌سازی فرآیندهای خود استفاده کنند.
علاوه بر این، مایکروسافت در تلاش است تا هوش مصنوعی را به طور گسترده در ابزارهای محبوب خود مانند مایکروسافت 365 (شامل Word، Excel، PowerPoint و دیگر برنامه‌ها) ادغام کند. به‌عنوان مثال، Copilot در این محصولات با استفاده از مدل‌های پیشرفته مانند GPT-4 به کاربران این امکان را می‌دهد که کارهای پیچیده را سریع‌تر انجام دهند، از جمله نوشتن محتوا، تحلیل داده‌ها، و ایجاد اسناد هوشمند. این قابلیت‌ها نه تنها به افراد کمک می‌کنند تا به طور مؤثرتر کار کنند، بلکه کسب‌وکارها را قادر می‌سازد تا فرآیندهای خود را بهبود بخشند و بهره‌وری را افزایش دهند.
در بخش بهداشت و درمان، مایکروسافت به طور ویژه در حال همکاری با مؤسسات و بیمارستان‌ها برای به‌کارگیری فناوری‌های هوش مصنوعی در مدیریت داده‌های پزشکی، تحلیل تصاویر پزشکی، و پیش‌بینی بیماری‌ها است. به‌طور مثال، استفاده از هوش مصنوعی برای تحلیل تصاویر رادیولوژی و پزشکی می‌تواند به پزشکان کمک کند تا تشخیص‌های دقیق‌تری داشته باشند و تصمیمات درمانی بهتری اتخاذ کنند.
مایکروسافت همچنین از OpenAI و مدل‌های زبان بزرگ مانند GPT-4 برای ارتقاء تعاملات انسان و ماشین بهره می‌برد. این نوع فناوری‌ها در دستیارهای هوشمند، چت‌بات‌ها، و ترجمه‌های زبان به‌طور گسترده‌ای استفاده می‌شوند و به سازمان‌ها کمک می‌کنند تا تجربه کاربری خود را بهبود بخشند و در عین حال هزینه‌های عملیاتی را کاهش دهند.
در نهایت، مایکروسافت به استفاده از AI به‌عنوان یک ابزار اساسی در جهت تحقق اهداف دیجیتالی خود در عرصه‌های مختلف، از جمله تجارت، آموزش، و تولید، ادامه می‌دهد. این تلاش‌ها نه تنها در زمینه بهینه‌سازی محصولات و خدمات خود، بلکه در راستای تسهیل فرآیندهای تجاری و ارتقای نوآوری در سطح جهانی نیز قرار دارد.
هوش مصنوعی (AI) در سال‌های اخیر وارد بسیاری از حوزه‌ها شده و به سرعت در حال تغییر نحوه عملکرد صنایع مختلف است. در حوزه سلامت، AI نه تنها به بهبود فرآیندهای تشخیصی و درمانی کمک می‌کند، بلکه نقش‌های مختلفی مانند مدیریت بیمارستان‌ها، تجزیه و تحلیل داده‌های پزشکی، و حتی پیش‌بینی روندهای بیماری را ایفا می‌کند. به عنوان مثال، استفاده از مدل‌های زبان بزرگ (LLM) و الگوریتم‌های یادگیری ماشین به پزشکان این امکان را می‌دهد که داده‌های پیچیده پزشکی را سریع‌تر و دقیق‌تر تجزیه و تحلیل کنند. این فناوری‌ها می‌توانند به تشخیص بیماری‌ها کمک کرده و به پزشکان پیشنهادهای درمانی به‌روز و مبتنی بر داده‌های بالینی و تحقیقات علمی ارائه دهند.
با این حال، سوالات زیادی در مورد تصاحب کامل بیمارستان‌ها توسط هوش مصنوعی مطرح است. در حالی که AI قادر است بسیاری از وظایف پزشکی و مدیریتی را انجام دهد، هیچ‌گاه نمی‌تواند جایگزین کامل انسان‌ها شود. در واقع، هوش مصنوعی به‌عنوان یک ابزار تکمیلی برای پزشکان و کادر درمانی معرفی شده است که توانایی‌هایی همچون پردازش سریع داده‌ها و شناسایی الگوها را دارد، اما همچنان نقش انسان در تصمیم‌گیری‌های حساس پزشکی غیرقابل انکار است. استفاده از هوش مصنوعی در مدیریت بیمارستان‌ها نیز به بهبود کارایی و کاهش هزینه‌ها کمک می‌کند، اما همچنان نیاز به نظارت و راهبری انسانی احساس می‌شود.
از دیگر کاربردهای جذاب هوش مصنوعی در حوزه سلامت، استفاده از آن در درمان‌های شخصی‌سازی‌شده (Personalized Medicine) است. با تحلیل داده‌های ژنتیکی، سوابق پزشکی، و اطلاعات سبک زندگی بیماران، هوش مصنوعی می‌تواند برنامه‌های درمانی ویژه‌ای برای هر بیمار ایجاد کند که احتمال موفقیت درمان را افزایش دهد. این رویکرد، که تحت عنوان "پزشکی دقیق" نیز شناخته می‌شود، به پزشکان این امکان را می‌دهد تا درمان‌هایی را ارائه دهند که بهترین نتایج را برای هر فرد فراهم کند.
در نهایت، استفاده از هوش مصنوعی در بهبود فرآیندهای داخلی بیمارستان‌ها، مانند مدیریت منابع و تخصیص پرسنل، نیز جایگاه ویژه‌ای دارد. AI می‌تواند با تحلیل داده‌های مربوط به ورود و خروج بیماران، زمان‌بندی عمل‌ها، و میزان نیاز به پرستاران و پزشکان، به مدیران بیمارستان‌ها کمک کند تا منابع انسانی و مالی را به‌طور بهینه‌تری مدیریت کنند و بهبود کیفیت خدمات درمانی را تسهیل کنند.
این جنبه‌ها نشان می‌دهند که هوش مصنوعی نه تنها به‌عنوان ابزاری برای بهبود تشخیص و درمان، بلکه به‌عنوان یک عنصر کلیدی در ارتقای کارایی و بهره‌وری سیستم‌های بهداشتی نیز عمل می‌کند.
در مجموع، می‌توان گفت که هوش مصنوعی در حال تغییر و بهبود بسیاری از جنبه‌های حوزه سلامت است، اما تصاحب کامل بیمارستان‌ها توسط این فناوری هنوز بعید به نظر می‌رسد. همکاری میان انسان و ماشین، به‌ویژه در زمینه‌های پیچیده و حساس پزشکی، می‌تواند به بهبود کیفیت خدمات درمانی کمک کند و نقش پررنگی در بهبود کارایی بیمارستان‌ها داشته باشد، اما همچنان عنصر انسانی در این فرآیند ضروری است.
