تكنولوجيا

ما هي إستخدامات الذكاء الإصطناعي في قطاع الرعاية الصحية؟

ما هي  إستخدامات الذكاء الإصطناعي في قطاع الرعاية الصحية؟

إستفاد القطاع الصحي من إستخدامات الذكاء الإصطناعي بشكل كبير في مجالات عدة فتسارعت الإستثمارات وتنافست كبرى الشركات العالمية لإدخال المزيد من التطبيقات القابلة للإستخدام من قبل مقدمي الرعاية الصحية وكذلك المرضى؛ إن نجاح تقنيات الذكاء الإصطناعي في قطاع الرعاية الصحية يعود إلى المبادرات والشراكات القائمة بين شركات التكنولوجيا الكبرى والقطاع الصحي. ولم يعد الأمر اليوم يتعلق فقط بتخزين البيانات وحفظ الملفات، بل تعدى ذلك إلى تحليل تلك البيانات والتوصل إلى إستنتاجات دقيقة وتشخيص الحالة في فترة قياسية. 

لقد كثر إستخدام الذكاء الإصطناعي في قطاع الرعاية الصحية وبات يُعتمد عليه في التشخيص وإنتاج الأدوية وتحسين سير العمل داخل أروقة المستشفيات وبين الأقسام الطبية وغيرها. الذكاء الإصطناعي يمنح جهاز الكمبيوتر القدرة على التعلّم من خلال إدخال بيانات ضخمة والعمل على تطوير نظام آلي أي أنها آلات قادرة على التعلم والمعالجة المنطقية للبحث لتحقيق التكامل بين عمل الأطباء والمقصود هنا الذكاء البشري مع الذكاء الاصطناعي لتحقيق المزيد من التطورات في القطاع الصحي. 

وفي ما يلي أبرز إستخدامات الذكاء الإصطناعي في قطاع الرعاية الصحية:

تشخيص الأمراض

تشخيص الأمراض وإمكانية فحص أعداد كبيرة من المرضى في وقت قصير أبرز إستخدامات الذكاء الإصطناعي، حيث حقّق هذا المجال تقدماً ملحوظاً على مستوى التشخيص المبكر وإكتشاف الأمراض في أولى مراحلها وربما قبل حدوثها أو إنتشارها وتفاقمها من خلال تحليل صور الأشعة، حيث أن إمكانية التنبؤ بالأمراض وتفشّيها من خلال إستخدام تحليلات الذكاء الإصطناعي يعتمد على تحليل البيانات والتنبؤ بالأمراض لاسيما السرطان، وبكل تأكيد من دون أن يلغي ذلك دور الطبيب.

في ظل هذا التقدم التقني غير المسبوق في القطاع الصحي على مستوى إستخدامات الذكاء الإصطناعي فإن ذلك سيسهم في تقديم نهج علمي يعتمد على الأدلة الطبية.

اليوم، تقوم أجهزة الكمبيوتر باستخدام ذكاء يشبه ذكاء الإنسان لأداء مهام دقيقة في الكشف عن العديد من الأمراض التي تهدد الحياة مثل الأمراض المُعدية والسرطان؛ فيتم تحليل الصور الطبية لتشخيص الأمراض من خلال إستخدام خوارزميات التعلم العميق، وهي شكل مُتقدم لتقنية تعلّم الآلة بحيث يتم درس وتحليل مجموعات من الصور الطبية المصحوبة بمعلومات وتعلّم كيفية تصنيفها وإكتشاف ما يُميّزها لتتمكن لاحقًا من فهم الصور المُشابهة وتقديم التشخيص المناسب للحالة المرضية. كما تستخدم العديد من التطبيقات والأجهزة القابلة للإرتداء تقنيات ذكاء إصطناعي ترصد إضطرابات المؤشرات الحيوية للجسم، ويُمكنها التنبؤ باحتمالية وقوع أزمة صحية قبل حدوثها. 

 الطب الدقيق

المقصود هنا الطب الشخصي بمعنى انه يتم تحديد الدواء او بروتوكول العلاج المناسب لكل حالة مرضية بناءً على التكوين الجيني الخاص بالمريض وبحسب نمط حياته واختلاف إستجابته للعلاج.

الدراسات والتجارب القائمة في هذا الشأن تثبت التكامل فيما بين عمل الطبيب المعالج مع خوارزميات الذكاء الإصطناعي حيث يمكن لتقنيات التعلم العميق تحليل البيانات الجينية لأعداد كبيرة من الأفراد، وتحديد التباين الشخصي في الإستجابة للعقاقير، ما يسهم في دعم القرارات السريرية وبالتالي تقديم توصيات حول أنسب العقاقير لكل شخص. التجارب الناجحة في هذا المجال أفضت إلى القيام بالمزيد من الإستخدامات فتم جمع بيانات صحية ضخمة لتحليلها باستخدام الذكاء الإصطناعي بهدف تطوير مجال الطب الدقيق.

الروبوت

يتجلى التكامل بين الذكاء البشري والذكاء الاصطناعي من خلال الروبوت المُستخدم في غرف العمليات والذي يمكن أن يصل الى ما لا تصل إليه يد الجراح؛ هذا الجراح القادر على تحريك أذرع الروبوت والوصول الى المكان المحدد فيساعد الأطباء على التخطيط للتدخل الجراحي بالتفصيل ما يعكس هذا التكامل في غرف العمليات.

اليوم، تتنافس الشركات في ما بينها من اجل التوصل الى روبوتات أكثر تطوراً وإطلاق خدمات طبية مبتكرة تساعد الفريق الطبي في أداء بعض المهام الروتينية وتخفيف العبء عنهم. لقد بات من الممكن الآن دمج هذه التكنولوجيا المتطورة لمساعدة الطاقم الطبي في تقديم رعاية صحية تفوق توقعات المرضى.

التكنولوجيا في الطب والتطبيقات الآلية في المستشفيات تشهد تنوعاً كبيراً، فهناك اليوم الروبوتات الجراحية والروبوتات التي تقدم الرعاية إلى جانب سرير المريض، كما يتوافر روبوتات لطرد العدوى من الغرف وتعقيمها وأخرى لأخذ عيّنات المختبرات ونقلها وتحليلها وتحضير جرعات العقاقير، والروبوتات التي هي أجهزة مراقبة التواجد عن بُعد. 

إدارة العمل داخل المستشفى

إدارة الملفات وتنظيم العمل داخل المؤسسات الطبية لطالما شكّل معضلة أساسية للقطاع الصحي عموماً في ظل ما تشهده الكثير من المستشفيات من ازدحام يؤدي الى ضغط متزايد على الاطباء والممرضين وكذلك المسؤولين عن الأعمال الادارية وهو ما يزيد من احتمالية الوقوع في الخطأ. 

من هنا، استفادت المستشفيات من تقنيات الذكاء الاصطناعي لادارة العمل وتنظيم ملفات المرضى بعد إدخال مجموعة من البيانات الضخمة إلى أنظمة الحواسيب، ما يسمح الوصول الى المعلومة بفترة زمنية أسرع. السجلات الطبية الإلكترونية جعلت عملية إستخراج البيانات ودراسة أنواع العلاج أسهل بكثير، فتحولت ملفات المرضى والوصفات الطبية الورقية المكتوبة بخط اليد إلى شيء من الماضي فازدادت بيانات الرعاية الصحية الإلكترونية  بشكل هائل. وبالتالي، فإن تحليل تلك البيانات التي تضم معلومات حول المرضى يمكن أن يتم إنجازه بشكل أسرع ويمكن إنقاذ المزيد من الأرواح عبر تشغيل خوارزميات تم تصميمها باستخدام الذكاء الإصطناعي.  هذه الإيجابية من شأنها أن تساعد أخصائيي الرعاية الصحية والعاملين في أقسام الطوارئ من الوصول إلى كميات كبيرة من المعلومات وفرزها خلال مدة زمنية قصيرة، ما يسهم بالتالي في تقليص الوقت الحرج الذي يتم تكريسه للمريض الواحد بالشكل الأمثل.

تعتمد إذن المؤسسات الصحية والمستشفيات حول العالم على هذه الأنظمة في بنيتها التحتية لأتمتة العمل ورقمنته بما يعزز الإنتاجية ويزيد من دقة الرعاية الصحية، لتتحول بذلك إلى مستشفيات رقميّة عبر نظام متكامل وآلية عمل رقمية مترابطة فيما بينها من خلال منصات تعرض بيانات تتعلق بالمرضى إلى الحد المسموح به قانونياً مع الحفاظ على خصوصية المريض وهي خطوة غاية في الأهمية بحيث يمكن للطبيب أن يستعرض المعلومات المتعلقة بمريضه قبل تحديد آلية العلاج وهو ما يضمن حصوله على رعاية صحية دقيقة وعالية الجودة بوقت أسرع.

الإختبارات والتجارب العلمية

الإختبارات والتجارب العلمية والأبحاث السريرية القائمة حول العالم إستفادت بشكل كبير من خوارزميات الذكاء الإصطناعي، حيث توج العلماء والباحثون إلى إستخدام البيانات التي يتم جمعها بواسطة تقنيات الذكاء الإصطناعي من السجلات الصحية الإلكترونية والأجهزة القابلة للإرتداء ما أسهم في توفير الأموال الضخمة التي كانت تُصرف في هذا المجال. كما تسمح هذه التقنيات بالبحث في التقارير الطبية عن الأشخاص المؤهلين للمشاركة في التجارب السريرية.

تطبيق الذكاء الإصطناعي في التجارب السريرية يساعد العلماء في تحليل البيانات والمعلومات العلمية، وإمكانية تقسيم المرضى والنتائج التنبؤية، وتعزيز عمليات التحليل وإتخاذ القرار من البيانات بهدف تعزيز معدّلات النجاح للتجارب السريرية.

مقالات ذات صلة

اترك تعليقاً

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني. الحقول الإلزامية مشار إليها بـ *

*

code

زر الذهاب إلى الأعلى