قاده التفكير
الإمكانات التحويلية للنموذج التأسيسي الخاص بالرعاية الصحية
في العامين الماضيين، تطورت النماذج التأسيسية العامة مثل GPT-4 بشكل ملحوظ، حيث قدمت إمكانات غير مسبوقة بسبب مجموعات البيانات الأكبر حجمًا، وزيادة أحجام النماذج، والتحسينات المعمارية. هذه النماذج قابلة للتكيف مع مجموعة واسعة من المهام في مختلف المجالات. ومع ذلك، لا يزال الذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الصحية يتميز بنماذج مصممة لمهام محددة. على سبيل المثال، النموذج الذي تم تدريبه على تحليل الأشعة السينية لكسور العظام لن يؤدي إلا إلى تحديد الكسور ويفتقر إلى القدرة على إنشاء تقارير إشعاعية شاملة. أكثر من 500 نماذج الذكاء الاصطناعي المعتمدة من قبل إدارة الغذاء والدواء تقتصر على حالة استخدام واحدة أو حالتين. ومع ذلك، فإن نماذج الأساس، المعروفة بقابليتها للتطبيق على نطاق واسع عبر مهام مختلفة، تمهد الطريق لنهج تحويلي في تطبيقات الرعاية الصحية.
على الرغم من وجود محاولات أولية لتطوير نماذج أساسية للتطبيقات الطبية، إلا أن هذا النهج الأوسع لم يصبح سائدًا بعد في مجال الذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الصحية. ويرجع هذا الاعتماد البطيء بشكل أساسي إلى التحديات المرتبطة بالوصول إلى مجموعات كبيرة ومتنوعة من بيانات الرعاية الصحية، فضلاً عن الحاجة إلى نماذج للتفكير عبر أنواع مختلفة من البيانات الطبية. تعتبر ممارسة الرعاية الصحية بطبيعتها متعددة الوسائط وتتضمن معلومات من الصور والسجلات الصحية الإلكترونية (EHRs) وأجهزة الاستشعار والأجهزة القابلة للارتداء وعلم الجينوم والمزيد. وبالتالي، يجب أن يكون نموذج الرعاية الصحية التأسيسي متعدد الوسائط بطبيعته. ومع ذلك، فإن التقدم الأخير في البنى متعددة الوسائط والتعلم الخاضع للإشراف الذاتي، والذي يمكنه التعامل مع أنواع مختلفة من البيانات دون الحاجة إلى بيانات مصنفة، يمهد الطريق لنموذج تأسيسي للرعاية الصحية.
الوضع الحالي للذكاء الاصطناعي التوليدي في الرعاية الصحية
لقد كانت الرعاية الصحية تقليديًا بطيئة في تبني التكنولوجيا، ولكن يبدو أنها تبنتها الذكاء الاصطناعي التوليدي بسرعة أكبر. في HIMSS24، وهو أكبر مؤتمر عالمي لمتخصصي تكنولوجيا الرعاية الصحية، كان الذكاء الاصطناعي التوليدي هو النقطة المحورية في كل عرض تقديمي تقريبًا.
تركز إحدى حالات الاستخدام الأولى للذكاء الاصطناعي التوليدي في مجال الرعاية الصحية والتي شهدت اعتمادًا واسع النطاق على تخفيف العبء الإداري للوثائق السريرية. تقليديًا، يستهلك توثيق تفاعلات المرضى وعمليات الرعاية جزءًا كبيرًا من وقت الأطباء (> ساعتين يوميًا)، وغالبًا ما ينتقصهم من الرعاية المباشرة للمرضى.
تُستخدم نماذج الذكاء الاصطناعي مثل GPT-4 أو MedPalm-2 لمراقبة بيانات المرضى وتفاعلات الطبيب والمريض لصياغة المستندات الرئيسية مثل ملاحظات التقدم وملخصات الخروج وخطابات الإحالة. تسجل هذه المسودات المعلومات الأساسية بدقة، ولا تتطلب سوى مراجعة الطبيب وموافقته. وهذا يقلل بشكل كبير من وقت العمل الورقي، مما يسمح للأطباء بالتركيز بشكل أكبر على رعاية المرضى، وتعزيز جودة الخدمة وتقليل الإرهاق.
ومع ذلك، فإن التطبيقات الأوسع للنماذج الأساسية في مجال الرعاية الصحية لم تتحقق بالكامل بعد. النماذج التأسيسية العامة مثل GPT-4 لها العديد من القيود؛ وبالتالي، هناك حاجة إلى نموذج تأسيسي خاص بالرعاية الصحية. على سبيل المثال، يفتقر GPT-4 إلى القدرة على تحليل الصور الطبية أو فهم بيانات المريض الطولية، وهو أمر بالغ الأهمية لتوفير تشخيص دقيق. بالإضافة إلى ذلك، فهي لا تمتلك أحدث المعرفة الطبية، حيث تم تدريبها على البيانات المتاحة حتى ديسمبر 2023 فقط. يمثل MedPalm-2 من Google المحاولة الأولى لبناء نموذج أساسي خاص بالرعاية الصحية، قادر على الإجابة على كل من الاستفسارات الطبية والتفكير حول الصور الطبية. ومع ذلك، فإنه لا يزال لا يستوعب الإمكانات الكاملة للذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الصحية.
بناء النموذج التأسيسي للرعاية الصحية
تبدأ عملية بناء نموذج تأسيسي للرعاية الصحية بالبيانات المستمدة من المصادر العامة والخاصة، بما في ذلك البنوك الحيوية والبيانات التجريبية وسجلات المرضى. سيكون هذا النموذج قادرًا على معالجة ودمج أنواع مختلفة من البيانات، مثل النصوص مع الصور أو النتائج المختبرية، لأداء مهام طبية معقدة.
بالإضافة إلى ذلك، يمكنه التفكير في المواقف الجديدة والتعبير عن مخرجاته بلغة طبية دقيقة. وتمتد هذه القدرة إلى استنتاج واستخدام العلاقات السببية بين المفاهيم الطبية والبيانات السريرية، خاصة عند تقديم توصيات العلاج بناءً على بيانات المراقبة. على سبيل المثال، يمكن التنبؤ بمتلازمة الضائقة التنفسية الحادة الناتجة عن الصدمات الصدرية الشديدة الأخيرة وانخفاض مستويات الأكسجين الشرياني، على الرغم من زيادة إمدادات الأكسجين.
علاوة على ذلك، سيتمكن النموذج من الوصول إلى المعلومات السياقية من مصادر مثل الرسوم البيانية المعرفية أو قواعد البيانات للحصول على المعرفة الطبية الحديثة، وتعزيز منطقها والتأكد من أن نصائحها تعكس أحدث التطورات في الطب
تطبيقات وتأثير النموذج التأسيسي للرعاية الصحية
الاستخدامات المحتملة للنموذج التأسيسي للرعاية الصحية واسعة النطاق. وفي التشخيص، يمكن لمثل هذا النموذج أن يقلل الاعتماد على التحليل البشري. بالنسبة لتخطيط العلاج، يمكن أن يساعد النموذج في صياغة استراتيجيات العلاج الفردية من خلال النظر في السجل الطبي الكامل للمريض، والتفاصيل الجينية، وعوامل نمط الحياة. بعض التطبيقات الأخرى تشمل:
- تقارير الأشعة الأرضية: يمكن للنموذج التأسيسي للرعاية الصحية تحويل الأشعة الرقمية عن طريق إنشاء مساعدين متعددي الاستخدامات يدعمون أطباء الأشعة من خلال أتمتة صياغة التقارير وتقليل عبء العمل. سيكون أيضًا قادرًا على دمج تاريخ المريض بأكمله. على سبيل المثال، يمكن لأخصائيي الأشعة الاستعلام عن النموذج حول التغيرات في الظروف مع مرور الوقت: "هل يمكنك تحديد أي تغييرات في حجم الورم منذ آخر فحص؟"
- دعم القرار السريري بجانب السرير: ومن خلال الاستفادة من المعرفة السريرية، فإنه سيقدم تفسيرات واضحة وملخصات للبيانات، وينبه الطاقم الطبي إلى المخاطر المباشرة التي يتعرض لها المريض ويقترح الخطوات التالية. على سبيل المثال، نموذج التنبيه السحابي، "تحذير: هذا المريض على وشك التعرض لصدمة"، ويوفر روابط لملخصات البيانات ذات الصلة وقوائم المراجعة لاتخاذ الإجراءات اللازمة.
- إكتشاف عقار: إن تصميم البروتينات التي ترتبط بشكل محدد وبقوة بالهدف هو أساس اكتشاف الأدوية. بدأت النماذج المبكرة مثل RFdiffusion في توليد البروتينات بناءً على المدخلات الأساسية مثل هدف الارتباط. بناءً على هذه النماذج الأولية، يمكن تدريب نموذج تأسيسي خاص بالرعاية الصحية لفهم تسلسل اللغة والبروتين. وهذا من شأنه أن يسمح لها بتقديم واجهة نصية لتصميم البروتينات، مما قد يؤدي إلى تسريع عملية تطوير أدوية جديدة
التحديات
على الرغم من أن بناء نموذج تأسيسي خاص بالرعاية الصحية يظل هو الهدف النهائي، وقد جعلته التطورات الحديثة أكثر جدوى، إلا أنه لا تزال هناك تحديات كبيرة في تطوير نموذج واحد قادر على التفكير عبر مفاهيم طبية متنوعة:
- رسم خرائط البيانات طرائق متعددة: يجب تدريب النموذج على طرائق البيانات المختلفة مثل بيانات السجل الصحي الإلكتروني، وبيانات التصوير الطبي، والبيانات الوراثية. يعد التفكير في هذه الطرائق أمرًا صعبًا لأن الحصول على بيانات عالية الدقة تحدد بدقة التفاعلات عبر جميع هذه الطرائق أمر صعب. علاوة على ذلك، فإن تمثيل الطرائق البيولوجية المختلفة، بدءًا من الديناميات الخلوية وحتى الهياكل الجزيئية والتفاعلات الجينية على مستوى الجينوم، أمر معقد. إن التدريب الأمثل على البيانات البشرية أمر غير ممكن وغير أخلاقي، لذا يعتمد الباحثون على نماذج حيوانية أو خطوط خلوية أقل تنبؤا، مما يخلق تحديا في ترجمة القياسات المختبرية إلى الأعمال المعقدة للكائنات الحية بأكملها.
- المصادقة والتحقق: يصعب التحقق من صحة النماذج التأسيسية للرعاية الصحية بسبب تنوعها. تقليديًا، يتم التحقق من صحة نماذج الذكاء الاصطناعي لمهام محددة مثل تشخيص نوع من السرطان من خلال التصوير بالرنين المغناطيسي. ومع ذلك، يمكن للنماذج التأسيسية أداء مهام جديدة غير مرئية، مما يجعل من الصعب توقع جميع أوضاع الفشل المحتملة. إنهم يحتاجون إلى شرح تفصيلي لاختباراتهم وحالات الاستخدام المعتمدة ويجب عليهم إصدار تحذيرات للاستخدام خارج نطاق الملصق. يعد التحقق من مخرجاتهم أمرًا معقدًا أيضًا، حيث يتعاملون مع مدخلات ومخرجات متنوعة، مما قد يتطلب لجنة متعددة التخصصات لضمان الدقة.
- التحيزات الاجتماعية: وتخاطر هذه النماذج بإدامة التحيزات، لأنها قد تتدرب على البيانات التي لا تمثل تمثيلا كافيا لمجموعات معينة أو تحتوي على ارتباطات متحيزة. وتشكل معالجة هذه التحيزات أهمية بالغة، وخاصة مع تزايد حجم النماذج، وهو ما قد يؤدي إلى تفاقم المشكلة.
الطريق إلى الأمام
لقد بدأ الذكاء الاصطناعي التوليدي بالفعل في إعادة تشكيل الرعاية الصحية من خلال تخفيف عبء التوثيق على الأطباء، ولكن إمكاناته الكاملة لا تزال تنتظرنا. يعد مستقبل النماذج التأسيسية في مجال الرعاية الصحية بأن يكون تحويليًا. ولنتخيل نظاماً للرعاية الصحية حيث التشخيص ليس أسرع فحسب، بل وأيضاً أكثر دقة، وحيث يتم تصميم خطط العلاج بدقة بحيث تتناسب مع السمات الجينية للمرضى الأفراد، وحيث يمكن اكتشاف أدوية جديدة في غضون بضعة أشهر بدلاً من سنوات.
يمثل إنشاء نموذج أساسي للذكاء الاصطناعي خاص بالرعاية الصحية تحديات، خاصة عندما يتعلق الأمر بدمج البيانات الطبية والسريرية المتنوعة والمتناثرة. ومع ذلك، يمكن معالجة هذه العقبات من خلال الجهود التعاونية بين التقنيين والأطباء وصناع السياسات. ومن خلال العمل معًا، يمكننا تطوير أطر عمل تجارية تحفز مختلف أصحاب المصلحة (السجلات الصحية الإلكترونية، وشركات التصوير، ومختبرات علم الأمراض، ومقدمي الخدمات) لتوحيد هذه البيانات وإنشاء بنيات نموذجية للذكاء الاصطناعي قادرة على معالجة التفاعلات المعقدة ومتعددة الوسائط داخل الرعاية الصحية.
علاوة على ذلك، من الأهمية بمكان أن يمضي هذا التقدم في ظل بوصلة أخلاقية واضحة وأطر تنظيمية قوية لضمان استخدام هذه التكنولوجيات بشكل مسؤول ومنصف. ومن خلال الحفاظ على معايير عالية من التحقق والعدالة، يمكن لمجتمع الرعاية الصحية بناء الثقة وتعزيز القبول بين المرضى والممارسين على حد سواء.
تعد الرحلة نحو تحقيق إمكانات النماذج التأسيسية للرعاية الصحية بشكل كامل بمثابة حدود مثيرة. ومن خلال تبني هذه الروح الابتكارية، يمكن لقطاع الرعاية الصحية أن يتوقع ليس فقط مواجهة التحديات الحالية ولكن تحويل العلوم الطبية. نحن على حافة حقبة جديدة وجريئة في مجال الرعاية الصحية - حقبة مليئة بالإمكانيات ومدفوعة بوعد الذكاء الاصطناعي لتحسين الحياة على نطاق عالمي.
