الذكاء الاصطناعي ومستقبل الرعاية الصحية

كلا العالمين الصناعي والنامي يواجهان ديموغرافية غير مسبوقة التغييرات. وصلت معدلات المواليد إلى الحد الأدنى في بعض أكبر دول العالم ، بينما يستعد مليارات العمال حرفيًا لدخول التقاعد.

بدأ الباحثون وصناع السياسات ، على مدى العقدين الماضيين ، في البحث بنشاط عن طرق للتعامل مع ارتفاع تكاليف الرعاية الصحية للسكان المسنين. في جميع المجالات ، أصبح الذكاء الاصطناعي يعتبر الحل الأكثر فائدة.

لا يقتصر دور الذكاء الاصطناعي على أتمتة المهام الأساسية، مما يلغي الحاجة إلى التدخل البشري المكلف في كثير من الحالات، ولكن يمكن استخدامه لإعطاء إحساس أكبر بالخصوصية وحرية التصرف للمرضى. علاوة على ذلك، وبفضل التعلم الآلي، يمكن للتطبيقات المطبقة اليوم أن تتحسن بمرور الوقت وتتكيف مع التحديات الجديدة التي قد تنشأ في المستقبل. 

تتناول هذه المقالة بعض التطبيقات الممكنة لتقنيات الذكاء الاصطناعي / تعلم الآلة في الرعاية الصحية. لا شيء موصوف أدناه يكمن بعيدًا جدًا في المستقبل ، وسيكون على الأرجح جزءًا من سوق الذكاء الاصطناعي للرعاية الصحية متوقع لتنمو إلى حجم 44.5 مليار دولار بحلول عام 2026. 

التطوير الصيدلاني المبسط

كل عام ، صناعة الأدوية تنفق ما يقرب من 100 مليار دولار على البحث والتطوير. يمكن تخفيض العديد من التكاليف التي تنطوي عليها هذه العملية من خلال تطبيق أدوات تحليل البيانات الضخمة ، بما في ذلك الشبكات العصبية، لقواعد البيانات التي تصنف الهياكل الجزيئية للمكونات الطبية المحتملة. 

لقد أظهرت هذه الاستراتيجية نتائج واعدة بشكل خاص في المواقف التي يكون فيها الوقت جوهريًا ، كما هو الحال أثناء الأوبئة. في عام 2015 ، أثناء تفشي فيروس إيبولا في شرق إفريقيا ، استخدمت جامعة تورنتو الذكاء الاصطناعي لمعالجة قاعدة بيانات المركبات الصيدلانية بسرعة. تم تحقيق اكتشاف العلاج الذي كان يتطلب شهورًا أو حتى سنوات من التحليل في أقل من يوم واحد. 

كما كان تقرير جيد، كان تحليل الذكاء الاصطناعي أيضًا جزءًا لا يتجزأ من تطوير لقاحات وعلاجات COVID-19 على مدار العام ونصف العام الماضيين. مع ظهور سلالات جديدة من الفيروس ، يستمر تطبيق نفس التكنولوجيا.

التوثيق الطبي الآلي

مع تخزين معظم سجلات العيادات والمستشفيات بالفعل في تنسيق رقمي ، تلعب السجلات الصحية الإلكترونية ("السجلات الصحية الإلكترونية") دورًا مهمًا في الرعاية الصحية. في حين أن هذه التكنولوجيا جعلت من الأسهل والأسرع والأرخص في النهاية الوصول إلى سجلات المرضى ، فإن الرقمنة الفعلية للوثائق الطبية يمكن أن تمثل عبئًا كبيرًا على مقدمي الرعاية الصحية الذين يعانون من ضغوط زمنية. 

توجد حاليًا تقنية معالجة اللغات الطبيعية (NLP) التي يمكنها تبسيط العديد من العمليات المتعلقة بجمع البيانات الطبية وتخزينها. في حين أن برامج التعرف على الصوت والإملاء ليست جديدة في الطب، اقتراحات يتم الآن تطبيق خوارزميات الذكاء الاصطناعي التي توثق وتحلل تفاعلات المهنيين الطبيين بالكامل مع المرضى.

يتمثل أحد التطبيقات المقترحة لهذه التقنية في استخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لمعالجة مقاطع الفيديو التي يتم تسجيلها باستخدام الكاميرات التي يرتديها الأطباء. في الواقع ، سيكون هذا مشابهًا تمامًا لكاميرات الجسم التي يرتديها العديد من ضباط الشرطة اليوم. يمكن فهرسة المعلومات التي تم جمعها في مقاطع الفيديو هذه بسرعة ودمجها مع البيانات الطبية الأخرى لمزيد من التحليل.  

تشخيصات السيلفي

في بعض أنحاء العالم ، تكون العيادات والمستشفيات الصحية قليلة ومتباعدة. في حالات أخرى ، قد يبدو قضاء وقت من يومك المزدحم في زيارة الطبيب لإجراء فحوصات روتينية أمرًا صعبًا لا داعي له. بالنسبة للأشخاص الذين يعيشون في أي من هذه المواقف ، غالبًا ما تظل الظروف الخطيرة غير مكتشفة حتى فوات الأوان.

لحسن الحظ ، حتى في المناطق النائية ، يمتلك معظم الناس اليوم أداة تشخيصية قوية في جيوبهم - هواتفهم الذكية. تتحسن جودة تخيل كاميرا الهاتف الخليوي كل عام ، في حين أن إنتاج التكنولوجيا أصبح أرخص. من المؤكد أن الصور التي يتم التقاطها باستخدام هذه الأجهزة قابلة للتحليل بواسطة خوارزميات الذكاء الاصطناعي. 

بالفعل ، بدأ الأطباء في المناطق التي لا تتوفر فيها إمكانية الحصول على صور سريرية عالية الجودة باستخدام الصور الملتقطة بهواتفهم المحمولة لتحليل مرضاهم. في الواقع ، تُستخدم حاليًا الهواتف الذكية المزودة ببرامج مدعومة بالتعلم الآلي لتشخيص سرطان الجلد والأورام الميلانينية بمعدلات من الدقة تصل إلى 90٪. فئة المستهلك التطبيقات موجودة بالفعل في السوق والتي يمكن أن تسمح للمستخدمين المنتظمين باكتشاف التغيرات الجلدية في أجسامهم. 

يتم تطبيق تقنية مماثلة في طب العيون. تم تطوير الخوارزميات و من وزارة الصحة من قبل إدارة الغذاء والدواء الأمريكية (FDA) للكشف عن اعتلال الشبكية لدى مرضى السكري من خلال تحليل الصور. 

التطبيب عن بعد الذي يدعمه روبوت المحادثة

كل شخص لديه أشياء معينة يفضل الاحتفاظ بها خاصة ، وبالنسبة للكثيرين ، الصحة هي أحد هذه الأشياء. من المؤكد أن الحذر مفهوم عندما يتعلق الأمر بمناقشة المشكلات الطبية مع الأقران والزملاء ، ولكن بالنسبة لبعض الأشخاص ، قد يبدو حتى التواصل مع المتخصصين في الرعاية الصحية أمرًا شاقًا. 

قد تقدم Chatbots حلاً لهذه الأنواع من المرضى. التكنولوجيا ، التي تُستخدم بالفعل في التطبيب عن بعد لجدولة المواعيد ، وعبوات الوصفات الطبية ، والفرز ، يتم التحقيق فيها بنشاط كطريقة للتعامل مع الأفراد الذين يحتاجون إلى مشورة حول الرعاية الصحية الأساسية التي تتم إدارتها ذاتيًا. 

في الواقع، الباحثين في المملكة المتحدة ، وجد أن روبوتات المحادثة ستكون الخيار المفضل للمرضى الذين يواجهون ظروفًا صحية وصمة عارًا ، مثل الأمراض المنقولة بالاتصال الجنسي. مع زيادة إخفاء الهوية ، من المرجح أن يطلب المرضى المساعدة في المشكلات التي قد تؤدي إلى مخاوف أكبر في المستقبل ، إذا تُركت دون علاج. 

وفي الختام

لا تمثل حالات استخدام الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية الموضحة في هذه المقالة سوى عينة صغيرة جدًا لما قد يكون ممكنًا بالفعل. مع اقتراب العقد القادم من تطوير Medtech ، نحن على يقين من اكتشاف العديد من الابتكارات الرائدة ، والتي لا يمكننا وضع نظريات حول بعضها إلا اليوم. 

المفتاح إذن هو القدرة على تحويل النظرية إلى واقع. في دايجر، نحن متخصصون في تحويل الأفكار النظرية المتعلقة بالذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي إلى حلول قابلة للتنفيذ تضيف قيمة للأعمال. يرجى الاتصال بنا أو زيارة موقعنا على الإنترنت لمعرفة المزيد عن خدماتنا.