البشر والذكاء الاصطناعي على قدم المساواة عند تفسير الصور الطبية

حسب دراسة خبراء نشرت في المجلة البريطانية الصحة الرقمية لانسيت، وصل الذكاء الاصطناعي الآن إلى مرحلة يكون فيها على قدم المساواة مع الخبراء البشريين في إجراء التشخيصات الطبية بالاعتماد على الصور. كما اليومية البريطانية The Guardian يضعها ، "تسببت إمكانات الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية في إثارة الإثارة ، حيث قال المدافعون إنها ستخفف الضغط على الموارد ، توفير وقت للتفاعل بين الطبيب والمريض وحتى المساعدة في تطوير علاج مخصص ". وتضيف الصحيفة أن الحكومة البريطانية أعلنت في أغسطس 2019 250 مليون جنيه إسترليني من التمويل لمختبر الذكاء الاصطناعي الجديد التابع لـ NHS.

في تقريره ، قام فريق الخبراء بقيادة الدكتور Xioan Liu و الأستاذ أليستر دينيستون ، في مستشفيات جامعة برمنغهام NHS مؤسسة Trust Trust وغيرهم من المؤلفين المشاركين ركزوا على الأوراق البحثية التي نُشرت منذ عام 2012. واعتبروا ذلك العام المحوري للتعلم العميق ، وهو أمر يستخدم الذكاء الاصطناعي في تفسير الصور الطبية ، عندما "يتم إدخال سلسلة من الصور المصنفة في خوارزميات اختر الميزات بداخلها وتعلم كيفية تصنيف الصور المتشابهة. لقد أظهر هذا النهج وعدًا في تشخيص الأمراض من السرطانات إلى أمراض العين".

في البداية ، وجد الباحثون أكثر من 20,000 ألف دراسة ذات صلة ، لكن 14 فقط من تلك التي كانت مبنية على أمراض بشرية أعطتهم بيانات جيدة يمكنهم استخدامها ، "اختبرت نظام التعلم العميق بالصور من مجموعة بيانات منفصلة إلى تلك المستخدمة لتدريبها ، وعرضت الصور نفسها على الخبراء البشريين ".

بناءً على نتائجهم المستخلصة من هذه الدراسات الـ 14 ، خلص فريق الخبراء إلى أن "اكتشفت أنظمة التعلم العميق حالة مرضية بشكل صحيح في 87٪ من الوقت - مقارنة بـ 86٪ لأخصائيي الرعاية الصحية - وقدمت بشكل صحيح 93٪ من الوقت الواضح تمامًا ، مقارنة بـ 91٪ للخبراء البشريين ".

في حديثه عن الدراسة ، قال البروفيسور دينيستون أنه في نفس الوقت "كانت النتائج مشجعة ولكن الدراسة كانت بمثابة اختبار للواقع لبعض الضجيج حول الذكاء الاصطناعي ". ومع ذلك ، ظل متفائلاً بشأن استخدام الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية قائلاً إن "أنظمة التعلم العميق هذه يمكن أن تعمل كأداة تشخيصية وتساعد في معالجة تراكم عمليات المسح والصور". أيضًا ، اعتقد الدكتور ليو أنها "يمكن أن تكون مفيدة في الأماكن التي تفتقر إلى الخبراء لتفسير الصور."

على الجانب الآخر من المحيط ، وفيما يتعلق باستخدام الذكاء الاصطناعي في الطب ، كان كذلك أعلن أن Mayo Clinic في مينيسوتا ، الذين وفقًا لـ سلكي نشأت "بداية حفظ السجلات الطبية الحديثة في الولايات المتحدة "، في شراكة مع Google لتخزين" بيانات المريض بالمستشفى بأمان في ركن خاص من السحابة السحابية للشركة. إنه تحول من Microsoft Azure ، حيث قامت Mayo بتخزين بيانات المرضى منذ مايو من العام الماضي عندما أكملت مشروعًا استمر لسنوات لإدخال جميع مواقع الرعاية الخاصة بها في نظام سجل صحي إلكتروني واحد ". في ذلك الوقت كان يسمى مشروع بلامر ، على اسم هنري بلامر ، مخترع نظام حفظ السجلات الطبية في Mayo Clinic.

كما يشير Wired ، تشارك Google بالفعل في جهود أخرى لاستخدام الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية ، مع تجارب مثل قراءة الصور الطبية, تحليل الجينوم, توقع أمراض الكلىو فحص مشاكل العين بسبب مرض السكري. استنادًا إلى شراكة مدتها 10 سنوات ، "Google خطط لإطلاق العنان لها خبرة عميقة في الذكاء الاصطناعي على مجموعة Mayo الضخمة من السجلات السريرية. يخطط عملاق التكنولوجيا أيضًا لإنشاء مكتب في روتشستر ، مينيسوتا ، لدعم الشراكة ، لكنه رفض تحديد عدد الموظفين الذين سيعملون عليه أو متى سيتم افتتاحه ".

للتغلب على المشكلات التنظيمية والقانونية المحتملة التي واجهتها Google سابقًا ، مثل مشكلة "تطبيق يسمى Streams تتطور إليه شركة DeepMind التابعة لها مساعد مدعوم بالذكاء الاصطناعي بالنسبة للأطباء والممرضات "، أعلنت Mayo Clinic أنه" سيتم حظر Google تعاقديًا من دمج بيانات Mayo السريرية مع أي مجموعات بيانات أخرى ، وفقًا لمتحدث باسم المستشفى. وهذا يعني أنه مهما كانت البيانات التي تمتلكها Google عن شخص ما من خلال خدماتها الموجهة للمستهلكين ، مثل Gmail وخرائط Google و YouTube ، فلا يمكن دمجها مع ذاكرات التخزين المؤقت لسجلات Mayo الطبية التي تم مسحها ".