أدى اعتماد الذكاء الاصطناعي (AI) إلى إحداث تحول في كل صناعة وقطاع، ولكن ربما لا يوجد مكان يمكن أن يحدث فيه تطبيق الذكاء الاصطناعي مثل هذا الاختلاف الجوهري مثل الرعاية الصحية، والتي يمكن أن تؤثر على حياة وسبل عيش مئات الملايين من البشر.
يدرك العلماء تأثير الذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الصحية. يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لتوفير رعاية فردية وفعالة للمرضى: المريض المناسب، العلاج المناسب، الوقت المناسب.
سيكون التأثير العام هو تقليل التشخيصات المفقودة، والعلاجات الخاطئة وما يرتبط بذلك من استخدامات الموارد الزائدة . فيما يلي بعض الطرق التي يستخدم بها الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية:
1. مراقبة وتعقب المريض عن بعد.
يمكن أن تؤدي القدرة على مراقبة غرفة المريض عن بُعد إلى تقليل عدد الموظفين، مما يؤدي إلى توفير التكاليف. يتعين على العديد من المستشفيات استخدام” جليسات الأطفال ” لمراقبة المرضى المعرضين لمخاطر السقوط العالية للتخفيف من أي إصابة إضافية وضمان سلامة هؤلاء المرضى.
وقد أدى الوباء إلى تفاقم الوضع الإشكالي بالفعل بين المستشفيات مع نقص الموظفين. ومع ذلك، من خلال تدريب الذكاء الاصطناعي على كل مرحلة ممكنة للمريض في السرير – الأغطية أو الإيقاف، والمريض في السرير مقابل على الأرض – يستطيع الكمبيوتر التعرف على ما إذا كان الشخص قد سقط أم لا.
يمكن للذكاء الاصطناعي بناء خوارزمية لاكتشاف متى يحاول المريض الخروج من السرير ثم تنبيه عامل الرعاية الصحية، الذي نأمل أن يتدخل قبل سقوط المريض.
يمكن أيضًا استخدام الذكاء الاصطناعي لمساعدة المرضى عندما يكونون في المنزل. باستخدام تقنيات رؤية الكمبيوتر ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP) في الذكاء الاصطناعي، يمكنك الحصول على مساعدين رقميين لتذكير المرضى بتناول الأدوية في الأوقات المناسبة.
في الواقع، المساعد الذكي يمكنه حتى مراقبة المرضى للتأكد من تناولهم الدواء بعد التذكير. مع الذكاء الاصطناعي، يمكننا بشكل استباقي منع حدوث نتيجة سلبية في المستقبل.
2. تحديد العيوب والتنبؤ بالمخاطر.
استخدام آخر للرعاية الصحية للذكاء الاصطناعي يتضمن خوارزميات تحدد التشوهات الجسدية لدى المريض. هذا يمكن أن يساعد بشكل أفضل في تشخيص الطبيب.
يمكن للذكاء الاصطناعي بناء خوارزمية تعتمد على عشرات الآلاف من الصور لجسم معين أو نتيجة اختبار أو جزء من الجسم. بناءً على هذه المعرفة، يمكن تدريبه على تحديد الاختلافات والأنماط، كما أنه يزود الأطباء بمجموعة إضافية من العيون الدقيقة. فكيف سيعمل هذا؟
على سبيل المثال، عندما يتطلع الطبيب إلى تشخيص مرض معين في العين، مثل الجلوكوما، يمكن تدريب الذكاء الاصطناعي على جميع الصور الممكنة للعين السليمة وأيضًا العيون المصابة بالتشوهات، لتحديد الفرق بين الجلوكوما أو غيره من التهابات أو أمراض العين.
نتيجة لذلك، قد تكون هناك تغييرات طفيفة في عين المريض قد لا يلاحظها الطبيب في المراحل المبكرة. ومع ذلك يمكن للذكاء الاصطناعي أن يلتقط هذه التغييرات، مما يسمح للطبيب بتشخيص المشكلات في وقت مبكر.
بالإضافة إلى اكتشاف الأمراض مبكرًا، يمكن للذكاء الاصطناعي أيضًا التنبؤ باحتمالية الإصابة بمرض أو حالة طبية معينة. تستخدم العديد من مرافق الرعاية الصحية التعلم الآلي (ML) والتعلم العميق لتحديد النساء المعرضات لخطر الإصابة بسرطان الثدي.
وذلك استنادًا إلى تقديرات المخاطر الخاصة بالمريض المستمدة من فحوصات التصوير الشعاعي للثدي (الأشعة السينية)، بحيث يمكن تخصيص بروتوكولات الفحص لكل مريضة بمزيد من التكرار.
في متابعة فحوصات الفحص أو التصوير المساعد مثل الموجات فوق الصوتية أو التصوير بالرنين المغناطيسي (MRI)، يتم استخدام التعلم الآلي والتعلم العميق أيضًا لقياس عوامل خطر الإصابة بسرطان الثدي، مثل كثافة الثدي بشكل موثوق به وقابل للتكاثر وبطريقة موحدة، لذا فإن نماذج المخاطر التي تتضمن عوامل الخطر هذه يمكن الاعتماد عليها أيضًا وقابلة للتكرار وموحدة عند تطبيقها عبر السكان.
بالإضافة إلى ذلك، يمكن استخدامها لتحديد صور الثدي الشعاعية ذات جودة الصورة غير الملائمة والتي تزيد من خطر فقدان السرطان – مما قد يؤدي إلى تأخر التشخيص والعلاج وضعف التشخيص.
3. تطوير الأدوية.
يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لإنشاء عقاقير متعددة الأهداف تستهدف جينات متعددة باستخدام نفس الأدوية، ويمكنه أيضًا تخصيص الأدوية والعلاجات للطب الفردي.
في الواقع، يعتقد أنه بدافع الضرورة، سيتم تصميم جميع الأدوية في المستقبل إما بواسطة الذكاء الاصطناعي أو سيكون لها عنصر ذكاء اصطناعي.
العلاج وتطوير الأدوية يزدادان صعوبة، وهناك عدد أقل من الباحثين، والتكاليف آخذة في الارتفاع، وهناك المزيد من المنافسة – وهذا يخلق فرصًا للأدوية متعددة الأهداف، والطب الفردي، والتشخيصات المتقدمة التي تشكل جزءًا بسيطًا من التكلفة.
يمكن أن يوفر الذكاء الاصطناعي توفيرًا كبيرًا في التكلفة والوقت لشركات تصنيع الأدوية. كما يمكن أن يؤدي استخدام الذكاء الاصطناعي إلى خفض تكلفة تطوير الأدوية.
وذلك لأنه يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي في نقاط مختلفة أثناء العملية، بما في ذلك اختيار المركب، وسلامة الأدوية، وتحديد العلامات الحيوية – وهذه هي البداية فقط.
كما يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لتحقيق الجدوى التجارية، واختيار المرشحين لتجارب الأدوية، وتقييم نتائج تجارب الأدوية، وتسويق الدواء، وتقييم السلامة والآثار الجانبية بمجرد طرحها في السوق.
حتى لو كان من الممكن تخفيض تكلفة تطوير دواء وصفة طبية جديد بنسبة 2٪ فقط، فسيكون لذلك تأثير كبير.
من خلال تطبيق خوارزميات الذكاء الاصطناعي التي تحلل البيانات، يسهل تحديد الأنماط والارتباطات، مما يوفر الوقت والمال لمؤسسات الرعاية الصحية.
هذه الخوارزميات الجديدة لا تحل محل البيانات الحالية، ولكنها بدلاً من ذلك تقدم رؤى جديدة أو رأيًا ثانيًا، مما يلغي الحاجة إلى البحث السريري.
كما يمكن أن يساعد تحليل الانحدار في العثور على ارتباط” مفقود” بين العناصر المختلفة لمجموعة البيانات للمساعدة. على سبيل المثال، في الكشف عن من سيتفاعل أكثر أو العكس.
إقرأ أيضاً… تطبيقات إنترنت الأشياء (IoT) في المجال الطبي والرعاية الصحية.
4. أتمتة الأعمال الروتينية المملة.
تستخدم الشركات في عدد كبير من القطاعات الذكاء الاصطناعي للتعامل مع المهام العادية والمتكررة، والرعاية الصحية ليست استثناءً.
يوجد العديد من الأماكن التي يمكن للذكاء الاصطناعي تحسين العمل الإداري فيها في المستشفيات. تتضمن هذه المهام دورة الإيرادات وتكنولوجيا المعلومات وسلسلة التوريد والموارد البشرية. فكر في اكتشاف الفوائد والتحقق وإدارة التفويض المسبق ومعالجة الفواتير وحتى الجدولة.
هذه المهام والعمليات التي تستغرق وقتًا طويلاً عرضة للخطأ البشري، حيث تلتهم القدرات والموارد مع زيادة التكاليف. تشكل المهام الإدارية كثيفة البيانات ما يقرب من ثلث جميع تكاليف الرعاية الصحية، والذكاء الاصطناعي لا يمكن أن يساعد فقط في توفير المال، بل يسمح أيضًا بالتركيز على المهام ذات القيمة الأعلى.
كما يمكن استخدام معالجة اللغة الطبيعية لجمع البيانات الصوتية وتحويلها تلقائيًا إلى نص، وإدخال بيانات التدريب في أنظمة الذكاء الاصطناعي لفهم الأسئلة المطروحة والأعراض التي وصفها المرضى.
يمكن أيضًا إضافة البيانات تلقائيًا إلى السجل الطبي للمرضى بتنسيق مناسب، مما يوفر للأطباء الوقت المطلوب لإدخال البيانات يدويًا. وعلى سبيل المكافأة، يمكن للأطباء قضاء المزيد من الوقت في التفاعلات الجيدة مع المرضى.
5. التعامل مع اللوجستيات.
يمكن للذكاء الاصطناعي أيضًا أن يخدم وظيفة لوجستية في الرعاية الصحية من خلال تحديد الأنماط في تخطيطات المستشفيات. ممرات المستشفى المزدحمة يمكن أن تزدحم، من المرضى الذين ينتظرون في الممرات، إلى الأقسام المكتظة بسبب حادث ما.
في حين أن هناك الكثير مما يحدث مع المرضى، إلا أن هناك المزيد من الأحداث وراء الكواليس لضمان حصول الأطباء والممرضات على الإمدادات المناسبة والأرضيات مزودة بما يحتاجون إليه.
يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لنقل الموارد المناسبة بسرعة إلى المكان المناسب في فترة زمنية قصيرة. على سبيل المثال، يمكن للذكاء الاصطناعي المساعدة في تحديد الفرق بين نقالة مزودة بشخص أو بدونه، أو سرير مستشفى مقابل مجموعة من الصناديق.
أيضًا، عندما يحتاج موظف في المستشفى إلى نقل عربة الإمدادات بسرعة من الطابق السفلي إلى طابق آخر. فإن الخوارزمية التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي يمكنها بسرعة تحليل الوقت من اليوم والمناطق المكتظة بالسكان لتحديد أفضل طريق.
مع ازدياد اندماج الذكاء الاصطناعي في حياتنا اليومية، أصبحت الاحتمالات مثيرة. يراقب الخبراء مجال الرعاية الصحية حيث يتم تحرير رأس المال البشري من الوظائف الشاقة أو المتكررة. بينما يتم استخدام التعلم الآلي والتقنيات المتقدمة للتعرف على الأشياء التي لا يستطيع البشر صقلها.