• صاحب المنشور: أفراح العسيري
  
  ملخص النقاش:
  أحدثت التطورات الأخيرة في مجال الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ثورة في مختلف القطاعات، بما في ذلك الرعاية الصحية. مع قدرته على معالجة كميات هائلة من البيانات وتحليلها بسرعة وكفاءة أكبر بكثير من البشر، يوفر التعلم الآلي فرصًا هامة لتحسين إدارة الصحة العامة وتشخيص الأمراض وإدارة المرضى. ومع ذلك، فإن اعتماد هذه التقنيات في قطاع الرعاية الصحية ليس بدون طابعاته الخاصة والتحديات التي يجب مواجهتها. يتناول هذا المقال بعض القضايا الرئيسية المرتبطة بتطبيق التعلم الآلي في الطب، بالإضافة إلى مجالات محددة حيث يمكن تحقيق مكاسب كبيرة.

التحدي الأول: جودة البيانات

تعد الجودة الكافية للبيانات المدخلة أحد العوامل الحاسمة لنجاح نماذج التعلم الآلي.

في حين يتميز القطاع الطبي بمجموعة واسعة ومتنوعة من المعلومات المتاحة، إلا أنها غالبًا ما تكون غير متجانسة وغير موحدة بين المنظمات المختلفة والمستشفيات والمواقع الجغرافية داخل البلد الواحد أو حتى البلدان المختلفة.

هذا الهيكل المختلف يشكل عقبة أمام التدريب الفعال لنماذج التعلم الآلي مما يؤدي إلى نتائج أقل دقة وقدرات تشخيصية محدودة مقارنة بالنطاق المحتمل لهذه الأدوات.

التحدي الثاني: الخصوصية والأمان

الحفاظ على سرية بيانات المرضى والحماية من الوصول الغير مصرح به أمر ضروري ويُعد من أهم المعايير الأخلاقية والقانونية في كل الدول حول العالم.

إن تطبيق تقنيات التعلم الآلي يعني التعامل مع كميات ضخمة من البيانات الشخصية للحالة الطبية لكل فرد، مما يزيد المخاطر الأمنية المحتملة ويضاعف حساسية الحصول عليها واستخدامها واستخراج أي استنتاجات منها بطريقة خاطئة قد تضر بحقوق الأفراد المصابين صحيا.

المجالات الواعدة للتطبيق

التشخيص المبكر للأمراض

التنبؤ بالأمراض المزمنة باستخدام خوارزميات التعلم الآلي

يمكن استخدام تعزيز تعلم العملاء لتحديد الأنماط واتخاذ القرارات بناءً على مجموعة متنوعة من المؤشرات مثل التاريخ المرضي والعمر والجنس وعادات نمط الحياة وأكثر من ذلك.

من خلال مراقبة سمات معينة ثم تتبع تقدم حالة الشخص عبر الزمن، تستطيع تلك الخوارزميات تحديد احتمال كبير لوظيفة مرض مزمن لدى شخص ما قبل ظهور علاماته البدنية الظاهرة عليه مما يسمح بالتدخلات الوقائية مبكرًا وبالتالي زيادة فعالية خطوط العلاج المقترحة لاحقا.

إدارة رعاية المرضى

تحسين كفاءة الخدمات الصحية المقدمة للمرضى

تساعد أدوات ML في اتخاذ قرارات مستهدفة بشأن الجدول الزمني للعلاج وفترة الإقامة بالمستشفى وما إذا كانت هناك حاجة لعلاجات أخرى غير الأساسية حسب تقدير الفريق الطبي والمعروف باسم "طب ذكي" الذي يستخدم تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي لدعم مراعاة أفضل لحالة المريض واحتياجاته الخاصّة.

يعني توفر هذه