• صاحب المنشور: جعفر بن ناصر
  
  ملخص النقاش:
  تتمتع تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي (AI) بإمكانات هائلة في إعادة تشكيل قطاع الرعاية الصحية، حيث يمكنها المساهمة بشكل كبير في تعزيز الكفاءة والفعالية والنتائج الطبية. إن دمج تقنيات مثل التعلم الآلي، وتعلم الآلة العميق، والشبكات العصبية يفتح فرصًا جديدة لتحليل البيانات الضخمة، التشخيص الدقيق، والتوقعات الشخصية للرعاية الصحية.

التحليل المتقدم للبيانات:

توفر حلول AI أدوات قوية للتحليل المتعمق لبيانات المرضى والأبحاث الطبية. ويمكن لهذه الحلول تحديد الأنماط المعقدة والعلاقات غير الواضحة داخل مجموعات البيانات الضخمة بسرعة وبشكل أكثر كفاءة من البشر. وهذا يسمح للممارسين الطبيين بتقييم الجوانب المختلفة للحالات، مما يؤدي إلى قرارات علاج أفضل وأكثر استهدافا. على سبيل المثال، يمكن استخدام خوارزميات تعلم الآلة لتوقع نتائج الأمراض وتحديد الخطوط الحمراء المحتملة بناءً على سمات المرضى الفرديين. كما أنها تساعد أيضا في إدارة المخزون، وتحسين سير العمل وتخصيص موارد المستشفى بكفاءة أكبر.

التشخيص المبكر والاستجابة الملائمة للأمراض:

يمكن أن تلعب حلول الذكاء الاصطناعي دورا حاسما في مساعدة المهنيين الصحيين على تقديم تشخيصات مبكرة وإجراءات علاجية مستهدفة. يمكن لمبادرات الروبوتات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي وفهم المحادثة معالجة الاستفسارات الطبية الأولية، والإشارة إلى الحالات الحرجة والمحتاجة للعناية الفائقة فور حدوثها. بالإضافة لذلك، فإن تقنيات التصوير المدعومة بـ AI قادرةٌ على تحليل صور الأشعة السينية أو الصور الأخرى بحثًا عن علامات لأمراض مثل سرطان الثدي أو سرطان الجلد بأمانة عالية وموثوق بها. ومع ذلك، تظل هناك تحديات تتمثل في ضمان انحياز هذه التقنيات وعدالتها ومنع أي سوء فهم قد ينتج عنها بسبب نقص بيانات التدريب ذات النوعية الممتازة والبنية التحتية المعلوماتية المناسبة.

النهج الشخصي لرعاية صحة العملاء:

يساهم الارتقاء بخدمة العملاء عبر ذكاء الأعمال أيضًا في تطوير بروفايلات صحية شخصية لكل فرد. تستطيع تلك البروفايلات احتساب خصائص كل مريض وتاريخ حالته الصحية السابقة واستخدامها لصياغة خطط رعاية خاصة به وفقًا لحالة الصحة الخاصة به واحتياجاته ورغباته المرجوة منها؛ وذلك باستخدام نماذج متعددة مترابطة تم تدريبها سابقاً على مجموعة كبيرة وكثيفة من ملفات المرضى التاريخية. وقد يساهم هذا التوجه بلا شك نحو تحقيق رؤية "الرعاية الصحية الوقائية" -حيث يتم التركيز على منع الإصابة بالأمراض قبل ظهور مخاطرها- وليس مجرد علاجه بعد تفاقمه وانتشاره.

دور الذكاء الاصطناعي في البحث العلمي:

تساعد الأدوات البرمجية القائمة على الذكاء الاصطناعي أيضاً في تسريع عملية اكتشاف الأدوية الجديدة وعلاجها. فهي توفر طريقة فعَّالة لاستنتاج العلاقات بين جزيئات مختلفة أثناء الاختبارات التجريبية والحوسبة عالية الأداء لما لها من قدرتها الهائلة على تخزين كميات هائلة من البيانات وتحليلها بمستوى عميق غاية في التفاصيل والدقة. الجدير ذِكرُه هنا هو مشروع DeepMind Health الخاص بشركة Alphabet Inc والذي حقّق نجاحًا ملحوظًا عند تنفيذه بنجاح لإحدى آليات التعلم الآلي تسمى AlphaFold. وهي تقوم باكتشاف بنية بروتين محددة بناءً على تسلسلها الأحماض الأمينية بدون اللجوء لعينات مادية فعلية! وهكذا نرى كيف يُحدث نظام الذكاء الاصطناعي ثورة علمية ليس بساحة الطب فحسب وإنما يتخطاها ليصل لسائر ميادين الحياة الأخرى كافة كذلك!

وفي النهاية، رغم وجود العديد من الفوائد المهمة لجلب تطبيقات وأجهزة الذكاء الاصطناعى الحديثة مجال طبيات عالميًا؛ إلَّا أنه تبقى ضروري تواجد شفافية كاملة حول كيفية عمل تلك المنظمات وما هي التأثيرات الجانبيه المحتملة الناجمة عنها حتى يستطيع الجميع اتخاذ القرارات المناسبه بشأن قبول تطبيقها