- صاحب المنشور: رستم الحمودي
ملخص النقاش:
تُعدّ ثورة تكنولوجيا المعلومات الحديثة، وخصوصًا ذكاء الآلة والذكاء الصناعي، أحد أهم المحركات التي تشهدها القطاعات الحيوية حالياً. ومن بين هذه القطاعات قطاع الرعاية الطبية والصحة العامة؛ حيث بدأت تظهر آثاراً واضحة لإفادة الذكاء الاصطناعي على جودة خدمات الصحة وجودتها وتكاليفها أيضًا.
يَجِب التنويه بأن الفوائد المحتملة لدمج تقنيات الذكاء الاصطناعي في المجال الطبي ليست مجرد توقعات نظريّة، بل هي حقيقة قائمة ومستمرّة التطور والتطبيق العملي. فالعلاقة الوثيقة بين الطب الحديث واكتشافاته والإنجازات العلمية المتلاحقة والتي غالبًا ما تعتمد على كميات ضخمة ومتزايدة باستمرار من البيانات الدوائية والجينية وغيرها تتطلب حلولًا تقنية متقدمة. وهنا يأتي دور الذكاء الاصطناعي الذي يتمتع بقدرة فريدة على معالجة تلك الكميات الهائلة من المعلومات وتحليلها بكفاءة عالية.
تحسين التشخيص:
أحد أكثر مجالات استخدام الذكاء الاصطناعي تأثيرا هو مساعدة الأطباء والمختصين على اتخاذ قرارات مبنية على أدلة علمية دقيقة عند إجراء عمليات التشخيص. فقد تم تطوير العديد من البرمجيات القائمة على التعلم العميق قادرة على تحليل الصور الشعاعية مثل الأشعة المقطعية والرنين المغناطيسي بكفاءة أكبر وأسرع مقارنة بالطبيب البشري. هذا يمكن أن يساهم في سرعة تحديد حالات مرض خطيرة أو غير نمطية قد تفلت من ملاحظات العين البشرية الأولية.
على سبيل المثال، فإن برنامج "IBM Watson for Genomics" قادرٌ على مراجعة كامل الجينوم الشخصي للمريض وربطه بحوالي مليون دراسة بحثية متعلقة بالجينات ليخلص إلى أفضل خيارات العلاج بناء على المعلومات المقدمة عنه. وبذلك يوفر وقتا كبيرا ويقلل من فرصة حدوث أخطاء بشرية أثناء عملية جمع واستيعاب جميع بيانات المرضى الكبيرة والمعقدة.
البحث والدواء:
لا يتوقف تأثير الذكاء الاصطناعي على مجال التصوير التشخيصي فقط وإنما له أيضاً دوراً مهماً في مرحلة تطوير العقاقير والأدوية الجديدة. فعلى مدى عقود مضت، كانت الشركات المصنعة للأدوية تستغرق سنوات طويلة لتحديد دواء واحد آمن وفعال بدرجة كبيرة.
لكن اليوم، توفر الخوارزميات المدربة تدريبًا عميقًا القدرة على محاكاة آليات الجسم داخل الشبكة الافتراضية مما يساعد في اختبار الآلاف حتى الملايين من المركبات الكيميائية المختلفة بسرعة هائلة قبل البدء بتجارب الإنسان الواحدة بعد الأخرى التقليدية.
وبهذا نكون قد قلصنا الوقت اللازم لتحضير الأدوية الجديدة بنسبة ملحوظة وصلت لأكثر من نصف الزمن المعتاد سابقًا بالإضافة للتقليل أيضًا من تكلفة التجارب المرتبطة بها.
