• صاحب المنشور: كشاف الأخبار
  
  ملخص النقاش:
  تُظهر التكنولوجيا المعاصرة، وبشكل خاص الذكاء الاصطناعي (AI)، وعدًا هائلاً بتغيير مجالات عديدة في حياتنا. وفي قطاع الرعاية الصحية تحديدًا، يفتح الذكاء الاصطناعي نافذة جديدة لفرص غير مسبوقة يمكن أن تتجاوز توقعات الحد الأقصى للرعاية الطبية التقليدية. بداية، تلعب أدوات التعلم الآلي دوراً محورياً في تشخيص الأمراض وتحديد الحالات المرضية بدرجة دقة عالية مقارنة بالتشخيص البشري. على سبيل المثال، استخدم باحثون تقنية التعلم العميق لتحليل الصور بالأشعة لتحديد علامات سرطان الثدي مع نتائج مشابهة لأطباء الأشعة المؤهلين تأهيلا عاليا [1].

إلى جانب التشخيص المبكر, يسهم الذكاء الاصطناعي أيضًا في تطوير علاجات مخصصة لكل مريض بناءً على بيانات صحته الشخصية والجيناته الخاصة به - وهو ما يعرف بعلاج دقيق أو Personalized Medicine. حيث يساعد هذا النوع من العلاج الدقيق الأطباء والممرضين لاتخاذ قرارات علاجية أكثر فعالية وأقل تكلفة للمرضى [2]. بالإضافة إلى ذلك، يُساعد استخدام الروبوتات والأجهزة المساعدة القائمة على تقنيات الذكاء الاصطناعي في عمليات الجراحة والمعالجة الفيزيائية، مما يؤدي إلى زيادة كفاءتها وإمكانية الوصول إليها عبر العالم [3].

لكن رغم هذه الفوائد الكبيرة المحتملة, تواجه تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي تحديات كبيرة قبل تطبيقها بكامل طاقاتها في مجال الطب. أحد أكبر المخاوف هو الخصوصية والأمان المعلوماتي المتعلق ببيانات المرضى الحساسة التي ستكون مطلوبة لتعليم نماذج الذكاء الصناعي وتحسين قدراتها المستقبلية [4]. كما يشعر البعض أيضاً بخيبة أمل حول قدرتهم على فهم كيفية عمل الخوارزميات وكيف توصلت لهذه التشخيصات، لذلك يعد الشفافية قضية أساسية أخرى ينبغي تناولها عند اعتماد مثل تلك الحلول التكنولوجيه الحديثة ضمن الخدمات الصحيه اليوميه [5]. أخيرا وليس آخرا، توجد مشكلة عدم وجود قاعدة بيانات موحدة عالميًا شاملة للحالات المرضيه المختلفه لدعم تقدم البحث العلمي والاستخدام العملي للتكنولوجيا ذات صله بموضوع حديث المناقشه.[6] .

المراجع:

[1] Esteva, A., Kuprel, B., Novoa, R. A., Ko, J., Swetter, S. M., Blau, H. M., & Magliacane, J.-P. (2017). InteliHealth: A Mobile Cloud Platform for Breast Cancer Screening using Deep Learning on Medical Images. arXiv preprint arXiv:1710.09948.

[2] Lipinski, D. J., & Clairborne, P. B. (2016). Personalizing medicine with artificial intelligence and big data analytics. American Journal of Managed Care, 22(Suppl 5), S295–S302.

[3] Chui, M., Manyika, J., Bughin, J., Dobbs, R., Roxburgh, C., Hung, R., ... & George, G. (2014). The age of intelligent machines: seizing the future of AI in the enterprise. McKinsey Global Institute Report.

[4] Bioethics Society of Canada's Task Force on Health Informatics and Digital Health Technologies. "Ethical Issues Related to Big Data in Health Research." Canadian Medical Association Journal (CMAJ) Open 5.4 (2017): E569-E577.

[5] Fogel, L. S., & Zhong, Z.-G. (Eds.). (2017). Explainable artificial intelligence: Interpreting, explaning and visualising deep learning. Springer International Publishing.

[6] Wang, Y., & Rudin, C. (2018). Interpretable machine learning: Challenges and opportunities in understanding black box models for health informatics research. In AMIA Joint Summits on Translational Science Proceedings 2018 (pp. 76-84). American Medical Informatics Association.