• صاحب المنشور: كشاف الأخبار
  
  ملخص النقاش:
  تُحدث التقنيات المتقدمة مثل التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي ثورة في ساحة الرعاية الصحية، مما يعيد تشكيل الطريقة التي يتم بها تقديم الخدمات وتنظيمها. هذه التكنولوجيات لديها القدرة على تحسين الكفاءة, دقة التشخيص, وإمكانية الوصول إلى الصحة, ورفع مستوى جودة الحياة للمرضى. يتناول هذا التحليل كيف يمكن للدفع نحو التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي أن يُحسن الرعاية الصحية الشخصية بطرق غير مسبوقة.

الفائدة الأولى: استخدام البيانات الضخمة للتشخيص الدقيق وتحسين العلاج

أحد أهم فوائد تطبيق الذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الصحية هو قدرتها على معالجة كميات هائلة من بيانات المرضى بسرعة ودقة أكبر بكثير مقارنة بالأطباء البشريين. يوفر التعلم الآلي أدوات قوية لتحليل هذه البيانات لتحديد الأنماط والعلاقات التي قد تخطئ أعين البشر.

على سبيل المثال، تقوم أنظمة التعلم الآلي بتحليل صور الأشعة السينية أو التصوير بالرنين المغناطيسي لاستخراج معلومات مفصلة حول حالة الجسم الداخلي للمريض. باستخدام خوارزميات متخصصة، يمكن لهذه الأنظمة تحديد علامات الأمراض، حتى تلك الصغيرة جدًا والتي يصعب رصدها بالعين المجردة، وبذلك توفر تصورًا أكثر تفصيلًا وأكثر دقة لحالة العضو المصاب بالمقارنة مع رأي الطبيب المحترف بمفرده. كما أنها تساهم في تقليل الاختلاف الفردي بين أراء مختلف الأطباء الذين يقومون بنفس العمل.

بالإضافة لذلك، تعمل الخوارزميات المدربة جيدًا أيضًا على تطوير وصفات طبية ذات فعالية أعلى بناءً على التاريخ الصحي للمريض والتفاعلات المحتملة بين الأدوية المختلفة وكذلك معدلات الحساسية والاستجابات الجانبية المرتبطة بكل منها. وهذا يبني أساساً لقرارات علاجية مبنية على أدلة علمية محددة أكثر من مجرد الاعتماد على خبرة الطبيب الشخصيه وحدها وهو أمر مهم خاصة عندما يتعلق الأمر بحالات صحية نادرة ومتعددة ومتداخله المعايير والمستويات المتنوعة للعلاجات المقترحة لكل واحد منهم.

الاستخدام الثاني: دعم اتخاذ القرار للأطباء وتعليمهم المستمر

يعمل الذكاء الاصطناعي كمساعد ذكي لأعضاء فريق الرعاية الصحية لدعم اتخاذ قرارات أفضل واتخاذ إجراءات مناسبة بناءً على الوضع الحالي للمريض واحتياجه الخاص. فهو قادرٌ على توليد توصيات بشأن خطط إدارة المرض والفترة الزمنية المناسبة للحضور التالي للإجراء الوقائي الروتيني مثلاً حيث تراكم تجارب وطرائق عمل عدة ممارسات مختلفة بأماكن متنوعة عبر العالم ضمن قاعدة واحدة يمكن دراسة مميزات كل طريقة واستخلاص خلاصة عامة جديدة لم تكن موجودة سابقاً قبل ظهور هكذا تطويرات رقمية مدروسة بعناية!

كما يساهم "التعلم الالي" أيضاً بإحداث نقله نوعيه حقيقية فيما يسمى بالتخصص الجامعي الطبّي الحديث وذلك بعدم اقتصار دوره التعليمي داخل الجدار الأكاديميين وإنما توسيع نطاق تدريب طلبته وخريجيه خارج بيئة الحرم الجامعي وصالات الدراسه إلى مجتمع الواقع العملى مباشرة حين يستطيع التطبيق عمليا آلية المنظومه التوقعيه المُحسنه لنموذج زمني مُحتمل لمسار مرضٍ ما لدى مجموعة كبيرة نسبياً ممن تعرضوا لسابق حالات مشابهه ! وهذه إضافة فريدة حقا إذ لن تتاح لهؤلاء المشرفون فرصة مراقبت واقعية مباشره لما يحدث لجسد شخص حي حال كون وجود حالاته خاصه وفريده