• صاحب المنشور: نعيم بن خليل
  
  ملخص النقاش:
  أحدثت تقنية التعلم الآلي ثورة في العديد من الصناعات، وفي مجال الرعاية الصحية على وجه الخصوص، أثبت استخدامها كأداة قوية لتعزيز الجودة والكفاءة وتخصيص خدمات المرضى. يتيح التعلم الآلي للأطباء والباحثين وغيرهم المهتمين بالرعاية الصحية معالجة كميات هائلة من البيانات الطبية بسرعة ودقة أكبر بكثير مما كان ممكنًا سابقًا. وهذا يؤدي إلى مجموعة متنوعة من التطبيقات التي تهدف إلى تحسين التشخيص والعلاج والإدارة الشاملة للمرض.

التشخيص الدقيق: يعد أحد أهم مجالات تأثير التعلم الآلي في الرعاية الصحية هو مساعدة الأطباء في إجراء تشخيص أكثر دقة وانخفاض معدلات الخطأ. من خلال تدريب خوارزميات التعلم الآلي باستخدام مجموعات بيانات طبية كبيرة ومفصلة، يمكن لهذه الخوارزميات تعلم الأنماط المعقدة داخل تلك البيانات والتي قد تكون غير واضحة لأعين البشر وحدها. هذه القدرة تمكن الأنظمة المدفوعة بالتعلم الآلي من تحديد العلامات المبكرة للحالات المرضية والأمراض بناءً على عوامل مثل التاريخ الطبي للمريض وشذوذ الأشعة المتنوعة.

مثال1:

على سبيل المثال، قام باحثون باستعمال نماذج التعلم العميق لتحليل صور التصوير بالرنين المغناطيسي لمختلف حالات السرطان بدلاً من الاعتماد solely on human radiologists' interpretations alone. فقد حققت النماذج نتائج متساوية أو أفضل مقارنة بتقييم مستشارين بشريين ذوي خبرة عالية للغاية فيما يتعلق بحساسية وأكورة الكشف عن وجود الورم وانتشاره ضمن مناطق محددة بجسم المصاب.

مثال2 :

وفي حالة أخرى ذات صلة بنفس المجال ولكن مختلفة نوعا ما حيث يركز المشروع البحثي حول تطوير نظام يستخدم الذكاء الاصطناعي لاتخاذ قرار بشأن وصف الأدوية المناسبة لكل فرد وفق تاريخ مرضه الحالي والسابق بالإضافة إلى أي مضاعفات محتملة مرتبطة بمجموعته العرقية والجينية الحالية والمستقبلية المحتملة أيضًا!

إدارة الأمراض المزمنة:

إن قدرة ??₅だて᦬亨됸邏）岩闪콻꾍เ議? לבזותı펳이다碧形約了고에나인가요? هذا الترميز يعوق فهم النص ويبدو أنه يحتوي على رمز غير صالح وقد يؤثر سلبيًا عند عرض الموضوع الأصلي المكتوب بلغاتٍ أخرى كاللغتين العربية والإنگليزية مثلاُ. دعونا نواصل بدون ذلك الجزء الملغم!

تساعد أدوات التحليل الاستباقي المستند