من المتوقع أن يصبح الذكاء الاصطناعي مساهماً رئيسيًا في مجال الرعاية الصحية هذا العام 2024، بعد الاهتمام الكبير بدمج تقنيات الذكاء الاصطناعي كأداة فعالة وريادية فى القطاع الصحي، وأحد أهم الطرق التي سيؤثر بها على الصناعة الطبية في مجال التشخيص الطبيّ محدثاً ثورة علمية.
فأنت سواء كنت مريضًا أو ممارسًا طبيًا، سيمكنك رؤية استخدام الذكاء الاصطناعي بعدة طرق.
فمن تحليل بيانات المريض سيتمكن الممارسون الطبيون من معالجة كميات هائلة من بيانات المريض تعمل على تحسين دقة تشخيصاتهم، وستساعدهم على اكتشاف تشخيصات مبكرة، بدءا من التشخيص الذاتي الذي يحاول فيه الأفراد تشخيص مرضهم بناءً على أعراضهم، عادةً عن طريق استشارة مورد عبر الإنترنت في التشخيص الذاتي، وقد استخدم ما يصل إلى ثلث الأشخاص في الولايات المتحدة الإنترنت لتشخيص أمراضهم بدقة، مما يقلل العبء على الأطباء العامين ويؤدي إلى نتائج أسرع وأفضل.
ومع ذلك، أحد العيوب الرئيسية لاستخدام الإنترنت للتشخيص الذاتي هو أن بعض المرضى غالبًا ما يكونون عرضة لتشخيص مرضهم بشكل خاطئ، إما عن طريق سوء فهم العلاقة بين الأعراض والمرض المرتبط بها، أو المبالغة في التأكيد على دور أحد الأعراض. ويُعتقد أن التشخيصات الخاطئة تكلف صناعة الرعاية الصحية في الولايات المتحدة وحدها حوالي 100 مليار دولار أمريكي سنويًا. وهنا يأتي دور الذكاء الاصطناعي، إذ ستتمتع روبوتات الدردشة الجديدة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي بالقدرة على بناء فهم شامل للأعراض وتحليل البيانات بسرعة كبيرة للتوصل إلى تشخيصات محتملة.
وسيسمح هذا للمرضى بوصف أعراضهم وتلقي ردود فعل فورية، مما يساعدهم على تشخيص أنفسهم بنتائج أكثر دقة.
ولحسن الحظ، يسمح الذكاء الاصطناعي بالتعامل الآلي مع بيانات الرعاية الصحية، سواء من حيث المعالجة أو إعداد التقارير. ومن خلال التعلم الخاضع للإشراف وإنشاء الشبكات العصبية العميقة، يدرب ممارسو الرعاية الصحية الذكاء الاصطناعي بالفعل على التعرف على بيانات الرعاية الصحية والاستجابة لها لتحسين التشخيص، من خلال تحليل شرائح ضخمة من البيانات، والبحث عن الاتجاهات داخل مجموعات البيانات هذه، ومقارنة البيانات بمجموعات بيانات أخرى على مستوى السكان وتاريخها، ومقارنة النتائج بعقود من الأدبيات الطبية.
وفي حين قد تستغرق هذه العمليات أسابيع أو حتى أشهرًا من قبل البشر لتحقيقها، يمكن للذكاء الاصطناعي أن ينتج نتائج في دقائق باستخدام بيانات الذكاء الاصطناعي. أن أكثر من ثلث (33%) من جميع البيانات في العالم تخص الرعاية الصحية وتنمو هذه البيانات بمعدل هائل، وأسرع من أي قطاع آخر. والواقع أن أي مستشفى واحد في الولايات المتحدة ينتج حوالي 137 تيرابايت من البيانات الجديدة يوميًا. ومع اتساع هذه المجموعة بالفعل إلى الحد الذي يجعل من المستحيل على العاملين في مجال المعرفة البشرية أن يتوصلوا إلى رؤى ذات مغزى.
يمكن للذكاء الاصطناعي الآن تمكين ممارسي الرعاية الصحية من تحديد نماذج تشخيصية جديدة. يمكن أن ينطبق هذا على الأمراض التي لم يتم تحديدها من قبل أو الاختلافات في الأمراض الموجودة، وعلى أطر التشخيص الجديدة للأمراض المعروفة.
إن قدرة الذكاء الاصطناعي على معالجة أجزاء ضخمة من البيانات ستسمح للخبراء الطبيين باكتشاف الأنماط والاتجاهات الجديدة التي تتطور عبر السكان. وهذا يمكن أن يؤدي إلى العديد من الفوائد المثيرة للاهتمام. على سبيل المثال، بالنسبة للأمراض الخبيثة، سيكون الذكاء الاصطناعي قادرًا على تتبع انتشار هذه الأمراض والسماح للخبراء بتحديد كيفية انتقال المرض من شخص لآخر، ومدى سرعة انتشاره، والوقت المستغرق حتى الحضانة وظهور الأعراض الأولى، وما إلى ذلك.
وفي حالات أخرى، يتم تدريب شبكات الذكاء الاصطناعي باستخدام الصور السريرية لتقديم المساعدة في تشخيص الأمراض الجلدية، وتصنيف الآفات الجلدية بدقة. مع بداية هذا العام 2024، تم بالفعل استخدام الذكاء الاصطناعي في عدد من طرق التشخيص، وليس فقط في شكل معالجة الكلمات والأرقام، ولكن حتى في مجال أبحاث التصوير الطبي (بما في ذلك الأشعة السينية والتصوير المقطعي المحوسب والتصوير بالرنين المغناطيسي).
على سبيل المثال، من خلال تحليل تراكم اللويحات في شرايين المريض عبر مجموعات من صور تصوير الأوعية الدموية المقطعي المحوسب، ابتكر الباحثون في المركز الطبي Cedars Sinai بلوس أنجلوس نموذجًا للذكاء الاصطناعي قادرًا على اكتشاف المرضى المعرضين لخطر الإصابة بالنوبات القلبية.
في المستقبل، سوف يراقب الذكاء الاصطناعي المرضى الذين يعانون من قصور القلب المتقدم عن بعد من خلال صوتهم.
وهذا سيجعل من الممكن اكتشاف وعلاج التدهور في مرحلة مبكرة.
وقد طورت شركة Noah Labs UG الناشئة في برلين الذكاء الاصطناعي المطلوب لهذا الغرض. خلا معرض MEDICA-tradefair.com، الذي يجمع خبراء دوليين من الصناعة الطبية في دوسلدورف بألمانيا يشرح الدكتور ليونهارد ريهلي كيف يمكن أن يعمل الرصد الطبي عن بعد لقصور القلب بمساعدة الذكاء الاصطناعي.
فتخصص معامل Noah Labs في التشخيص الصوتي لأمراض القلب. وعندما سأل دكتور ريهلي، لماذا قررت التركيز على الصوت مع الذكاء الاصطناعي؟ أجاب: "يتمتع الصوت البشري بإمكانات هائلة. كل شخص لديه صوت ويستخدمه كل يوم. نحن فقط بدأنا للتو في فهم الارتباطات بين الصوت والصحة.
اليوم، يمكننا بالفعل التنبؤ بخطر المرض بدقة مذهلة بناءً على الصوت.
أصبح هذا التطور ممكنًا إلى حد كبير بفضل التقدم السريع للذكاء الاصطناعي، نظرًا لأن أمراض القلب تؤثر على كل شخص تقريبًا في حياتهم وتظل السبب الأكثر شيوعًا للوفاة في ألمانيا، فإن الجمع بين التشخيصات القائمة على الصوت وأمراض القلب والأوعية الدموية له إمكانات كبيرة.
من خلال استخدام الصوت، تكون التكنولوجيا متاحة بسهولة وقابلة للاستخدام وفعالة من حيث التكلفة لجميع المتأثرين تقريبًا.
بالنسبة لأولئك الذين يعالجون المرضى، يتمتع الصوت بميزة أنه قد يوفر مؤشرات مبكرة لتدهور الصحة مقارنة بالطرق التقليدية، بالإضافة إلى ذلك، من الممكن أيضًا إجراء مراقبة عن كثب عن بُعد، مما يزيد بشكل ملحوظ من جودة الرعاية.
والهدف النهائي هو تقليل حالات دخول المستشفى والوفيات للمتضررين، مع تخفيف العبء على الأطباء ونظام الرعاية الصحية ككل. ما أهم المعايير التي تجعل من الممكن مراقبة قصور القلب المتقدم من خلال صوت الصوت؟ ريهلي: يؤدي قصور القلب المزمن إلى زيادة احتباس الماء في الجسم. معظم الناس على دراية بتورم الساقين الكلاسيكي لدى كبار السن، وهو علامة شائعة على قصور القلب. ومع ذلك، يحدث احتباس الماء هذا أيضًا في المسالك الصوتية ويؤدي إلى تغييرات دقيقة في الصوت لا يمكن اكتشافها بواسطة الأذن البشرية وحدها.
يقسم الذكاء الاصطناعي لدينا صوت المريض إلى العديد من المكونات الفردية، والمعروفة باسم "الميزات"، مثل التردد، والنغمة، والحجم، وما إلى ذلك.
يقارن الذكاء الاصطناعي هذه الميزات ببعضها البعض. ثم يقارن الذكاء الاصطناعي هذه القيم بالتسجيلات السابقة. بهذه الطريقة، يمكن اكتشاف أصغر التغييرات في مرحلة مبكرة ويمكن مواجهة التدهور الوشيك بسبب زيادة احتباس الماء.
لكن كيف يجب تدريب الذكاء الاصطناعي على هذا؟ ريهلي: يتم تدريب الذكاء الاصطناعي على أساس بيانات المريض الموجودة. إن قضية حماية البيانات مهمة للغاية؛ حيث لا يتم جمع جميع بيانات الصوت إلا بموافقة المتأثرين. هناك حاجة إلى عدد كبير من مجموعات البيانات، والتي يتم تسجيلها في ظل ظروف سريرية خاضعة للرقابة. يتم شرح كل عينة صوتية بمزيد من البيانات الطبية وتوفر معلومات دقيقة حول الحالة الصحية. من أجل جمع هذه البيانات بجودة عالية، أجرينا بالفعل عددًا كبيرًا من الدراسات مع المستشفيات الجامعية الرائدة في أوروبا، مثل مركز القلب الألماني في شاريتيه.
ستبدأ دراسات أخرى قريبًا حيث سيدعم تحليل الصوت لدينا المهنيين الطبيين في رعاية مرضى قصور القلب في الوقت الفعلي.
والهدف هنا أيضًا هو إثبات الفعالية من حيث تجنب الإقامة في المستشفى والحد من الوفيات.
ما هو ضروري للمراقبة النوعية؟
ريهلي: من أجل تحقيق أعلى جودة ممكنة للمراقبة، هناك العديد من المتطلبات الأساسية اللازمة.
أولاً، يجب تدريب الذكاء الاصطناعي على أساس بيانات عالية الجودة.
يعد عدد كبير من مجموعات بيانات التدريب أمرًا ضروريًا.
يجب أيضًا فحص جودة الذكاء الاصطناعي في الدراسات السريرية واختبارها فيما يتعلق بالفعالية والسلامة.
ومع ذلك، فإن هذه التقنية سهلة الاستخدام للغاية بالنسبة للمرضى.
كل ما هو مطلوب هو هاتف ذكي عادي لإجراء التسجيل الصوتي اليومي.
أما عن الخطوات التالية، فيؤكد ريهلي: الخطوة التالية في الدراسة الجارية حاليًا هي استكمال تجنيد المرضى في مركز القلب الألماني في شاريتيه ومايو كلينيك في الولايات المتحدة.
هناك بالفعل دراسات أخرى مخطط لها وستوفر المزيد من البيانات حول فعالية المراقبة القائمة على الصوت.
بعد ذلك، الهدف هو الحصول على موافقة على الحل كبرنامج وجهاز طبي في المستقبل القريب حتى نتمكن من جلب الحل إلى قطاع الرعاية الطبية.
بالإضافة إلى قصور القلب، يتمتع الصوت أيضًا بإمكانات هائلة لتحسين علاج الأمراض المزمنة في عدد من الأمراض الأخرى. تظهر أمراض القلب والأوعية الدموية الأخرى ومرض السكري وأمراض الرئة المزمنة إمكانات كبيرة لاستخدام التكنولوجيا.
ومن المخطط أيضًا التوسع في بلدان أخرى في المستقبل.