بواسطة منظمة العفو الدولية الاتجاهات
تجمع المستشفيات ومكاتب الأطباء كميات هائلة من البيانات حول مرضاهم ، كل شيء من ضغط الدم إلى التسلسل الجيني. على الرغم من أن البيانات قد تكون رقمية ، إلا أن استخدامها للمساعدة في علاج المرضى قد يكون أمرًا صعبًا. لكن صناعة الرعاية الصحية تتحسن في استخدام الذكاء الاصطناعي للعثور على أنماط في البيانات يمكن أن تساعد في رعاية المرضى.
أعتقد أن المريض العادي أو المريض المستقبلي تم لمسه بالفعل من قبل منظمة العفو الدولية في مجال الرعاية الصحية. قال كريس كوبورن ، كبير مسؤولي الابتكار في نظام شركاء الرعاية الصحية ، وهو شبكة مستشفيات وأطباء مقرها بوسطن ، إنهم لا يدركون ذلك بالضرورة. بمد]. تطبيق الذكاء الاصطناعي على رعاية المرضى في مرحلة مبكرة وينتشر.
"لم أستطع بسهولة تسمية حقل [صحة] لا يوجد لديه بعض العمل النشط من حيث صلته بـ AI" ، كما ذكر Coburn ، الذي ذكر الأمراض ، الأشعة ، جراحة العمود الفقري ، جراحة القلب ، والأمراض الجلدية كأمثلة.
وبالطبع يرى رواد الأعمال فرصة تجارية. تقدم GNS Healthcare في كامبريدج ، ماساتشوستس ، تقنية السببية للتعلم والمحاكاة ، جنبًا إلى جنب مع مدى وصولها إلى "بيانات الجيل التالي" للمرضى ، والتي يمكن أن تساعد في تحديد مرضى سرطان الدم الذين يحتمل أن يحققوا أقصى استفادة من عمليات زرع نخاع العظام. وجدت الشركة توقيعًا جينيًا في بعض المايلوما المتعددة المرضى الذين اقترحوا أنهم سيستفيدون من عملية زرع الأعضاء.
- لدينا الآن البيانات والتكنولوجيا وسرعة المعالجة لبناء نماذج للأمراض وتشغيل المحاكاة السيليكونية في كل سيناريو علاج ممكن وإبلاغ الطبيب بالعلاج المناسب لكل فرد بناءً على بيولوجيته. هذه هي القوة الحقيقية لمنظمة العفو الدولية ، كما صرح المؤسس المشارك لـ GNS Healthcare Iya Kahlil. الدكتور خليل هو فيزيائي شارك في اختراع محرك حساب المنتجات الأساسية لشركة GNS Healthcare و Via Science. تمتد خبرتها على التطبيقات في اكتشاف الأدوية وتطوير الأدوية وخوارزميات العلاج التي يمكن تطبيقها في نقطة الرعاية.
من بين التحديات التي تواجه زيادة استخدام الذكاء الاصطناعي في الطب ، متطلبات الحفاظ على خصوصية بيانات المريض ، أثناء معالجة كميات هائلة من البيانات. على الرغم من إمكانية إزالة الأسماء من مجموعات البيانات الكبيرة ، إلا أن مايك نهايل ، نائب الرئيس الأول للاستراتيجية والتسويق والابتكار لدى Amgen ، عملاق المستحضرات الصيدلانية ، يمكن تعريف الأشخاص اليوم.
كما يتعين على الأطباء أن يحذروا من التحيز العنصري والديمغرافي في البيانات ؛ من الصعب فهم وتفسير الخوارزميات التي تشغل الذكاء الاصطناعي. "لا أريد الوثوق في الصندوق الأسود لاتخاذ القرارات لأنني لا أعرف ما إذا كان متحيزًا" ، صرح بذلك الدكتور Nohaile. "نحن نفكر في ذلك كثيرا"
الذكاء الاصطناعى في التشخيص السريري
خوارزميات الذكاء الاصطناعي قادرة على تشخيص الأمراض بشكل أسرع وأكثر دقة من الأطباء ؛ على وجه الخصوص ، منظمة العفو الدولية جيدة في الكشف عن الأمراض من نتائج الاختبارات القائمة على الصور ، يكتب تيرينس ميلز ، الرئيس التنفيذي لشركة AI.io، وهي شركة علوم وهندسة البيانات ، كتبت مؤخرًا في الشرق الأوسط. تصف AI.io منتجاتها على موقعها على الإنترنت بأنها تضع "المربع الأبيض AI باختصار" و "إذا كان الصندوق الأبيض AI عبارة عن منزل جيد البناء ، فإن الصندوق الأسود AI هو الأساس والتأطير."
في أواخر العام الماضي، جوجل ديب ميند كان قادراً على تدريب شبكة عصبية للكشف بدقة عن أكثر من 50 نوعًا من أمراض العين من خلال تحليل عمليات المسح الضوئي ثلاثية الأبعاد ، والتي تبين مدى فعالية تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي في تحديد الحالات الشاذة الحقيقية.
الاكتشاف المبكر هو مفتاح العلاج الفعال للسرطان ، مثل التدابير الوقائية. يصعب اكتشاف أنواع معينة من السرطان ، مثل أنواع مختلفة من سرطان الجلد ، خلال المراحل المبكرة. خوارزميات الذكاء الاصطناعي قادرة على مسح وتحليل صور الخزعة ومسح التصوير بالرنين المغناطيسي 1,000 مرات أسرع من الأطباء ، مع معدل دقة 87 ٪.
الدقة الدواء
يتم الاستغناء عن الدواء بشكل مثالي وفقًا للعلاج الصحيح لتشخيص المريض. الطب الدقيق يعتمد على تفسير كميات هائلة من البيانات.
يتم استخدام بيانات المريض ، بما في ذلك سجل العلاج ، والقيود ، والصفات الوراثية ، ونمط الحياة ، لتحديد الدواء الأكثر فعالية. هذه المنظمة للبيانات هي دعوى قوية للتعلم الآلي وخوارزميات الذكاء الاصطناعى. أنظمة إدارة البيانات AI قادرة على تخزين وتنظيم كميات كبيرة من البيانات لاستخلاص استنتاجات ذات مغزى ووضع توقعات.
يمكن أن تستعرض أنظمة الذكاء الاصطناعي من خلال الأرشيفات الخاصة بمخازن بيانات المرضى في المستشفيات ومرافق الرعاية الصحية ، لمساعدة الأطباء في صياغة الأدوية الدقيقة للمرضى الأفراد. يمكن لأنظمة وصفة الذكاء الاصطناعي دراسة التاريخ الطبي للمريض والمساعدة في تحديد احتمال أن يأخذ المريض الدواء كما هو موصوف.
قراءة المواد المصدر في بمد] و الشرق الأوسط.
