أرشيفية

 

كيف يمكن للذكاء الاصطناعى أن يُحدث تحولًا فى الرعاية الصحية؟

تواجه هيئة الخدمات الصحية الوطنية البريطانية اليوم قيودا زمنية شديدة، مع خطر إجراء مشاورات قصيرة ومخاوف بشأن خطر التشخيص الخاطئ أو تأخير الرعاية وتتفاقم هذه التحديات بسبب محدودية الموارد وإرهاق الموظفين ما يؤدي إلى فترات انتظار طويلة للمرضى واستراتيجيات العلاج العامة يمكن للموظفين العمل من خلال عرض سطحي لبيانات المرضى، بالاعتماد على التاريخ الطبي الأساسي ونتائج الاختبارات الحديثة، يتعارض هذا النقص في البيانات الشاملة مع قدرتهم على الفهم الكامل لاحتياجات المرضى ويضعف دقة التشخيص والعلاجات وتخصيصها. ومن الممكن أن نطلق على نهج الرعاية الصحية هذا، الذي يتسم بهذه القيود والالتزامات، وصف "الطب الضحل"

قدم طبيب القلب والعالم الأمريكي إريك توبول مفهوم "الطب العميق" في كتابه الصادر عام 2019 بعنوان “الطب العميق: كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يجعل الرعاية الصحية إنسانية مرة أخرى”، وهو ينتقد نموذج الطب الضحل في الولايات المتحدة، ويقدم رؤى من تجاربه السريرية والشخصية كما ان يمتلك الطب العميق القدرة على إحداث ثورة في التشخيص الطبي، وفعالية العلاجات، والاعتبارات التشغيلية، حيث يقدم توبول الذكاء الاصطناعي (AI) كحل تحويلي لهذه القضايا السطحية النظامية، وهو يوضح ما يسميه إطار الطب العميق كاستراتيجية شاملة لدمج الذكاء الاصطناعي في جوانب مختلفة من الرعاية الصحية.

يشير النمط الظاهري العميق إلى صورة شاملة للبيانات الصحية للفرد طوال حياته، يتجاوز النمط الظاهري العميق البيانات المحدودة التي يتم جمعها خلال موعد طبي قياسي أو نوبة صحية، ويتضمن أشياء مثل الشفرة الوراثية للشخص، والحمض النووي للفرد بأكمله، ومعلومات حول ميكروبات الجسم أو الميكروبيوم.

تتمثل الفلسفة التي تقوم عليها التنميط الظاهري العميق في الجمع بين هذه البيانات المتنوعة لتمكين تشخيص أكثر دقة وسرعة، وعلاجات دقيقة وفعالة، وتعزيز استراتيجيات الطب التنبؤية والوقائية، ومع ذلك فإن الحجم الهائل للبيانات المجمعة وتعقيدها يشكل تحديات كبيرة لتحليلها برمتها. هذا هو المكان الذي يكون فيه التعلم العميق – وهو أحد مجالات الذكاء الاصطناعي الذي يسعى إلى محاكاة قوة اتخاذ القرار في الدماغ البشري – ذا قيمة كبيرة