برامج الذكاء الاصطناعي المساعدة للأطباء

تستمر تكنولوجيا المعلومات في تحويل العديد من مجالات النشاط عبر تحليل البيانات الرقمية والبصرية المتطورة بشكلٍ متزايدٍ وتعزيز الارتباط على نطاق واسع، وأيضًا تحديد كيفية ظهور المعلومات المفيدة. وقد يتذكر القراء إحدى المقالات التي ترجع إلى تاريخ 26 سبتمبر في موقع “آسيا تايمز” وتحمل عنوان (الذكاء الاصطناعي يساعد الذكاء البشري لكنها لا تحل محله). وهنا نلفت الانتباه إلى مجال الطب، إذ إن لتكنولوجيا المعلومات تأثيرًا متزايدًا على تقديم الرعاية الطبية وجودتها. فقد التقيت، أخيرًا، الدكتور “ستيفن سافيير”، الرئيس التنفيذي لمجموعة “مونتيفيور” الطبية Montefiore، وهي مجموعة المستشفيات الجامعية لكلية ألبرت أينشتاين للطب بجامعة يشيفا في مدينة نيويورك، التي كنت أعمل فيها. وتعدُّ “مونتيفيور”Montefioreمثالاً رائعًا للنجاح المتزايد في مجال الخدمات الصحية، إذ تبلغ إيراداتها السنوية المربحة حوالي 6 مليارات دولار أميركي. وقد ناقشنا المبادرات الرئيسية التي سمحت بهذا النجاح، فأكد الدكتور “سافيير” أهمية الاستثمار في مجال أنظمة الكمبيوتر وتكنولوجيا المعلومات من أجل دعم نمو المؤسسات ونجاحها، كما يبدو من خلال تجربة “برونكس” بمدينة نيويورك، وكذا “مونتيفيور” بالعاصمة التي تضم ما يقرب من 30 موقعًا بما في ذلك العيادات والمستشفيات. والجدير بالذكر أن إيرادات الخدمات الطبية تأتي إلى حدٍّ بعيدٍ من خلال تعويضات الرعاية الطبية والرعاية الصحية الحكومية التي تكون متواضعة في أحسن الأحوال بما يجعل عمليات المستشفيات المربحة صعبة. وقد تمكنت “مونتيفيور” من مواجهة تحدي الربحية مع الحفاظ على الجودة وبناء عدد من مراكز الرعاية المتخصصة ذات المستوى العالمي، مع التركيز على الجوانب التكنولوجية. ونتيجة لذلك، يتم تقديم خدمات طبية عالية الجودة بتكلفة معقولة. كما أشار “سافيير” إلى أن هذا الاستثمار لم يكن ممكنًا للمستشفيات المحلية فيما سبق، وهذا ربَّما كان يعوق قدرتها على العمل بشكل يحقق الربحية. ونتيجة لنموذجها التشغيلي، فقد تمكنت المجموعة من استيعاب عدد من المستشفيات الإقليمية الخاسرة. وقد تمَّ الاعتماد على تكنولوجيا المعلومات من خلال عدة مراحل متتالية. أولاً، جاءت أنظمة الكمبيوتر لتتبع وتسجيل إمكانية تقديم الرعاية بشكل رقمي، لتحل محل السجلات المكتوبة بخط اليد التي كانت ذات سمعة سيئة بسبب خط اليد السيئ لكثير من الأطباء. ثم جاءت عملية تحليل وإدارة البيانات لتحسين كفاءة وجودة الرعاية الطبية. وبتتبع السجلات الرقمية لرعاية المرضى، تمَّ تجميع قاعدة بيانات هائلة، تتعامل مع أنماط الرعاية التاريخية المختلفة لآلاف المرضى. ونتيجة لتحليل البيانات المتطورة وبرامج الذكاء الاصطناعي، أصبح من الممكن بشكل واضح تحليل بيانات المرضى التاريخية بغرض دراسة تطور المرض وعلاجه. وباستخدام هذه البيانات، يمكن للأطباء تقديم علاج الأمراض على أساس كميات كبيرة من المعلومات التاريخية التي لن تكون متاحة ما لم يحدث ذلك. وعندما ناقشت هذا الموضوع مع الدكتور “سيف رودولف” من مستشفى “ماونت سيناي” في نيويورك، أشار إلى أن برنامج تحليل الصور المتطور باستخدام تقنيات التعلم الآلي يستخدم حاليًا بشكل متزايد لتحسين سرعة وجودة تحليل الصور من الأشعة السينية، والتصوير بالرنين المغناطيسي، وأدوات أخرى في مجال طب العيون من حيث صلتها بما يعاني المريض. وفي الواقع، يمكن اكتشاف أنماط الصور الدقيقة ومقارنتها بالبيانات التاريخية ذات الأصل المعروف لمنح متخصصي الأشعة رؤى وأدلة جديدة لمشاكل المرضى. وفي مجال آخر، وعلى المدى الطويل، تربط أبحاث تكنولوجيا المعلومات في جميع أنحاء العالم بين البيانات الجينية للمرضى وتاريخهم الطبي. وقد قمت، أخيرًا، بزيارة أحد المراكز البحثية الرائدة في هذا المجال بالشرق الأوسط، وأتيحت لي الفرصة للتعرف على هذا العمل. وقد انصب هذا البرنامج على التعامل مع مليوني سجل من سجلات المرضى من إحدى مؤسسات الرعاية الصحية وتحليل التاريخ الطبي في ضوء البيانات الجينية للمرضى. وقد تمثل أحد أهداف هذا البحث في تحديد معلومات الارتباط الخاصة بأعراض المريض وتاريخ المرض ورعايته الطبية وتحديد نمط المعلومات التشخيصية التي أدت إلى حالات مرضية. فعلى سبيل المثال، يمكن أن يؤدي تحديد الأعراض في مرحلة مبكرة إلى إعداد الأشخاص للعلاج المبكر في مرحلة يمكن فيها التحكم بسهولة في المرض. لقد لمسنا بشكل واضح أنه بالإمكان تطبيق تقنيات جديدة لمنظمة العفو الدولية على المزيد من الأنشطة المتعلقة بالرعاية الصحية. ومن خلال الجمع بين هذه الأدوات الجديدة، يتم تدريب جيل جديد من الممارسين الذي يتدربون حتى يصبحوا أكثر فاعلية في وصف العلاج وتقليل الإجراءات التي تقوم على التخمين. ونتذكر جميعًا حكمة السنين التي تأتي للأطباء ذوي الخبرة الواسعة. والآن فقد أصبحت الدروس المستفادة من التجربة على نطاق واسع متاحة بشكل أكثر وضوحًا للممارسين من أجل تقليل الأخطاء وتحسين الرعاية.