دور كبير للذكاء الاصطناعي في تشخيص الأمراض
AI بالعربي – “خاص”
في ظل التطور الكبير للتكنولوجيا في جميع أنحاء العالم في كافة المجالات، وفي ظل الاعتماد الكبير على استخدام تقنيات “الذكاء الاصطناعي“، فإن القطاع الطبي قد استفاد من استخدام “الذكاء الاصطناعي” في الكثير من المجالات، حيث تدفقت الاستثمارات وتنافست كبريات الشركات العالمية، لإدخال المزيد من التطبيقات القابلة للاستخدام من قِبل مقدمي الرعاية الطبية أو من المرضى، ويعود النجاح الكبير لتقنية “الذكاء الاصطناعي”، في قطاع الرعاية الطبية إلى المبادرات والشراكات، القائمة بين شركات التكنولوجيا الكبرى وبين القطاع الصحي، إضافة إلى أن الأمر اليوم لم يعد يتعلق فقط بتخزين البيانات وحفظ الملفات، بل تعدى ذلك إلى تحليل تلك البيانات والتوصل إلى استنتاجات دقيقة، بل حتى إلى تشخيص الحالة في فترة قياسية.
في سبتمبر 2019، كشفت إحدى الدراسات أن الكمبيوتر أظهر مهارات أفضل بكثير من الأطباء، في اكتشاف الأمراض بواسطة عمليات المسح، حيث تمكن “الذكاء الاصطناعي” من تشخيص المرض بشكل صحيح لما يصل إلى 87% من الحالات، وهو ما يتفوق بنسبة 1% عن تشخيص الأطباء، كما أن “الذكاء الاصطناعي” قد على الأطباء في تحديد الأشخاص الخالين من الأمراض، حيث كان تشخيصه صحيحًا بنسبة 93% من الحالات، مقارنة بنسبة 91% من تشخيص الأطباء.
قام الخبراء بتحليل نتائج 14 دراسة، باستخدام تقنية “التعلم العميق” وهو أحد أشكال “الذكاء الاصطناعي”، والذي يعمل على فحص آلاف الحالات، عن طريق المسح الضوئي وذلك لتحديد أنماط المرض، الأمر الذي حسّن من دقة وسرعة تشخيص “الذكاء الاصطناعي” للحالات.
وعلى الرغم من أن النتائج التي توصل إليها “الذكاء الاصطناعي” كانت دقيقة في تشخيص الحالات المرضية، إلا أن بعض الباحثين ممن لم يشاركوا في الدراسة، حذروا من أن “التعلم العميق” قد اعتمد على خوارزميات محددة بمعزلٍ عن “المعلومات السريرية”، التي غالبًا ما يتعين على الأطباء مراعاتها قبل إجراء التشخيص النهائي.
استخدامات “الذكاء الاصطناعي” في مجال تشخيص الأمراض:
يعتبر “الذكاء الاصطناعي” من أبرز التطبيقات في عصر الثورة الصناعية الرابعة، وقد اقتحم “الذكاء الاصطناعي” مجال الأبحاث الطبية، حيث كشف بحث علمي نُشر في مجلة “الطبيعة Nature” عام 2018، واقترح البحث حلولًا ذكية باستخدام تقنيات وخوارزميات “التعلم العميق”، بغرض فحص الأشعة وتشخيص الأمراض الحميدة والخبيثة بدقة هائلة، وذلك عن طريق الآلة، بدلًا عن فنيي الأشعة في المراكز والمستشفيات، ونستعرض فيما يلي أبرز استخدامات “الذكاء الاصطناعي” في تشخيص الأمراض:
تشخيص الأمراض
يعتبر تشخيص الأمراض، وإمكانية فحص أعداد كبيرة من المرضى في وقت قصير أبرز استخدامات “الذكاء الاصطناعي”، حيث حقّق هذا المجال تقدمًا ملحوظًا على مستوى التشخيص المبكر، وعلى مستوى اكتشاف المرض في مراحله الأولى أو حتى قبل حدوثه، وذلك عن طريق تحليل صور الأشعة، بعد أن صار بالإمكان التنبؤ بالأمراض قبل تفشّيها، وذلك باستخدام تحليلات “الذكاء الاصطناعي” التي تعتمد على تحليل البيانات في التنبؤ بالأمراض لاسيما “السرطان”، كل ذلك يتم بكل تأكيد من دون إلغاء دور الطبيب.
ذكاء في الأشعة وفي تشخيص الأمراض
يتم الاستعانة بتقنيات “الذكاء الاصطناعي” في قسم الأشعة بشكل كبير، حيث أن حلول “الذكاء الاصطناعي” الحالية تساعد أطباء الأشعة في تشخيص الأمراض، سواءً في الأشعة المقطعية أو الأشعة السينية أو في التصوير بالرنين المغناطيسي، فعلى سبيل المثال تقدم “MaxQ AI” حلًا يستعين بتقنيات “الذكاء الاصطناعي”، وذلك لمساعدة الأطباء المتخصصين في تحديد الحالات النادرة من فحوصات الدماغ، لاقتراح خيارات العلاج الوقائي والوصفي.
الطب الدقيق
المقصود هنا “الطب الشخصي”، بمعنى أن يتم تحديد الدواء أو بروتوكول العلاج المناسب، لكل حالة مرضية بناءً على التكوين الجيني الخاص بالمريض، على حسب نمط حياته واختلاف استجابته للعلاج.
الروبوت
يتجلى التكامل بين الذكاء البشري و”الذكاء الاصطناعي” في “الروبوت” المُستخدم في غرف العمليات، والذي يمكنه الوصول إلى ما لا تصل إليه يد الجراح، حيث يقوم هذا الجراح- الروبوت- القادر على تحريك أذرعِه بالوصول الى المكان المحدد، وبالتالي مساعدة الأطباء في التخطيط للتدخل الجراحي بالتفصيل، في تكامل مثالي داخل غرف العمليات.
الطبيب الخفي
أجرى فريق بحثي ياباني تابع لمركز “ريكن”، دراسة استهدفت استخدام “الذكاء الاصطناعي”، في استكشاف مظاهر عودة ظهور سرطان البروستاتا، وتحليل تلك المظاهر وتشخيصها بدقة، فتشخيص الأمراض المعقدة كالسرطان يحتاج جنودًا مجهولين قد لا يراهم المريض، ويأتي على رأسهم “الطبيب الخفي” في عالم الطب، وهو طبيب “الباثولوجي” أو علم الأمراض.
التشخيص الرقمي
نظرًا لكفاءة “الذكاء الاصطناعي” في تحديد الأنماط، فكان من المنطقي أن يتم استخدام هذه التقنية في تشخيص الأمراض وهو تحديدًا ما يقوم به الأطباء، فهم يبحثون في الأعراض ويقيّمون التاريخ الطبي للمريض، وبناءً على ذلك يحاولون التوصل إلى استنتاج بشأن المرض، بالاستناد إلى التوصيف الأكثر منطقية.