أهم 10 فوائد للذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الصحية

تحسين التشخيص السريري

عندما يقوم الطبيب بالتشخيص، فإنه يأخذ بعين الاعتبار عوامل مثل تاريخ المريض المرض وأعراضه ونتائج الفحوصات المخبرية. هناك الكثير مما يجب التفكير فيه، وهناك حالات لا يكون فيها التشخيص دقيقاً. إنها عملية معقدة، وفي بعض الأحيان، على الرغم من بذلهم قصارى جهدهم، قد لا يحصل الأطباء على التشخيص الصحيح. كما أنهم بشر ويمكن أن يغفلوا عن تفاصيل حاسمة، خاصةً تحت ضغط نوبات العمل الطويلة المرهقة.

حتى عندما تعمل المستشفيات على النحو الأمثل، تولد المستشفيات حوالي 50 بيتابايت من البيانات سنويًا، ويذهب 97% منها دون استخدام. يساعد الذكاء الاصطناعي أخصائيي الرعاية الصحية على تنظيم هذه المعلومات وتصنيفها واستخدامها بفعالية من أجل تشخيص أكثر دقة.

على سبيل المثال، طوّرت Google و Verily خوارزمية للتعلم الآلي للمساعدة في فحص اعتلال الشبكية السكري (DR) والوذمة البقعية السكرية (DME)، وهما سببان رئيسيان للعمى الذي يمكن الوقاية منه لدى البالغين. ويسمح ذلك للأطباء بتكريس المزيد من الوقت لعلاج المريض وإدارته، بدلاً من مجرد التشخيص الأولي.

الكشف المبكر عن الأمراض

إن قدرة الذكاء الاصطناعي على الوصول إلى تشخيصات أكثر دقة، تؤدي مباشرة إلى اكتشاف الأمراض والمشاكل الصحية في وقت مبكر. وهذا أمر بالغ الأهمية لأن العديد من الأمراض يمكن علاجها إذا تم اكتشافها في مراحلها المبكرة.

على سبيل المثال، يكون لسرطان الرئة فرصة أكبر بكثير في العلاج الناجح عند اكتشافه مبكرًا. ووفقاً لمنظمة الصحة العالمية، فإن سرطان الرئة هو أكثر أنواع السرطان فتكاً في جميع أنحاء العالم. فسرطان الرئة مسؤول عن أكثر من 1.7 مليون حالة وفاة على مستوى العالم كل عام.

طوّرت Google Health نموذجًا لل ذكاء الاصطناعي يكتشف حالات السرطان بنسبة 5% أكثر ويقلل من الحالات الإيجابية الخاطئة بنسبة تزيد عن 11% مقارنةً بأطباء الأشعة غير المساعدين. يمكن لنموذج الذكاء الاصطناعي تحليل الأشعة المقطعية ثلاثية الأبعاد لتحديد الورم الخبيث الكلي لسرطان الرئة وحتى الأنسجة الخبيثة الدقيقة.

‍

‍

من خلال تحليل كميات هائلة من البيانات الطبية بكفاءة أكبر مما يمكن للبشر القيام به، يمكن للذكاء الاصطناعي تحديد الأنماط والحالات الشاذة التي قد تكون علامات على أمراض في مراحلها المبكرة. هذه القدرة تجلب الأمل وتحسين الصحة لعدد لا يحصى من المرضى!

خطط العلاج المخصصة

مع تسريع الذكاء الاصطناعي لعملية تحليل البيانات الطبية، يمكن أن تصبح خطط العلاج الشخصية للجميع حقيقة واقعة. خطة العلاج الشخصية هي استراتيجية صحية مصممة خصيصاً لك. فهي تأخذ في الاعتبار تاريخك الصحي الفريد ونمط حياتك وحتى تركيبك الجيني. إنها ليست نهجًا واحدًا يناسب الجميع، بل هي خطة مصممة خصيصًا لتناسب احتياجاتك الصحية الفردية.

فيما يلي بعض مزايا وجود خطة علاجية مخصصة يتم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي:

• زيارات الطبيب الافتراضية الأفضل - يمكن للذكاء الاصطناعي الاطلاع على معلوماتك الصحية عن بُعد وتقديم نصائح جيدة، وهو أمر رائع عندما لا تستطيع أو لا ترغب في الذهاب إلى الطبيب شخصيًا.
  ‍
• التعرف على صحتك - يمكن للذكاء الاصطناعي أن يقدم لك نصائح ومعلومات صحية مناسبة لحالتك الخاصة، مما يساعدك على فهم حالتك الصحية وإدارتها بشكل أفضل.
  ‍
• المساعدة في الرعاية في المنزل - باستخدام البيانات من الأدوات الصحية المنزلية، يمكن للذكاء الاصطناعي المساعدة في مراقبة صحتك إذا كنت تتعامل مع مرض طويل الأمد أو تتحسن بعد الإقامة في المستشفى.
  ‍
• تنبيهات صحية سريعة - يمكن للذكاء الاصطناعي مراقبة إحصائياتك الصحية وإعلامك أنت وطبيبك بسرعة إذا بدا لك أن هناك شيئاً ما غريباً.

تحليل التصوير الطبي المبتكر

يتضمن التصوير الطبي تقنيات مختلفة تسمح للأطباء برؤية ما بداخل جسم الإنسان لتشخيص المشاكل الصحية ومراقبتها وعلاجها. وهو يعتمد على طرق غير جراحية لمساعدة المهنيين الطبيين على اكتشاف الإصابات أو تحديد الأمراض أو إدارة الحالات المزمنة. ويساعد الذكاء الاصطناعي في التصوير الطبي على اكتشاف المناطق التي بها مشاكل أو التفاصيل الدقيقة التي قد لا تلاحظها العين البشرية.

ومن الأمثلة الرائعة على ذلك استخدام التعلم الآلي لتحليل صور الرنين المغناطيسي لأورام الدماغ. قد يستغرق الأمر ما يصل إلى 40 دقيقة لتصنيف أورام الدماغ باستخدام الطرق التقليدية. ولكن الآن، يمكننا القيام بذلك في بضع دقائق فقط. وهذا لا يوفر الوقت فحسب، بل إن النتائج أكثر دقة ودقة.

عمليات تطوير العقاقير المحسّنة

‍

إن عملية اكتشاف المركبات الصيدلانية أو العلاجات العلاجية الجديدة وتصميمها واختبارها وطرحها في السوق، والمعروفة باسم تطوير الأدوية، يمكن أن تستغرق عادةً ما بين 10 إلى 15 عامًا. ويمكن تحسين هذه العملية باستخدام الذكاء الاصطناعي. وقد وجدت الدراسات أن استخدام الذكاء الاصطناعي في اكتشاف الأدوية يمكن أن يؤدي إلى توفير ما لا يقل عن 25% إلى 50% من الوقت والتكاليف.

هناك مجموعة من الطرق التي يمكن من خلالها تطبيق الذكاء الاصطناعي على اكتشاف الأدوية وتطويرها. دعونا نلقي نظرة على بعض الأمثلة:

• جعل البحث أكثر كفاءة: يمكن أن تساعد أدوات معالجة اللغة الطبيعية (NLP) في التنقيب في الأدبيات العلمية وقواعد البيانات عن المعلومات ذات الصلة.
  ‍
• تبسيط العملية: يمكن للخوارزميات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي أن تتنبأ بألفة ارتباط المركبات بالبروتينات المستهدفة وتقليل الحاجة إلى إجراء اختبارات معملية مكثفة.
  ‍
• تحسين سلامة الأدوية: يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي تحليل بيانات المرضى في العالم الحقيقي لتحديد التفاعلات الدوائية الضارة المحتملة.
  ‍
• إعادة استخدام الأدوية: يمكن للذكاء الاصطناعي تحديد الأدوية الموجودة التي لديها القدرة على علاج أمراض جديدة.

تحسين فهمنا لعلم الوراثة الشخصية

تعمل التطورات في مجال الذكاء الاصطناعي على إعادة تشكيل فهمنا لعلم الوراثة الشخصية. فمن خلال تحليل مجموعات البيانات الجينية الضخمة، يمكن للذكاء الاصطناعي تحديد الاختلافات الجينية التي تؤثر على استجابة الفرد للعلاجات. كما يمكن للخوارزميات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي أن تكشف عن المؤشرات الحيوية المهمة والتنبؤ بالمخاطر الصحية بناءً على المعلومات الجينية. وهذا يوفر للأفراد رؤى قيمة لإدارة صحتهم بشكل استباقي.

يشرح الدكتور زنغي ج. وانغ، رئيس قسم علم الوراثة وعلوم الجينوم والقائد المشارك لبرنامج الجينوم السرطاني والجينوم فوق الجيني في جامعة كيس ويسترن ريزيرف: "لدينا الكثير من البيانات الجينومية، لكن فهمها قد يكون صعبًا حقًا. سيكون الذكاء الاصطناعي وسيلة لنا لاستخراج المعلومات المهمة التي لا يستطيع الدماغ البشري استخلاصها، وهو مجال مثير للدراسة."

في المستقبل، سيكون من المحتمل جدًا أن يتمكن الذكاء الاصطناعي في المستقبل من تحليل البيانات الوراثية الشاملة إلى جانب فحوصات التصوير لإنشاء خطط علاجية مخصصة.

أتمتة إدارة دورة الإيرادات (RCM)

لا تقتصر فوائد الذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الصحية على رعاية المرضى أو العمل السريري. يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي أيضًا في أتمتة وتحسين أجزاء مختلفة من صناعة الرعاية الصحية، بما في ذلك إدارة دورة الإيرادات (RCM). تتعامل إدارة دورة الإيرادات مع كيفية إدارة المستشفيات والأنظمة الصحية لعملياتها المالية.

كشفت دراسة استقصائية حديثة شارك فيها قادة من المستشفيات والأنظمة الصحية في الولايات المتحدة أن ما يقرب من 74% منهم يعملون بنشاط على أتمتة أجزاء من عمليات دورة الإيرادات. يشير الاعتماد المتزايد على الأتمتة في مجال الرعاية الصحية إلى اتجاه أوسع يهدف إلى تعزيز الكفاءة وخفض التكاليف وتحسين نتائج المرضى.

تتمثل إحدى الفوائد الرئيسية للأتمتة في إدارة التنسيق الإقليمي في قدرتها على التعامل مع المهام المتكررة بأقل قدر من التدخل البشري. بالإضافة إلى ذلك، يتم استخدام الذكاء الاصطناعي بشكل متزايد في مهام مثل التحليلات التنبؤية لعمليات فوترة المرضى، والتواصل الشخصي مع المرضى، والتحقق من التأمين، والإدارة المتقدمة لرفض المطالبات.

أتمتة العمليات الإدارية للرعاية الصحية

أصبح الذكاء الاصطناعي في إدارة الرعاية الصحية ضروريًا بشكل متزايد. يمكن للذكاء الاصطناعي أتمتة المهام الروتينية، مثل الجدولة والفوترة وإدخال البيانات، باستخدام تقنيات مثل أتمتة العمليات الروبوتية ومعالجة اللغات الطبيعية. في السنوات القادمة، من المتوقع أن يغير الذكاء الاصطناعي الطريقة التي تعمل بها المستشفيات بشكل جذري.

‍

على سبيل المثال، يمكن أتمتة حوالي 40% من المهام التي يقوم بها موظفو دعم الرعاية الصحية وحوالي ثلث المهام التي يقوم بها ممارسو الرعاية الصحية باستخدام الذكاء الاصطناعي. كما أظهرت الدراسات أيضًا أن تطبيق الذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الصحية يمكن أن يوفر وقتًا ثمينًا للممرضات ومقدمي الرعاية الصحية الآخرين. وهذا يتيح لهم التركيز بشكل أكبر على رعاية المرضى والتطوير المهني.

تبسيط الموارد البشرية والتوظيف

يعمل الذكاء الاصطناعي على تغيير طريقة عمل الموارد البشرية الطبية والتوظيف من خلال جعل هذه العمليات أكثر كفاءة وابتكاراً. تستخدم الشركات الذكاء الاصطناعي لإشراك الموظفين بشكل أفضل، وتبسيط عملية التوظيف، وتحسين كيفية إدارة المواهب. على سبيل المثال، أصبحت روبوتات الدردشة الآلية التي تعمل بالذكاء الاصطناعي شائعة الآن في مجال التوظيف، حيث تساعد في مهام مثل فحص المرشحين وإجراء المقابلات.

فيما يلي بعض التطبيقات الرئيسية للذكاء الاصطناعي في الموارد البشرية والتوظيف:

• استخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي لمطابقة الوظائف واختيار المرشحين بدقة.
  ‍
• تطبيق التحليلات التنبؤية لتحديد المجالات المحتملة لتحسين مهارات الموظفين.
  ‍
• إنشاء برامج تدريبية وتطويرية مخصصة بمساعدة الذكاء الاصطناعي.
  ‍
• تحسين تقييم أداء الموظفين من خلال التحليلات القائمة على الذكاء الاصطناعي وأدوات التغذية الراجعة.

تنقيح أنظمة تكنولوجيا المعلومات

يعمل الذكاء الاصطناعي على تحويل أنظمة تكنولوجيا المعلومات في مجال الرعاية الصحية من خلال جعلها أكثر كفاءة. يمكن للذكاء الاصطناعي تعزيز الأمن السيبراني من خلال اكتشاف التهديدات والتصدي لها. وهذا يساعد على حماية معلومات المرضى.

يمكن أيضاً استخدام الذكاء الاصطناعي لأتمتة مهام تكنولوجيا المعلومات الروتينية مثل إدارة الشبكة والنسخ الاحتياطي للبيانات. وهذا يوفر الوقت لموظفي تكنولوجيا المعلومات ويتيح لهم التركيز على المهام الأكثر أهمية. يؤدي الجمع بين الذكاء الاصطناعي وتكنولوجيا المعلومات في مجال الرعاية الصحية إلى تحسين العمليات وتحسين جودة خدمات الرعاية الصحية.

الوجبات الرئيسية

لقد استكشفنا أهم 10 فوائد للذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الصحية، ومن الواضح أن الذكاء الاصطناعي يغير قواعد اللعبة في هذا المجال. من تحسين التشخيص السريري بشكل كبير إلى الكشف المبكر عن الأمراض، يجعل الذكاء الاصطناعي الرعاية الصحية أكثر دقة وتخصيصاً. لمعرفة المزيد عن حلول الذكاء الاصطناعي المختلفة في مجال الرعاية الصحية، ألقِ نظرة على صفحتنا هنا.

في Ultralytics، نحن متحمسون لتوسيع حدود الذكاء الاصطناعي. ألقِ نظرة على مستودع GitHub الخاص بنا لاستكشاف أحدث مساهماتنا في مجال الذكاء الاصطناعي. من التصنيع إلى السيارات ذاتية القيادة، نحن نشارك بنشاط في الابتكار باستخدام الذكاء الاصطناعي! 🌟🚀