أدوات الرؤية الاصطناعية لتشخيص الرعاية الصحية

عندما يراجع الأطباء الأشعة السينية بعد نوبات عمل طويلة أو يحللون مئات الصور الطبية، قد يتم تجاهل بعض النتائج المهمة في بعض الأحيان. هذه مشكلة شائعة في مجال التشخيص الطبي. 

حتى التأخيرات الطفيفة أو التفاصيل المفقودة يمكن أن تؤثر على رعاية المرضى. لمعالجة هذه المخاوف، يتم استخدام أنظمة الذكاء الاصطناعي (AI) لدعم الأطباء. 

من الكشف المبكر عن الأمراض في التصوير الطبي إلى المساعدة في اتخاذ القرارات التشخيصية، أصبحت هذه الأدوات جزءًا أساسيًا من طريقة عمل مؤسسات الرعاية الصحية. في الواقع، يتم دمج أدوات الذكاء الاصطناعي في مجموعة متنوعة من تقنيات الرعاية الصحية. 

ويشمل ذلك نماذج الذكاء الاصطناعي البصري التي تحلل البيانات البصرية، وبرامج التشخيص التي تساعد الأطباء أثناء المراجعة، وأنظمة الذكاء الاصطناعي المستخدمة سريريًا والتي تعمل في بيئات الرعاية الصحية الواقعية. وعلى الرغم من أن كل نوع من أنواع أدوات الذكاء الاصطناعي يخدم غرضًا مختلفًا، إلا أنها جميعًا تشترك في نفس الهدف: تمكين تشخيصات أكثر دقة واتساقًا وموثوقية.

في هذه المقالة، سنلقي نظرة فاحصة على بعض أدوات الذكاء الاصطناعي الشائعة المستخدمة في تشخيص الرعاية الصحية في البيئات السريرية. لنبدأ!

نظرة على تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي وتشخيص الرعاية الصحية

يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لدعم التشخيصات الطبية في مراحل متعددة. يمكن أن يعمل من المراجعة الأولى للبيانات الطبية إلى تقديم رؤى أثناء اتخاذ القرارات النهائية.

هذه القدرات تجعل الذكاء الاصطناعي أداة قيّمة في أنظمة الرعاية الصحية التي تعتمد على كميات كبيرة من البيانات. ولهذا السبب بدأ العديد من المتخصصين في الرعاية الصحية باستخدام أدوات تعتمد على الذكاء الاصطناعي في حالات استخدام متنوعة. 

على سبيل المثال، يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي الخاصة بالرؤية تحليل الأشعة السينية والأشعة المقطعية للعثور على أنماط في التصوير الطبي قد يفوتها الإنسان أثناء المراجعة اليدوية. يمكن لحل الرؤية الحاسوبية أن يحدد تلقائيًا المناطق المشبوهة ويجعل عملية التشخيص أسرع. 

وبذلك، فإنه يعزز دقة التشخيص دون إبطاء سير العمل السريري الحالي، كما يوفر المزيد من الوقت للمهنيين للتركيز على أعمال أخرى. في الواقع، من المتوقع أن ينمو سوق الرؤية الحاسوبية العالمية في مجال الرعاية الصحية بمقدار 10.97 مليار دولار بين عامي 2025 و 2030، مما يسلط الضوء على التبني المتزايد لهذه التقنيات.

يمكن لأدوات الرؤية الاصطناعية أن تساعد حتى في تحليل الأنسجة البشرية على المستوى المجهري. يمكن استخدام نماذج التعلم الآلي والتعلم العميق في مهام تحليل البيانات المجهريّة مثل عد الخلايا في ثوانٍ معدودة. وهذا يعني أن الأطباء يمكنهم التركيز على ما هو أهم: المريض.

بالإضافة إلى ذلك، يمكن لب عض الأنظمة السريرية المتقدمة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي أن تجمع بين بيانات التصوير الطبي وبيانات المرضى من السجلات الصحية الإلكترونية (EHR) والرؤى المستخلصة من التجارب السريرية. ومن خلال معالجة جميع هذه البيانات معًا باستخدام الذكاء الاصطناعي، يمكن للأطباء وضع خطة علاج مخصصة لكل مريض. وهذا مفيد بشكل خاص للحالات المعقدة مثل سرطان الثدي أو أمراض القلب والأوعية الدموية.

أنواع أدوات الذكاء الاصطناعي المستخدمة من قبل مقدمي الرعاية الصحية

يمكن إجراء التشخيصات الطبية باستخدام أدوات مختلفة للذكاء الاصطناعي، لكل منها دور محدد. تركز بعضها على تحليل الصور الطبية، بينما تدعم أخرى سير العمل السريري أو اتخاذ القرارات أو العمليات على مستوى النظام داخل بيئات الرعاية الصحية.

فيما يلي بعض الأنواع الرئيسية لأدوات الذكاء الاصطناعي المستخدمة في تشخيص الرعاية الصحية:

• نماذج الرؤية بالذكاء الاصطناعي: هي نماذج أساسية للذكاء الاصطناعي تركز على مهام الفهم البصري مثل الكشف والتحديد المكاني والتجزئة وعد الأجسام في الصور الطبية وشرائح علم الأمراض. وهي لا تتخذ قرارات سريرية بمفردها، ولكنها توفر رؤى أساسية على مستوى الصورة تدعم تطبيقات التشخيص القائمة على التصوير.
• برامج الذكاء الاصطناعي التشخيصية: تعتمد هذه الأدوات على نماذج أساسية وهي مصممة لدعم عملية اتخاذ القرارات السريرية. وهي تحلل وتجمع البيانات من مصادر متعددة، مثل الصور الطبية والسجلات الصحية الإلكترونية ونتائج المختبرات والملاحظات السريرية، من أجل تحديد الأنماط والإبلاغ عن الحالات الشاذة المحتملة وترتيب الحالات حسب الأولوية ومساعدة الأطباء أثناء مراجعة التشخيص.
• أنظمة الذكاء الاصطناعي المستخدمة سريريًا: هي حلول ذكاء اصطناعي متكاملة ومُنظمة ومُعتمدة للاستخدام السريري في العالم الواقعي. وعادةً ما تجمع بين عدة نماذج للذكاء الاصطناعي وقواعد سريرية وطبقات تحقق وآليات مراقبة لتعمل بأمان في حالات استخدام محددة. ووفقًا للتراخيص التنظيمية، قد تؤدي هذه الأنظمة مهام تشخيصية مستقلة أو شبه مستقلة مع تلبية متطلبات صارمة للأداء والسلامة وخصوصية البيانات.

أدوات شائعة تعتمد على الذكاء الاصطناعي لتشخيص الرعاية الصحية

الآن بعد أن أصبح لدينا فهم أفضل لكيفية دعم أدوات الذكاء الاصطناعي المختلفة لعمليات التشخيص، دعونا نستكشف بعضًا من أفضل أدوات الذكاء الاصطناعي المستخدمة حاليًا في تشخيص الرعاية الصحية.

1.YOLO Ultralytics YOLO

YOLO Ultralytics YOLO هي مجموعة من نماذج الرؤية الحاسوبية في الوقت الفعلي المصممة لأداء مهام مختلفة للذكاء الاصطناعي في مجال الرؤية على الصور ومقاطع الفيديو. عندما يتعلق الأمر بالرعاية الصحية، يمكن استخدام هذه النماذج كأساس يساعد أنظمة الذكاء الاصطناعي على تحليل الصور الطبية وفهمها.

تشمل عائلةYOLO Ultralytics YOLO ما يلي Ultralytics YOLOv5، Ultralytics YOLOv8، Ultralytics YOLO11، وأحدث إصدار، Ultralytics . لا detect هذه النماذج الحالات detect الشاذة بشكل فوري. 

لتحديد الأورام أو الآفات أو الكسور أو غيرها من الحالات الشاذة، يمكن ضبطها أو تدريبها بشكل مخصص على مجموعات بيانات التصوير الطبي الموسومة التي تعلمها ما هي الأشياء أو الحالات الشاذة التي يجب البحث عنها في الصور الطبية. 

بمجرد ضبطها بدقة، يمكن أن تعمل نماذج مثل YOLO26 كمساعد بصري في سير عمل التشخيص. وعلى وجه الخصوص، فإن سرعتها تجعلها مفيدة في البيئات السريرية المزدحمة حيث يجب مراجعة كميات كبيرة من بيانات التصوير بسرعة.

2. Viz.ai

Viz.ai هي أداة تشخيصية تعمل بالذكاء الاصطناعي يمكنها تحليل الصور الطبية. تُستخدم لتحليل الصور الطبية لتحديد الحالات التي تتطلب عناية طبية فورية، مثل السكتة الدماغية والأمراض الوعائية.

تتكامل أداة الذكاء الاصطناعي هذه مباشرة مع أنظمة المستشفيات، مما يوفر بديلاً لعمليات مراجعة الصور يدويًا. تتيح Viz.ai لفرق التشخيص الطبي الاستجابة بشكل أسرع، حيث يؤثر توقيت العلاج بشكل مباشر على نتائج المرضى. 

أحد تطبيقاته الرئيسية هو الكشف التلقائي عن انسداد الأوعية الدموية الكبيرة (LVOs) في الفحوصات. كما يستخدم نظام الذكاء الاصطناعي لإرسال تنبيهات فورية إلى الفريق الجراحي عبر الأجهزة المحمولة لدعم التدخل السريع.

3. PathAI

تعد علم الأمراض جزءًا مهمًا من دراسة عينات الأنسجة والكشف عن علامات المرض. تستخدم أدوات الذكاء الاصطناعي مثل PathAI خوارزميات الذكاء الاصطناعي لتحليل شرائح عالية الجودة واكتشاف الأنماط الدقيقة.

يستخدم أخصائيو علم الأمراض هذه الأداة عند مراجعة العينات المأخوذة من الخزعات. وتشمل بعض تطبيقاتها عد الخلايا وتحديد حواف السرطان على الشرائح. وهذا يجعل عملية التشخيص أكثر كفاءة ويساعد الأطباء على الشعور بمزيد من الثقة في نتائجهم.

4. Aidoc

Aidoc هي أداة ذكاء اصطناعي مصممة أساسًا للتشخيص القائم على الأشعة والتصوير، بما في ذلك الأمراض القلبية الوعائية والعصبية. بدلاً من تحليل التقارير الطبية المكتوبة، تركز Aidoc على بيانات التصوير الطبي للمساعدة في الكشف عن النتائج الأكثر إلحاحًا والأهمية من الناحية السريرية.

تعمل الأداة كجهاز مراقبة أمان مستمر في الخلفية لعمليات التصوير الطبي. فهي تحلل المسح الضوئي تلقائيًا وتحدد الحالات عالية الخطورة بحيث يمكن إعطاؤها الأولوية للمراجعة الفورية من قبل الأطباء. وهذا يساعد على تقليل التأخير في التشخيص ويدعم توفير رعاية متسقة للمرضى في بيئات المستشفيات المزدحمة.

يتكامل Aidoc بسلاسة مع أنظمة المستشفيات وقوائم عمل أطباء الأشعة، حيث يساعد في تحديد الحالات الطارئة مثل الانسداد الرئوي والنزيف داخل الجمجمة. من خلال إعطاء الأولوية للحالات الطارئة، يدعم Aidoc الاستجابة السريرية الأسرع دون تعطيل سير العمل الحالي.

5. تيمبوس

Tempus هي أداة مدعومة بالذكاء الاصطناعي تُستخدم في علاج السرطان لمساعدة الأطباء على اتخاذ قرارات علاجية أكثر استنارة. وهي تحلل السجلات الطبية إلى جانب البيانات الجينية والجزيئية للمرضى.

تجمع المنصة معلومات مثل تاريخ المرضى ونتائج الاختبارات والبيانات الجينومية لتوفير رؤى سريرية مفيدة. من خلال النظر إلى هذه المعلومات مجتمعة، تساعد Tempus الأطباء على فهم المرض بشكل أفضل والنظر في العلاجات التي قد تكون الأنسب لمريض معين.

يستخدم Tempus بشكل أساسي من قبل أطباء الأورام لدعم اختيار العلاج. وهو يعمل من خلال مقارنة الملف الجيني للمريض مع الأنماط الموجودة في قواعد البيانات السريرية والجزيئية الكبيرة، مما يساعد في توجيه الرعاية الشخصية لمرضى السرطان.

6. بوضوح

Cleerly هي أداة تشخيصية مدعومة بالذكاء الاصطناعي تُستخدم لتحليل صور الأشعة المقطعية للقلب، وتحديداً تصوير الأوعية التاجية بالأشعة المقطعية. تساعد هذه الأداة الأطباء على رؤية التفاصيل في صور القلب التي قد يكون من الصعب تحديدها من خلال الفحص البصري العادي وحده.

تقوم الأداة بتحليل صور الأشعة المقطعية لتقييم تراكم اللويحات وتضيق الشرايين التاجية، وهي مؤشرات رئيسية لأمراض القلب. باستخدام هذا التحليل، تقوم Cleerly بإنشاء تقرير مفصل يساعد في إظهار مخاطر إصابة المريض بأمراض الشرايين التاجية.

الدور المتطور للذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية 

إن التقدم الذي تحرزه الذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الصحية يمس أيضًا مجالات أخرى، إلى جانب التصوير الطبي. في حين أصبح الذكاء الاصطناعي مؤثرًا بشكل خاص في تحليل الصور الطبية بشكل أكثر كفاءة واتساقًا، فإن التطبيقات الأحدث توسع دوره عبر سير عمل التشخيص الأوسع نطاقًا. 

اليوم، يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي أن تدعم التحليل الآلي، وتحديد أولويات الحالات، ودعم القرارات السريرية، مما يساعد الأطباء على اتخاذ قرارات أسرع وأكثر استنارة مع الحفاظ على التصوير الطبي في صميم الرعاية التشخيصية. ومن الأمثلة المعروفة على هذا التقدم الواسع في مجال الذكاء الاصطناعي الطبي برنامج AlphaFold، الذي طورته Google . 

على الرغم من أن AlphaFold لا يستخدم مباشرة في التشخيص السريري، إلا أنه يوضح كيف يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل البيانات الطبية الحيوية المعقدة للتنبؤ بدقة بالبنية ثلاثية الأبعاد للبروتينات، وهو إنجاز ساهم بشكل كبير في تسريع وتيرة الأبحاث البيولوجية واكتشاف الأدوية. تساعد هذه التطورات في إرساء الأسس العلمية لاختبارات تشخيصية جديدة وعلاجات موجهة.

النقاط الرئيسية

تعمل الذكاء الاصطناعي على إعادة تعريف تشخيص الرعاية الصحية بسرعة من خلال تحسين السرعة والدقة والكفاءة في جميع سير العمل السريري. من التصوير الطبي وعلم الأمراض إلى تخطيط العلاج الشخصي، تساعد أدوات الذكاء الاصطناعي الأطباء على اتخاذ قرارات مستنيرة بشكل أفضل مع تقليل أعباء العمل اليدوي. مع استمرار تطور هذه التقنيات، من المقرر أن تلعب دورًا متزايد الأهمية في تقديم رعاية في الوقت المناسب وقائمة على البيانات ومركزة على المريض.

انضم إلى مجتمعنا وتصفح مستودع GitHub الخاص بنا لمعرفة المزيد عن الذكاء الاصطناعي. استكشف صفحات الحلول الخاصة بنا للتعرف على تطبيقات الذكاء الاصطناعي في التصنيع والرؤية الحاسوبية في مجال الخدمات اللوجستية. اكتشف خيارات الترخيص المتاحة لدينا وابدأ في بناء نماذج الرؤية بالذكاء الاصطناعي.