تحويل صناعة الرعاية الصحية بالذكاء الاصطناعي

يُحدث الذكاء الاصطناعي (AI) ثورة في مختلف الصناعات ، والرعاية الصحية ليست استثناءً. يتمتع الذكاء الاصطناعي بإمكانية تحسين رعاية المرضى وتبسيط العمليات الطبية وتقليل التكاليف. في هذه المقالة ، سترى كيف يتم تطبيق الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية ، وستفهم تأثير الذكاء الاصطناعي على هذه الصناعة.

التشخيص الطبي بالذكاء الاصطناعي

يمكن لأدوات التشخيص التي تعمل بالذكاء الاصطناعي تحليل الصور الطبية وبيانات المرضى والملاحظات السريرية لمساعدة المتخصصين في الرعاية الصحية في تشخيص الأمراض بشكل أكثر دقة وسرعة.

في الأشعة

يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي معالجة وتحليل بيانات التصوير الطبي ، مثل الأشعة السينية ، والأشعة المقطعية ، ومسح التصوير بالرنين المغناطيسي ، للكشف عن الحالات الشاذة والأنماط التي تشير إلى أمراض مثل السرطان أو أمراض القلب والأوعية الدموية. وفقًا لدراسة نُشرت في Nature Medicine ، حققت خوارزمية الذكاء الاصطناعي التي طورتها Google معدل دقة بنسبة 94.5٪ في اكتشاف سرطان الثدي في تصوير الثدي بالأشعة السينية ، متفوقةً على اختصاصي الأشعة البشرية الذين كانت نسبة الدقة لديهم 88.0٪ (McKinney et al.، 2020).

في علم الأمراض

يمكن لأنظمة علم الأمراض التي تعمل بالذكاء الاصطناعي تحليل عينات الأنسجة وتحديد الخلايا السرطانية ، وتبسيط عملية التشخيص وتقليل الخطأ البشري. على سبيل المثال ، تستخدم منصة Paige.AI المعتمدة من قِبل إدارة الأغذية والعقاقير (FDA) خوارزميات الذكاء الاصطناعي للكشف عن سرطان البروستاتا في شرائح علم الأمراض بدقة مُبلغ عنها تبلغ 98٪ (Bulten et al. ، 2020).

في طب وجراحة العيون

يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي تحليل صور شبكية العين للكشف عن العلامات المبكرة لاعتلال الشبكية السكري والضمور البقعي المرتبط بالعمر. في دراسة نُشرت في JAMA ، حققت خوارزمية الذكاء الاصطناعي التي طورتها Google حساسية 97.5٪ وخصوصية 93.4٪ في اكتشاف اعتلال الشبكية السكري (Gulshan et al. ، 2016).

اكتشاف الأدوية وتطويرها بالذكاء الاصطناعي

يمكن للذكاء الاصطناعي أن يقلل بشكل كبير من الوقت والتكلفة المرتبطين باكتشاف الأدوية وتطويرها من خلال تحليل مجموعات البيانات الكبيرة ، والتنبؤ بفاعلية الأدوية ، وتحسين تصميم التجارب السريرية.

في اكتشاف الأدوية

يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي تحليل كميات هائلة من البيانات الكيميائية والبيولوجية لتحديد الأدوية المرشحة المحتملة ، والتنبؤ بفعاليتها ، وتحسين هياكلها الكيميائية. تستخدم Atomwise ، وهي شركة اكتشاف أدوية مدفوعة بالذكاء الاصطناعي ، خوارزميات التعلم العميق للتنبؤ بتقارب ارتباط الجزيئات الصغيرة بالبروتينات المستهدفة. في عام 2020 ، أعلنت Atomwise عن تعاونها مع Hansoh Pharma لاكتشاف الأدوية المرشحة الجديدة وتطويرها ، بقيمة صفقة محتملة تصل إلى 1.5 مليار دولار.

في التجارب السريرية

يمكن للذكاء الاصطناعي تحسين تصميم التجارب السريرية وتوظيف المرضى والمراقبة وتقليل التكاليف وتحسين نتائج التجارب. على سبيل المثال ، Deep 6 AI ، منصة تسريع التجارب السريرية ، تستخدم الذكاء الاصطناعي لمطابقة المرضى المؤهلين مع التجارب السريرية المناسبة ، مما يقلل من عملية تجنيد المرضى من أشهر إلى دقائق.

الذكاء الاصطناعي في الطب الشخصي

يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل البيانات الجينومية وعوامل نمط الحياة والتاريخ الطبي لتقديم خطط علاج مخصصة وتحسين رعاية المرضى.

في علم الجينوم

يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي معالجة وتحليل البيانات الجينومية لتحديد الطفرات المسببة للأمراض ، مما يتيح تطوير العلاجات المستهدفة. في عام 2019 ، أظهرت دراسة نُشرت في مجلة Nature أن خوارزمية الذكاء الاصطناعي المسماة DeepVariant ، التي طورتها Google ، يمكن أن تحدد بدقة المتغيرات الجينية في الجينوم البشري بمعدل دقة يزيد عن 99.9٪ (Poplin et al. ، 2018).

في علم الأورام الدقيق

يمكن للمنصات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي مثل IBM Watson for Oncology تحليل بيانات المريض ، بما في ذلك الطفرات الجينية ، للتوصية بخطط علاج مخصصة لمرضى السرطان. في دراسة نُشرت في The Oncologist ، قدم Watson for Oncology توصيات علاجية متوافقة مع مجلس الأورام متعدد التخصصات في 93٪ من الحالات (Somashekhar et al. ، 2018).

الأجهزة الطبية والأجهزة القابلة للارتداء التي تعمل بالذكاء الاصطناعي

يمكن للأجهزة الطبية والأجهزة القابلة للارتداء التي تدعم الذكاء الاصطناعي مراقبة صحة المرضى ، وتقديم ملاحظات في الوقت الفعلي ، وتنبيه المتخصصين في الرعاية الصحية بشأن المشكلات المحتملة.

المراقبة المستمرة للجلوكوز

يمكن لأجهزة مراقبة الجلوكوز المستمرة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي ، مثل Dexcom G6 ، تتبع مستويات الجلوكوز في الدم في الوقت الفعلي لمرضى السكري ، وتوفير رؤى شخصية وتنبيه المستخدمين إلى أحداث نقص السكر في الدم المحتملة أو ارتفاع السكر في الدم. وفقًا لدراسة نُشرت في Diabetes Technology & Therapeutics ، حقق Dexcom G6 متوسط ​​فرق نسبي مطلق (MARD) بنسبة 9.0 ٪ مقارنة بالقيم المرجعية ، مما يدل على دقته في قياس مستويات الجلوكوز في الدم (Šoupal et al. ، 2020).

مراقبة المريض عن بعد

يمكن لأنظمة مراقبة المريض عن بعد التي تعمل بالذكاء الاصطناعي تتبع العلامات الحيوية للمرضى واكتشاف العلامات المبكرة للتدهور ، مما يسمح لأخصائيي الرعاية الصحية بالتدخل على الفور. على سبيل المثال ، يراقب الجهاز القابل للارتداء Current Health المرخص من قِبل إدارة الأغذية والعقاقير (FDA) العلامات الحيوية للمرضى ، مثل معدل ضربات القلب ومعدل التنفس وتشبع الأكسجين ، ويستخدم خوارزميات الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بمخاطر الأحداث الضائرة.

الذكاء الاصطناعي في إدارة الرعاية الصحية

يمكن للذكاء الاصطناعي تحسين عمليات إدارة الرعاية الصحية ، مثل جدولة المرضى ، والفواتير ، وتخصيص الموارد ، وخفض التكاليف وتحسين الكفاءة التشغيلية.

جدولة المريض

يمكن لأنظمة الجدولة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي توقع عدم حضور المريض وتحسين خانات المواعيد وتقليل أوقات الانتظار. على سبيل المثال ، تستخدم منصة Zocdoc المدعومة بالذكاء الاصطناعي خوارزميات التعلم الآلي للتنبؤ باحتمالية عدم حضور المريض ، مما يسمح لمقدمي الرعاية الصحية بالحجز الزائد للمواعيد وتقليل وقت التباطؤ.

إدارة دورة الفواتير والإيرادات

يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي تحليل بيانات الفوترة وتحديد أخطاء الترميز وتحسين إدارة دورة الإيرادات وتقليل رفض المطالبات وتحسين الأداء المالي. تقدم شركات مثل Olive AI حلولًا تعتمد على الذكاء الاصطناعي لأتمتة إدارة دورة الإيرادات ، مع تحسينات مُبلّغ عنها في دقة المطالبات وتحصيل الإيرادات.

خاتمة

يعمل الذكاء الاصطناعي على تغيير صناعة الرعاية الصحية من خلال تحسين التشخيص وتخصيص العلاجات وتسريع اكتشاف الأدوية وتعزيز مراقبة المرضى ورعايتهم. لا تعمل التقنيات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي على تحسين إدارة وعمليات الرعاية الصحية فحسب ، بل توفر أيضًا حلولًا فعالة من حيث التكلفة وفعالة للمرضى ومقدمي الرعاية الصحية. مع استمرار تقدم الذكاء الاصطناعي والاندماج في أنظمة الرعاية الصحية ، ستنمو قدرته على إحداث ثورة في رعاية المرضى ونتائجها ، مما يوفر فوائد كبيرة للمجتمع الطبي والمرضى على حد سواء.