الطب، الذي كان يركز في السابق على علاج الأمراض الحادة، يولي الآن المزيد والمزيد من الاهتمام للأمراض المزمنة - السمنة والسمنة.
إن اكتشاف قصور القلب واضطرابات المناعة الذاتية والأمراض في وقت مبكر ينقذ حياة العديد من المرضى، ولكنه يعقد الأمور بالنسبة للأطباء.
سوف نختار ونكتب
رؤية الطبيب مجانا
قم بتنزيل التطبيق المجاني
تحميل إلى جوجل بلاي
متوفر في متجر البرامج
حتى بالنسبة للعباقرة الطبيين ذوي الحدس والخبرة المهنية، ليس من السهل اتخاذ القرار الصحيح، لأن حجم البيانات الطبية ينمو بسرعة كل ساعة.
لحل المشكلة بسرعة، يحتاج الأطباء إلى استخدام ذكاء آخر، بالإضافة إلى ذكاءهم الاصطناعي.
ما هو الذكاء الاصطناعي؟
ويقصد الخبراء بالذكاء الاصطناعي قدرة الآلة على تقليد السلوك البشري العقلاني. يجب أن تدرك الآلة المعلومات المتغيرة وتتخذ القرارات المثلى.
بحلول بداية القرن الحادي والعشرين، تم تطبيق مفهومين للذكاء الاصطناعي في الطب - الأنظمة المتخصصة والشبكات العصبية.
كيف تعمل الأنظمة الخبيرة؟
بدأ تطوير الأنظمة المتخصصة في السبعينيات من القرن العشرين. الجزء الأساسي من النظام الخبير هو قاعدة المعرفة - مجموعة من المعلومات حول موضوع ما ومجموعة من التعليمات التي تنطبق على الحقائق.
تصف الحقائق في القاعدة المعرفية للنظام الخبير الظواهر الثابتة في مجال موضوعي محدد. على سبيل المثال: "الشخص السليم لديه ساقان".
أثناء التشغيل، يتلقى النظام معلومات حول مهمة محددة: "المريض أ لديه ساق واحدة"، والتي يخزنها في الذاكرة العاملة. تصل الذاكرة العاملة إلى القاعدة للتوصل إلى حكم: "المريض أ مريض".
يتطلب إنشاء الأنظمة المتخصصة موارد هائلة. للحصول على نظام خبير جيد، تحتاج إلى خبراء المجال ومهندسي المعرفة والمبرمجين. لا يجب إنشاء قاعدة المعرفة فحسب، بل يجب أيضًا تحديثها باستمرار.
كيف تعمل الشبكات العصبية؟
حاليا، يعاني مفهوم النظم الخبيرة من أزمة خطيرة. بفضل القدرة على التعلم، غزت الشبكات العصبية (NNs) سوق الذكاء الاصطناعي.
تعتمد آلية تشغيل الشبكة العصبية على مبدأ الشبكات العصبية البيولوجية. في شكل الكمبيوتر، تمثل الشبكات العصبية رسمًا بيانيًا يضم ثلاث طبقات أو أكثر من الخلايا العصبية المتصلة في الطبقات بطريقة أو بأخرى. تتمتع الاتصالات بأوزان تلعب دورًا مهمًا في تدريب الشبكات العصبية.
أثناء التدريب، يتم توفير البيانات إلى الخلايا العصبية المدخلة. وبعد ذلك، تتم معالجة البيانات بواسطة الخلايا العصبية في الطبقة الداخلية، ويتم الحصول على قيم جديدة معينة من الخلايا العصبية الناتجة.
إذا كانت القيم التي تم الحصول عليها لا تناسب الباحثين، يقومون بتغيير وزن الاتصالات في الشبكة العصبية وإعادة تدريبها. كلما زادت البيانات التي تستقبلها الشبكة العصبية، زادت موثوقية الإجابة على الاستعلام الذي تنتجه.
على سبيل المثال، بالنسبة لطلبنا إلى النظام: "قشعريرة وارتفاع في درجة الحرارة"، يمكن لـ NS، بعد تحليل السجلات الطبية لآلاف المرضى، أن تعطي الإجابة: "مع درجة عالية من الاحتمالية لديك".
من المهم ملاحظة أن الشبكة ليس لديها معرفة بماهية الحمى والقشعريرة والأنفلونزا. إنه يجد فقط الروابط بين الأعراض واستنتاجات الطبيب في عينة البيانات ويصنف هذه العلاقات وفقًا لوزنها.
الفرق الرئيسي بين الذكاء الاصطناعي وبرامج الكمبيوتر التقليدية
على عكس برامج الكمبيوتر التقليدية، عند إنشاء الذكاء الاصطناعي، لا يحتاج المبرمج إلى معرفة جميع التبعيات بين البيانات المدخلة والنتيجة. حيث تم بالفعل إنشاء النماذج الرياضية من قبل الإنسان - على سبيل المثال، للمعالجة الإحصائية للسجلات الطبية - لا حاجة لمنظمة العفو الدولية.
يتمثل عمل الذكاء الاصطناعي في التعلم من مجموعة من البيانات الموثوقة والبحث عن تلك الصيغ والتبعيات التي لا يحددها البشر.
ما يمكن أن يفعله الذكاء الاصطناعي الطبي
قد لا تكون ممارسة الطبيب وخبرته كافية لتشخيص المرض بشكل صحيح. ومن خلال الوصول إلى الأدبيات العلمية والملايين من تاريخ الحالات، يمكن للشبكة العصبية تصنيف الحالة بسرعة، وربطها بحالات مماثلة، وصياغة اقتراحات لخطة العلاج.
في المرحلة الحالية من التطور التكنولوجي، لا يستطيع الذكاء الاصطناعي حل المشكلات المعقدة التي تتجاوز قدرات الطبيب: على سبيل المثال، إنشاء أجهزة رائعة تقوم بفحص الشخص بشكل مستقل ووصف العلاج الفعال.
حلول ذكية للأطباء
الآن يحل الذكاء الاصطناعي مشاكل بسيطة نسبيًا: على سبيل المثال، يستنتج ما إذا كان هناك جسم غريب أو علم الأمراض موجود في صورة الأشعة السينية، وما إذا كانت هناك خلايا سرطانية في المادة الخلوية. وفي الوقت نفسه، فإن دقة تقييمات البيانات الطبية - التصوير بالرنين المغناطيسي، وصور الموجات فوق الصوتية، وتصوير الثدي بالأشعة السينية - تتجاوز بالفعل 90٪.
مشروع آي بي إم: واتسون
المثال الأكثر شهرة لتطبيق الذكاء الاصطناعي في التشخيص الطبي هو نظام IBM Watson. هذا كمبيوتر خارق يمكنه الإجابة على الأسئلة المصاغة بلغة الشخص العادي، وليس بلغة البرمجة.
وفي عام 2015، أنشأت شركة IBM قسمًا منفصلاً، IBM Watson Health، المخصص لتطبيق تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية.
يتمتع كمبيوتر Watson بإمكانية الوصول إلى مصادر البيانات المختلفة: الموسوعات وقواعد بيانات المقالات العلمية ومختارات المعرفة. بفضل قوته الحاسوبية الهائلة، تمكن IBM Watson من تحليل 30 مليار صورة طبية و50 مليون سجل صحي إلكتروني مجهول.
في البداية، قامت شركة IBM بتدريب وتطبيق الذكاء الاصطناعي في علاج الأورام. ومع ذلك، بدأ مطورو IBM Watson مؤخرًا بالتعاون مع جمعية القلب الأمريكية.
الآن، استنادًا إلى بيانات صور الموجات فوق الصوتية، ستبحث المنصة المعرفية عن علامات تضيق صمام القلب الأبهري (نوع شائع جدًا من عيوب القلب).
تتوفر تقنيات Watson Health من خلال منصة Watson Health Cloud. وهو مخصص للأطباء والباحثين ووكلاء التأمين وشركات الرعاية الصحية.
مشاريع جوجل: DM Health وVerily
وبطبيعة الحال، ليست شركة IBM هي الوحش التكنولوجي الوحيد الذي يروج لحلوله الذكية في مجال الطب. ويستخدم قسم DeepMind Health التابع لشركة Google تقنيات عملاق تكنولوجيا المعلومات في الطب.
اليوم، تتعاون DM Health مع عيادة طب العيون في لندن، مستشفى مورفيلدز للعيون. باستخدام الذكاء الاصطناعي، يريد الأطباء تحليل الآلاف من صور العين المجهولة للعثور على الأعراض الأولية للعمى.
بالإضافة إلى ذلك، تعمل DM Health مع University College London لتطوير منتج يمكنه التمييز تلقائيًا بين الأنسجة السليمة والسرطانية في منطقة الرأس والرقبة.
ويعمل قسم آخر من أقسام Google، وهو Verily، على مشروع مماثل. ويستخدم المتخصصون في الشركة خوارزميات الذكاء الاصطناعي ومحرك بحث جوجل لتحليل ما يجعل الشخص يتمتع بصحة جيدة.
الشركة الناشئة الإسرائيلية: تكنولوجيا MedyMatch
وفقا للإحصاءات، فإن عدد الأخطاء عند إجراء التشخيص باستخدام بيانات التصوير المقطعي المحوسب يتجاوز 30٪. فكر في الأمر! في كل حالة ثالثة تقريبا، يصف الطبيب العلاج الخاطئ للمريض.
واستنادا إلى الذكاء الاصطناعي والبيانات الضخمة، طور الإسرائيليون حلا يمكن للأطباء من خلاله التشخيص بشكل أكثر دقة. في الوقت الحقيقي، يقوم نظام MedyMatch بمقارنة صورة دماغ المريض مع مئات الآلاف من الصور الأخرى الموجودة في "سحابته".
يتعرف الذكاء الاصطناعي من MedyMatch على أصغر الانحرافات عن القاعدة، والتي لا يتمكن المتخصص دائمًا من ملاحظتها، مما يقلل من احتمالية حدوث خطأ في التشخيص إلى الحد الأدنى.
توظف تكنولوجيا MedyMatch الإسرائيلية 20 شخصًا فقط. وكما يحدث في كثير من الأحيان، يمكن للاعبين الصغار التنافس بسهولة مع الشركات العملاقة في سوق جديدة.
حلول ذكية للمرضى
يحتاج الأشخاص المصابون بأمراض مزمنة إلى مراقبة صحتهم كل يوم. وللقيام بذلك، يرتدي المرضى أجهزة لمراقبة النبض وضغط الدم والتنفس. ومع ذلك، لا يجب جمع البيانات فحسب، بل يجب أيضًا معالجتها وتفسيرها بشكل صحيح.
تطبيقات الهاتف المحمول التي تأتي للإنقاذ:
- العمل بسرعة مع معلومات حول حالة الجسم، وإبلاغ الطبيب المعالج عن الأنماط المزعجة؛
- تقديم أبسط النصائح حول تحسين الصحة والعلاج الموصوف بالفعل في البرنامج؛
- جمع مجموعات البيانات اللازمة لمزيد من التدريب على الذكاء الاصطناعي.
AliveCor طبيب القلب الجيب
يمكن لتطبيق الهاتف المحمول AliveCor معالجة بيانات المستشعر لأخذ مخططات القلب في المنزل. يقوم الذكاء الاصطناعي بفك تشفير بيانات المرضى يوميًا ومراقبة الاتجاهات الخطيرة. وإذا اكتشف التطبيق خطر الإصابة بنوبة قلبية وشيكة، فسوف يطلب من المستخدم استشارة الطبيب مسبقًا.
تقريبا ممرضة حقيقية Sense.ly
ممرضة Sense.ly الإلكترونية تسأل ممرضة متحركة في تطبيق Sense.ly عن صحتك، وما إذا كان ضغط دمك طبيعيًا، أو إذا كانت لديك أي شكاوى. يتعرف الذكاء الاصطناعي الخاص بالتطبيق على المعلومات ويرسلها إلى الطبيب المعالج. يمكن للممرضة الافتراضية تقديم توضيحات حول الأعراض، وتذكيرك بتناول الأدوية، ويمكنها توصيلك مباشرة بطبيبك عبر مكالمة فيديو.
استشاريين الروبوتات الطبية
أخذت خدمة التطبيب عن بعد Healthtap نصوصًا لآلاف من الاستشارات ودرب برنامج Doctor A.I chatbot على استخدامها. يمكنك أيضًا الحصول على نصيحة من هذا الروبوت من خلال مكبر الصوت الذكي Amazon Alexa.
تم إنشاء تطوير مماثل، وهو برنامج Heath Bot للدردشة، في Microsoft. ومع ذلك، حتى الآن، لا تفهم الروبوتات سوى اللغة الإنجليزية.
الذكاء الاصطناعي لمرضى السرطان Mendel.ai
في بعض الأحيان قد يكون الأمل الأخير لمرضى السرطان هو اختبار دواء جديد للسرطان. لدى المريض، الذي يدرك طوعًا المخاطر العالية، فرصة لتلقي علاج فعال، والذي سيصبح متاحًا بشكل عام في غضون سنوات قليلة.
لا يمتلك الشخص المصاب بالسرطان المؤهلات الكافية لفهم ما إذا كانت الاختبارات مناسبة له أم لا. يأتي الذكاء الاصطناعي لمشروع Mendel.ai لمساعدة اليائسين: يتعرف النظام على اللغة الطبيعية التي يُكتب بها السجل الطبي ويقدم اختبارات مناسبة للمريض.
الحلول الذكية لإدارة المستشفيات
تتطلب عمليات المستشفى تنسيقًا سريعًا بين الموظفين والموارد، مما يجعل صحة المرضى وحياتهم على المحك. كيف يمكن التنبؤ بعدد الأطباء والمباني والمواد التي تحتاجها المؤسسة الطبية في فترة زمنية معينة؟
المساعد الإلكتروني Bright.md
تم تطوير Bright.md كوسيط بين الطبيب والمريض. يساعد مساعد الذكاء الاصطناعي في حل المهام الروتينية - ينظم لقاء بين المريض والطبيب، ويحدد مواعيد الاختبارات، ويتلقى إجابات المريض باستخدام الاستبيان.
يحرر المساعد الطبيب من الإجراءات البيروقراطية ويبسط تفاعل المريض مع العيادة.
نظام مراقبة المريض Qventus
يقوم نظام Qventus بمراقبة الحالة الصحية للمرضى في المستشفى، ويتنبأ بالتدهور ويحتفظ بالأطباء والمعدات لمنع حدوث حالة حرجة.
يتم استخدام إدارة Qventus AI في العديد من المستشفيات الأمريكية، وقد أثبتت فعاليتها بالفعل. وفي أحد المستشفيات، تمكن النظام من تقليل عدد المرضى في المستشفى بنسبة 39%، لأن الموظفين تلقوا تحذيرات في الوقت المناسب بشأن حالة المرضى وقدموا المساعدة على الفور.
"الرأي الثالث" لكليمنكو في الطب الروسي
في مارس 2016، قدمت شركة IBM إمكانية الوصول لاختبار Watson إلى متخصصين من عدد من المؤسسات الطبية في روسيا. لم تحدد شركة IBM أي الأطباء والعيادات المحددة كانت قادرة على العمل مع واتسون.
في الوقت نفسه، اشتكى أندريه فيلاتوف، الرئيس التنفيذي لشركة IBM في روسيا ورابطة الدول المستقلة، من أن الرعاية الصحية في روسيا تخضع لقواعد صارمة للغاية. وفي الطب المنزلي هناك مبدأ: "ما لا يحلال فهو حرام".
يكمن سبب فشل شركة IBM في روسيا على السطح - حيث تم إعلان الابتكار في الطب كأحد أهداف استراتيجية الاقتصاد الرقمي، والتي يتم من خلالها تحديد مسار لاستبدال الواردات. وفقا لحكومة الاتحاد الروسي، بحلول عام 2020 سيكون لروسيا "واطسون" خاص بها. من سيخلقها؟
في عام 2016، أعلن مستشار رئيس الاتحاد الروسي، جيرمان كليمينكو، عن تطوير المشروع الأول لصندوق معهد تطوير الإنترنت في الطب. سيتعرف النظام، المسمى "الرأي الثالث"، على أمراض الجسم بناءً على البيانات الرقمية التي يتم الحصول عليها من الأشعة السينية والموجات فوق الصوتية والتصوير المقطعي والتصوير بالرنين المغناطيسي.
تم تطوير البرنامج من قبل شركة Video Analysis Technologies. تم تقديم البيانات الخاصة بتدريب الذكاء الاصطناعي للمطورين مجانًا من قبل معهد أبحاث جراحة المسالك البولية والأشعة التداخلية الذي سمي بهذا الاسم. على ال. لوباتكين، المركز الوطني للبحوث الطبية لأورام ومناعة الأطفال الذي سمي بهذا الاسم. ديمتري روجاتشيف وعدد من المراكز الطبية الإقليمية.
مثل هذا المشروع واسع النطاق يتطلب استثمارات جدية. ووفقا للسيد كليمينكو، تصل التكاليف إلى عشرات الملايين من الدولارات. يخطط المطورون لجمع الأموال من خلال ICO (شكل من أشكال جمع التمويل عن طريق بيع العملات المشفرة للمستثمرين).
يعتقد بافيل شكلودوف، الرئيس السابق لاتجاه التقنيات المتقدمة في المنطقة الأوروبية لشركة IBM، أن "المشروع (ملاحظة - "الرأي الثالث") لديه إمكانات، ولكن إنشاء مثل هذه الفئة من الأنظمة يستغرق 5 سنوات، أي 20 مرة أكثر". ركزت الموارد المالية والأشخاص على المنتج، وليس على العمل العلمي."
مشاكل تنفيذ الذكاء الاصطناعي: الأساطير والتحديات الحقيقية
غالبًا ما يقوم الناس بتقييم التقنيات الجديدة بشكل سلبي. هناك أيضًا العديد من المخاوف والمخاوف والأساطير المحيطة بالذكاء الاصطناعي.
الذكاء الاصطناعي على وشك هزيمة الذكاء البشري!
الأسطورة الأكثر شيوعًا هي الاعتقاد بـ "تمرد الآلات" القادم. ومن الواضح أن مثل هذه المخاوف سابقة لأوانها.
تتعلق أمثلة التقنيات التي قدمتها بما يسمى بالذكاء الاصطناعي الضيق (الذكاء الاصطناعي الضيق). مثل هذه الأنظمة، من حيث المبدأ، قادرة على حل مشاكل معينة فقط؛ فهي غير قادرة على تجاوز العقل البشري.
لا ينبغي توقع ظهور الذكاء الفائق قبل عام 2045، كما يتوقع المستقبلي الأمريكي ريموند كورزويل.
ولكن وفقا للمؤسس المشارك لشركة مايكروسوفت، بول ألين، فإنه إلى أن تتم دراسة الدماغ البشري بشكل شامل، فمن السابق لأوانه الحديث عن الذكاء الفائق الاصطناعي الذي يحتمل أن يكون خطيرا.
بشكل عام، تم تأجيل انتفاضة الآلات.
لن يكون للمريض الحق في عدم الكشف عن هويته!
لكن هذه المشكلة موجودة بالفعل. يبدو أن الانتهاك المحتمل للسرية الطبية من أجل فعالية العلاج أمر محتمل جدًا.
لكي تتمكن أنظمة الذكاء الاصطناعي من إنتاج المعرفة ذات الصلة والمفيدة، فإنها تحتاج إلى الوصول إلى كميات هائلة من البيانات. البيانات الطبية - السجلات الإلكترونية والصور وتقارير الأطباء - هي معلومات شخصية وتخضع لقوانين حماية البيانات الشخصية.
لنفترض أن البطاقات الإلكترونية والسجلات الطبية أصبحت متاحة للعامة. قد تصبح شركات التأمين مهتمة بها وستبدأ في تضخيم تكلفة البوليصة للمرضى الذين، في رأيهم، "ليسوا أصحاء تمامًا".
قد يرفض أصحاب العمل مقدم الطلب إذا علموا بمرضه أو استعداداته الوراثية - وهو إدراك حقيقي للديستوبيا من فيلم "Gattaca".
يتطلب تطوير التكنولوجيا تغييرا في الإطار القانوني. وفي هذه الأثناء، يضطر المبتكرون إلى العمل في منطقة قانونية "رمادية".
الذكاء الاصطناعي سوف يثير الفوضى القانونية!
للأسف، هذا ممكن تماما. تحولت مذكرة التعاون بين شركة DeepMind Health والمستشفى الملكي المجاني في لندن إلى فضيحة مدوية.
في عام 2016، تمكن أحد أقسام Google من الوصول إلى السجلات الطبية ومكالمات سيارات الإسعاف وبيانات الأشعة - وجميع المعلومات الرقمية الخاصة بالمستشفى لمدة 5 سنوات. وصلت معلومات حول المذكرة إلى الصحافة، وتم تقديم شكوى ضد جوجل لدى مكتب مفوض المعلومات في المملكة المتحدة.
وفقًا للقانون البريطاني، لا يمكن نقل البيانات الشخصية للمرضى إلى المنظمات إلا بشكل مجهول. تلقت DeepMind Health بيانات غير مشفرة.
في الوقت الحالي، تقتصر الإجراءات على النقاش العام. ومع ذلك، قد تصبح هذه الفضيحة أو فضيحة أخرى مماثلة أول سابقة قانونية لحماية البيانات الطبية من أنظمة الذكاء الاصطناعي.
ولتجنب تباطؤ التقدم، تحتاج صناعة الابتكار إلى تنظيم قانوني. لكن المشرعين أناس مثلنا تمامًا، لديهم تحيزاتهم وأحكامهم المسبقة.
ويبقى أن نأمل أنه عند تطوير الإطار القانوني، سيعتمد البرلمانيون من مختلف البلدان على آراء الخبراء، وليس على الرهاب.
المشاكل الرئيسية لاستخدام الذكاء الاصطناعي الطبي
ماذا يتبقى لو تجاهلنا المخاوف التكنولوجية والجوانب القانونية؟ قد يكون العائق الرئيسي أمام الاستخدام الواسع النطاق للذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية هو نقطتين:
- كمية زائدة من بيانات التدريب؛
- مشكلة التوظيف.
يتطلب الاستخدام الناجح للذكاء الاصطناعي وجود كوادر طبية مؤهلة وبدون بيانات عالية الجودة، لن يكون الذكاء الاصطناعي منتجا. وبدون متخصصين مدربين، فإن مجرد تطبيق الخوارزميات الجاهزة على البيانات المعدة لن يعطي النتيجة المرجوة.
بالإضافة إلى ذلك، فإن التخفيضات المحتملة في الوظائف في مجال الطب تثير القلق. يستطيع الجراحون وأطباء الرضوح وأطباء الأسنان النوم بسلام، لكن المعالجين وأخصائيي التشخيص يواجهون تسريح العمال إذا تم تقديم الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع.
وفي عام 2017، وبعد بدء استخدام IBM Watson، قامت شركة Fukoku Mutual Life Insurance اليابانية بتسريح 43 موظفًا. قامت إدارة الشركة بتقييم أداء الكمبيوتر العملاق ومتخصصي التأمين الصحي "الأمثل".
تقييم السوق وآفاق الذكاء الاصطناعي الطبي
وبحسب شركة Frost & Sullivan الاستشارية، فإن إيرادات الشركات في سوق الذكاء الاصطناعي الطبي ستصل إلى 6.1 مليار دولار بحلول عام 2021، وستبلغ حصة IBM حوالي 45%.
وتقدر شركة الأبحاث Research and Markets التوقعات بشكل أكثر تواضعا: بحلول عام 2020، سوف ينمو السوق إلى 5.05 مليار دولار (في عام 2014 كان 419.7 مليون دولار فقط).
وفقًا لحسابات R&M، فإن القطاع الأسرع نموًا في تنفيذ الذكاء الاصطناعي سيكون الرعاية الصحية. والسبب هو الطلب المتزايد على التجارب السريرية ونمذجة العلاج والأبحاث الجديدة.
وقد وضعت شركة Frost & Sullivan خريطة طريق لتطوير الصناعة لعدة سنوات قادمة.
- بحلول أوائل عام 2020، ستبدأ أنظمة الذكاء الاصطناعي في تقديم الرعاية الطبية للمرضى في كل مكان بناءً على البيانات التي سيتمكن المرضى والأطباء من الوصول إليها.
- سيتم تشخيص الأمراض المزمنة مثل السرطان والسكري في غضون دقائق باستخدام الأنظمة المعرفية التي تصور الخصائص الفسيولوجية عند مسح جسم الشخص.
ويقدر المتفائلون بقطاع الخدمات المالية أنه بحلول عام 2025، سيتم استخدام أنظمة الذكاء الاصطناعي في 90% من العيادات الأمريكية وحوالي 60% من أكبر المستشفيات في العالم. ويأمل الخبراء أن تغطي أنظمة الذكاء الاصطناعي الطبي ما يقرب من 70% من سكان العالم.
دخل الذكاء الاصطناعي والشبكات العصبية والتعلم الآلي بسرعة وثبات إلى صناعة معلوماتية الرعاية الصحية كأحد المحركات الرئيسية ومجالات التطوير في السنوات القادمة. إلى جانب التطبيب عن بعد، يعد هذا أحد المواضيع الأكثر شعبية في وسائل الإعلام والمدونات. يتزايد باستمرار عدد الرسائل والمناقشات حول التخطيط لحل ثوري جديد آخر للطب، مبني على أساس أساليب الذكاء الاصطناعي، أو تم إنشاؤه بالفعل.
لقد أعددنا لك 10 من الأعمال الأكثر إثارة للاهتمام حول هذا الموضوع والتي تستحق الاهتمام.
- الصحوة العظيمة للذكاء الاصطناعي.نشرت مجلة نيويورك تايمز مقالًا يصف كيف تعلمت خدمة Google Translate الترجمة مثل الإنسان تقريبًا، وما هو الذكاء الاصطناعي، وما علاقة القطط والغرفة الصينية به. قام محررو vc.ru بنشر ترجمة لهذا المقال، العنوان https://vc.ru/21767-the-great-ai-awakening
- كيف سيغير الذكاء الاصطناعي الرعاية الصحية خلال 5 سنوات؟وتحدث نورمان وينارسكي، أحد مؤسسي Siri ومستشار صندوق رأس المال الاستثماري SRI Ventures، عن مستقبل الرعاية الصحية في غضون خمس سنوات، مع الأخذ في الاعتبار تأثير الذكاء الاصطناعي. العنوان: https://rb.ru/story/future-of-ai-healthcare/
- الذكاء الاصطناعي والقرار الطبي. سيرجي سوروكين، الرئيس التنفيذي لشركة Intellogik ومؤسس Botkin.AI، حول قدرات الذكاء الاصطناعي في دعم اتخاذ القرارات الطبية وتطوير وسائل التشخيص: https://www.if24.ru/iskin-i-vrachebnoe-reshenie/
- تعتبر خوارزمية أندرو إنج أفضل من الأطباء في تشخيص الالتهاب الرئوي. قام فريق من جامعة ستانفورد بقيادة أندرو إنج بتطوير خوارزمية التعلم العميق التي تفوقت على أخصائيي الأشعة ذوي الخبرة في تشخيص الالتهاب الرئوي من الأشعة السينية https://hightech.fm/2017/11/16/pneumonia-algorithm
- يمكن للذكاء الاصطناعي أن يعالج بالفعل مثل الأطباء: اتجاهات تطوير الذكاء الاصطناعي في الطب. تحدث إيليا بوبوف، عضو مجموعات العمل الصناعية التابعة لوزارة المالية في الاتحاد الروسي وغرفة التجارة والصناعة في الاتحاد الروسي وقطاع الأعمال في روسيا، عن الاتجاهات في تطوير الذكاء الاصطناعي في مجال المستحضرات الصيدلانية والطب وقدم توقعات لعام 2018 : https://rb.ru/opinion/trendy-razvitiya -ai-v-farme/
- سيساعد الذكاء الاصطناعي في إجراء التشخيص في جميع المستشفيات في الصين. يمكن لمنصات الذكاء الاصطناعي الطبية إجراء حتى التشخيصات الأكثر تعقيدًا بدقة تصل إلى 85% ووصف أنظمة علاج السرطان التي تتوافق بنسبة 96% مع آراء أفضل الأطباء في الصين، حسبما ذكرت صحيفة تشاينا ديلي. العنوان: https://hightech.fm/2017/10/11/ai-china-diagnostic
- الذكاء الاصطناعي: ثورة أم حيلة تسويقية جديدة؟مراجعة الآراء حول موضوع الذكاء الاصطناعي من مختلف الخبراء: https://www.crn.ru/numbers/spec-numbers/detail.php?ID=123946
- مفاهيم خاطئة حول الذكاء الاصطناعي. نسمع كل يوم أن الذكاء الاصطناعي سيحل جميع مشاكلنا - من السيارات ذاتية القيادة إلى علاج السرطان. وفي الوقت نفسه، يعتقد بعض العلماء وقادة الصناعة، مثل إيلون ماسك، مؤسس شركة تيسلا، أن الذكاء الاصطناعي يشكل تهديدا وجوديا للبشرية. أين الحقيقة وما هو مخفي تحت هذا المصطلح؟ يتحدث متخصص علوم الكمبيوتر أناتولي غيرشمان عن الخرافات الرئيسية المحيطة بالذكاء الاصطناعي https://postnauka.ru/faq/80051
- حلول ومشاريع الذكاء الاصطناعي الأكثر إثارة للاهتمام لعام 2017. كان أحد أبرز اتجاهات تكنولوجيا المعلومات في العام الماضي هو التطور السريع للخدمات باستخدام تقنيات التعلم الآلي وأنظمة الذكاء الاصطناعي (AI) القائمة على الشبكات العصبية. نذكر الحلول البرمجية الأصلية والواعدة في هذا المجال https://3dnews.ru/963472/
- جوجل تكشف عن أداة ذكاء اصطناعي مفتوحة المصدر للطب الدقيق. وصنعت الشركة DeepVariant، وهي أداة يمكن استخدامها لتحسين دقة التسلسل الجيني، متاحة عبر Google Cloud
- على مستوى التصميم: التنبؤ بالأمراض، تحديد مجموعات المرضى المعرضين لخطر الإصابة بالأمراض، تنظيم التدابير الوقائية.
- على مستوى الإنتاج: أتمتة العمليات في المستشفيات وتحسينها، والأتمتة وتحسين دقة التشخيص.
- على مستوى الترويج: إدارة التسعير وتقليل المخاطر على المرضى.
- على مستوى تقديم الخدمة: تكييف العلاج وتكوين الأدوية لكل مريض على حدة، واستخدام المساعدين الافتراضيين لبناء مسار المريض في العيادة أو المستشفى.
الذكاء الاصطناعي في الأشعة
يستخدم الذكاء الاصطناعي بنشاط في الأبحاث المتعلقة بتطوير تقنيات تشخيص السرطان. مزيد من التفاصيل في المقال:
2019
CB Insights: في عام 2021، سيصل سوق تقنيات الذكاء الاصطناعي الطبي إلى 6.6 مليار دولار
في بداية عام 2019، وفقًا لشركة التحليلات CB Insights، تمكنت الشركات الناشئة في مجال التكنولوجيا العالمية التي تعمل على تطوير تقنيات الذكاء الاصطناعي منذ عام 2013، من جذب 4.3 مليار دولار من خلال 576 صفقة. وبالإضافة إلى ذلك، يقول الخبراء إنه على مدى السنوات الثلاث المقبلة، سيصل سوق تقنيات الذكاء الاصطناعي الطبي إلى 6.6 مليار دولار، أي بمعدل نمو قدره 40% كل عام.
أنشأت شركة IBM وAstraZeneca شبكة عصبية تتنبأ بنوبة قلبية
في بداية مارس 2019، قدمت IBM وAstraZeneca شبكة عصبية يمكنها التنبؤ بنوبة قلبية. تم وصف نتائج التقنية الجديدة في المقال المنشور “التجميع بناءً على نتائج المرضى الذين يعانون من متلازمة الشريان التاجي الحادة باستخدام شبكة عصبية متعددة المهام”.
وقام فريق البحث بجمع بيانات عن العمر والجنس والتاريخ الطبي والعادات الصحية والنتائج المختبرية ومعلومات العلاج وما يقرب من 40 مؤشرًا آخر بين 26986 مريضًا بالغًا في المستشفى في 38 مستشفى حضريًا وريفيًا في الصين. وتم إدخال جميع البيانات إلى شبكة عصبية يمكنها معرفة ما إذا كان المريض قد تعرض لحادث قلبي ضار كبير سابق (MACE)، وما إذا كان يتلقى أدوية مضادة للصفيحات وحاصرات بيتا والستاتينات - وهي أدوية تقلل من أعراض مرض الشريان التاجي وتمنع حدوثه. احتشاء عضلة القلب والسكتة الدماغية.
بعد ذلك، أجرى مؤلفو المقالة تجميعًا للوسائل k لتوزيع المرضى على سبع مجموعات بناءً على البيانات التي حصلت عليها الشبكة العصبية. ونتيجة لذلك، اتضح أنه في المجموعة الأولى، التي ضمت مرضى يعانون من أحداث قلبية وعائية متكررة مثل النوبات القلبية والسكتات الدماغية، ولكن معدل الإصابة بأمراض القلب التاجية منخفض، كان المؤشر الرئيسي للنوبة القلبية التالية هو وجود مرض السكري ، بينما في المجموعة الأخرى، التي شملت المرضى الذين يعانون من أمراض القلب والأوعية الدموية الحادة دون نوبة قلبية سابقة، كانت المتنبئين الرئيسيين هم كبار السن وارتفاع ضغط الدم الانقباضي.
ويحذر الباحثون من أنه على الرغم من أن التجميع له آثار على تشخيص المرض، فمن غير الواضح ما إذا كان يمكن استخدام البيانات بشكل فعال في الممارسة السريرية. ومع ذلك، يوضح عملهم أن التحليل العنقودي القائم على الذكاء الاصطناعي هو نهج واعد لتصنيف المرضى الذين يعانون من احتشاء عضلة القلب. سوف تركز الأبحاث المستقبلية على تحديد التدخلات "الخاصة بالمجموعة" والتي تأخذ الفعالية في الاعتبار. العلاج السابق.
2018
بلغ حجم سوق تقنيات الذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الصحية 1.4 مليار دولار أمريكي - Zion Market Research
في عام 2018، وصل السوق العالمي لتقنيات الذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الصحية إلى 1.4 مليار دولار، وفقًا لحسابات الشركة التحليلية Zion Market Research. ومن المتوقع أن يرتفع هذا الرقم إلى 17.8 مليار دولار بحلول عام 2025، وسيزيد الإنفاق على مثل هذه الحلول بنحو 43.8% سنوياً.
معظم الأموال التي يتم إنفاقها على الذكاء الاصطناعي الطبي (التعلم الآلي، والحوسبة المدركة للسياق، ومعالجة اللغات الطبيعية، ورؤية الكمبيوتر، والتعرف على الكلام) تكون في أمريكا الشمالية. ترجع الريادة إلى حقيقة أن هذه المنطقة ممثلة بعمالقة التكنولوجيا مثل Microsoft وIBM وGoogle وNvidia وAmazon وIntel وجنرال إلكتريك وXilinx. بالإضافة إلى ذلك، فإن عمليات الاندماج والاستحواذ والشراكات الكبرى وإطلاق المنتجات الهامة أمر متكرر في أمريكا الشمالية.
وفي أوروبا، بحلول عام 2019، يمكن اعتبار سوق الذكاء الاصطناعي المستخدم للأغراض الطبية ناشئًا. وفي عام 2016، بلغ حجمه 320 مليون دولار، وبحلول عام 2019 سيكون 1.61 مليار دولار. وفي الوقت نفسه، تخطط 21% من المؤسسات الطبية في أوروبا لشراء أدوات الذكاء الاصطناعي، وفقًا لبيانات مجتمع الصحة الإلكترونية الأوروبي، المنشورة في عام 2016. أبريل 2019.
أحد المحفزات الرئيسية للطلب على منتجات الذكاء الاصطناعي في الطب هو نقص الأطباء. ووفقا لمنظمة الصحة العالمية، بحلول عام 2019، سيكون هناك نقص في 57 دولة لما يقرب من 2.3 مليون ممرض وطبيب. يقول الخبراء إن العامل الذي يعيق تطور هذا السوق هو عدم وجود متخصصين مؤهلين يمكنهم اتباع الإرشادات في مجال الذكاء الاصطناعي.
يشمل المحللون الشركات التالية من بين أكبر منتجي حلول الذكاء الاصطناعي:
- الرؤية العامة؛
- نفيديا.
- آي كيور؛
- اي كاربون;
- سيركاديا هيلث؛
- ذريًا؛
- علم الجينوم المسار.
- صوفيا علم الوراثة.
- أبيكسيو؛
تم تقديم الذكاء الاصطناعي الذي يزيد من نجاح التلقيح الصناعي بنسبة 20٪
وفي نهاية ديسمبر 2018، عرض خبراء من جامعة كورنوال وكلية إمبريال كوليدج لندن نتائج دراستهم، والتي بموجبها يمكن زيادة كفاءة التلقيح الاصطناعي بنسبة 10-20% إذا تم استخدام الذكاء الاصطناعي لتقييم جودة الأجنة. اقرأ أكثر.
بدء تركيب 4 آلاف حجرة في الصين حيث يقوم أطباء الذكاء الاصطناعي بإجراء التشخيص في دقائق
في نهاية نوفمبر 2018، قالت شركة Ping An Healthcare and Technology، وهي أكبر مزود للرعاية الصحية عبر الإنترنت في الصين، إنها تخطط لتركيب عدة آلاف من عيادات الذكاء الاصطناعي بحجم كشك الهاتف وتوزيعها في جميع أنحاء البلاد في ثلاث سنوات. وقد بدأت بالفعل أولى محطات المساعدة الطبية من هذا القبيل. اقرأ أكثر.
كيف سيتطور الذكاء الاصطناعي في الطب في عام 2019؟
اليابان تبني مستشفيات الذكاء الاصطناعي لمعالجة نقص الأطباء
في أغسطس 2018، أصبح من المعروف أن الحكومة اليابانية، بدعم من رجال الأعمال والمجتمع العلمي، بدأت في بناء مستشفيات في البلاد حيث سيأتي الذكاء الاصطناعي لمساعدة الأطباء. ومن المتوقع من خلال تقنيات الذكاء الاصطناعي التغلب على النقص في الأطباء في اليابان وتخفيف عبء الموظفين وخفض التكاليف الطبية. اقرأ أكثر.
تم اقتراح التوصيات الأولى لاستخدام الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية
في 18 يونيو 2018، اقترحت الجمعية الطبية الأمريكية (AMA) أول مبادئ توجيهية في العالم لاستخدام الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية. يشير البيان، الذي أعلنه ممثل AMA في المؤتمر السنوي في شيكاغو، إلى الاتجاهات الرئيسية لمزيد من تطوير الذكاء الاصطناعي في هذه الصناعة.
ووفقًا لهذا البيان، تعتزم AMA تنفيذ التطورات في مجال الذكاء الاصطناعي والمجالات ذات الأولوية الأخرى لتحسين نتائج المرضى والرضا المهني للأطباء. تعتزم AMA استخدام مكانتها المهمة في الصناعة لإشراك الشركات المصنعة، وتحديد أولويات تطوير الذكاء الاصطناعي، ومواجهة التحديات المرتبطة بالتحقق من صحة المنهجيات الجديدة وتنفيذها. بالإضافة إلى ذلك، تعتزم AMA وضع خطة لتثقيف المهنيين والتواصل مع المرضى حول القيود والقدرات التي تميز هذه الفئة من الأدوات التحليلية.
تدعو AMA إلى دمج تطبيقات الذكاء الاصطناعي الصارمة وعالية الجودة والمثبتة سريريًا وتتطلب إشرافًا احترافيًا وحكوميًا مناسبًا لاستخدامها الآمن والفعال والقانوني. وتعتقد جمعية AMA أن تقنيات التحليلات القائمة على الذكاء الاصطناعي يجب أن تكون متاحة لاختبار وتحديد التحيز في جميع مراحل التطوير، وتلبية المعايير الرائدة لقابلية التكرار، وحماية مصالح الأفراد وسرية المعلومات الشخصية.
تعتقد AMA أن التركيز يجب أن يكون على احتياجات المستخدم، ويجب اختبار استخدام نظام الذكاء الاصطناعي على عينة تمثيلية في تجربة سريرية.
تم تدريس الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بانخفاض ضغط الدم أثناء الجراحة
في يونيو 2018، نشرت مجلة علم التخدير نتائج توصل إليها فريق من الباحثين الذين طوروا خوارزمية للتنبؤ بانخفاض ضغط الدم المحتمل، أو انخفاض غير طبيعي في ضغط الدم، أثناء الجراحة.
ولإنشاء الخوارزمية، استخدم الباحثون تقنية التعلم الآلي - حيث قام الذكاء الاصطناعي بتحليل بيانات من 1334 مريضًا تم تسجيل ضغط دمهم أثناء الجراحة - بإجمالي 545959 دقيقة. وبناء على هذه البيانات، تم إعداد خوارزمية للتنبؤ بانخفاض ضغط الدم أثناء الجراحة.
وبعد التحقق من صحة الخوارزمية، اختبرها الباحثون على مجموعة بيانات ثانية شملت قراءات ضغط الدم من 204 مرضى على مدى إجمالي 33236 دقيقة. وشملت هذه السجلات 1923 حلقة من انخفاض ضغط الدم. وتنبأت الخوارزمية بدقة بالانخفاض المفاجئ في ضغط الدم قبل 15 دقيقة من حدوثه في 84% من الحالات، وقبل 10 دقائق من حدوثه في 84% من الحالات، وقبل خمس دقائق من حدوثه في 87% من الحالات.
ويشير الباحثون إلى أنه يمكن استخدام هذه الخوارزمية بشكل فعال من قبل أطباء التخدير والجراحين لمنع المضاعفات المرتبطة بانخفاض ضغط الدم، مثل احتشاء عضلة القلب بعد العملية الجراحية أو الفشل الكلوي الحاد.
وكما أشار ماكسيم كانيسون، دكتوراه في الطب، وعالم أبحاث كبير، وأستاذ التخدير والرئيس السابق للطب المحيط بالجراحة في مركز جامعة كاليفورنيا الطبي في لوس أنجلوس، في بيان له، لم يكن لدى الأطباء في السابق طريقة للتنبؤ بانخفاض ضغط الدم أثناء الجراحة، وبطبيعة الحال، في مثل هذه الظروف كان على أطباء التخدير التصرف بسرعة كبيرة استجابةً للانخفاض المفاجئ في ضغط الدم. إن القدرة على التنبؤ بنوبات انخفاض ضغط الدم أثناء الجراحة ستسمح للأطباء بمنع تطور هذه النوبات ومضاعفاتها بشكل فعال.
يتعرف الذكاء الاصطناعي على سرطان الجلد بشكل أفضل من الأطباء
وفي نهاية شهر مايو 2018، نُشرت دراسة توضح ارتفاع فعالية الذكاء الاصطناعي مقارنة بالإنسان في التعرف على مرض السرطان. ومع ذلك، في الأماكن التي يصعب الوصول إليها، لا يكون الكمبيوتر دقيقًا. اقرأ أكثر.
ثلاثة تطبيقات واعدة للذكاء الاصطناعي في الطب
الذكاء الاصطناعي يشارك في التشخيص بالموجات فوق الصوتية للنساء الحوامل
أطلق مستشفى بريطاني نوعًا جديدًا من اختبارات الجنين للكشف عن الأمراض التي لا يستطيع الطبيب ملاحظتها. ويحتوي النظام المبني على الذكاء الاصطناعي على 350 ألف صورة مصنفة حسب انحرافات معينة.
وفقًا للمهندس، يُطلق على التشخيص بالموجات فوق الصوتية باستخدام الذكاء الاصطناعي اسم ScanNav وهو مصمم لتزويد الطبيب بمعلومات إضافية في الوقت الفعلي. ونتيجة لذلك، يسمح الذكاء الاصطناعي للأخصائي بعدم الشك في أنه تم أخذ جميع الزوايا في الاعتبار. هذا الأخير مهم بشكل خاص بسبب حركة الجنين في الرحم.
في الوقت الحالي، يتم اختبار هذه التكنولوجيا في وضع الاختبار في طب التوليد، ولكن في المستقبل من المخطط أن يتم استخدام التطوير في مختلف مجالات الطب. وبالمناسبة، فقد تم بالفعل تعليق آمال كبيرة على خبراء التشخيص باستخدام الذكاء الاصطناعي في اليابان، التي تعاني من نقص في الأطباء، وفي الصين، تم منح الذكاء الاصطناعي ترخيصًا طبيًا.
سيبحث الذكاء الاصطناعي عن مضادات حيوية جديدة
تعتبر مقاومة المضادات الحيوية إحدى المشاكل الكبيرة في الطب الحديث. بفضل الاستخدام الواسع النطاق للمضادات الحيوية وعدم الالتزام بتعليمات الطبيب، لم تعد الأدوية تؤثر على البكتيريا، مما يسبب مشاكل في علاج الأمراض اليومية الأكثر شيوعًا والأمراض الشديدة.
إحدى التقنيات التي يمكنها معالجة مقاومة المضادات الحيوية هي البحث عن أنواع مختلفة من المضادات الحيوية المعروفة. لسوء الحظ، هذه عملية صعبة للغاية وتستغرق وقتًا طويلاً. على الأقل بالنسبة للناس. عندما تدخل الخوارزميات حيز التنفيذ، تتوقف مسألة الوقت عن أن تكون ذات أهمية كبيرة.
قام فريق من الباحثين الأمريكيين والروس بإنشاء خوارزمية للمضادات الحيوية يمكنها، من خلال التحليل السريع لقواعد البيانات، أن تكشف عن خيارات للمضادات الحيوية أكثر بعشرة أضعاف مما تم اكتشافه خلال أبحاث مماثلة في السنوات السابقة.
تم وصف الخوارزمية، المعروفة باسم VarQuest، في ورقة بحثية نشرت في العدد الأخير من مجلة Nature Microbiology. وقال حسين ماهيماني، الأستاذ في جامعة كارنيجي ميلون، في بيان صحفي، إن VarQuest أكمل بحثًا كان سيستغرق مئات السنين لاستكماله باستخدام طرق الحوسبة التقليدية.
يشير موهيماني أيضًا إلى أن VarQuest كان قادرًا على توفير أكثر من ألف نوع مختلف من مجموعات الببتيد المستخدمة لصنع المضادات الحيوية في وقت قياسي، وبالتالي يمكن أن يمنح علماء الأحياء المجهرية منظورًا أوسع، وربما حتى التحذير بشأن الاتجاهات أو الأنماط في عالم الميكروبيولوجي التي قد وإلا فقد مرت دون أن يلاحظها أحد تمامًا.
2017
هناك "تسونامي" من تقنيات الذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الصحية
تم إنشاء جهاز ذكاء اصطناعي لمراقبة النوم عن بعد باستخدام موجات الراديو
في 8 أغسطس، أصبح من المعروف أن مهندسي (MIT)، بمشاركة متخصصين من مستشفى ماساتشوستس العام، قاموا بتطوير نظام ذكاء اصطناعي قادر على مراقبة نوم الشخص باستخدام موجات الراديو.
وبحسب ما أوردته TNW، فإن الجهاز، الذي يشبه جهاز توجيه Wi-Fi عادي، يقوم بتحليل إشارات الراديو حول الشخص عن بعد، ومن خلال حركة العين، يحدد مراحل النوم - الخفيف أو العميق أو السريع. ونظرًا لأن موجات الراديو تنعكس من الجسم، فإن أي حركة طفيفة للجسم تغير تردد الموجات المنعكسة. ويساعد تحليل هذه الموجات على تحديد المعالم الحيوية للنشاط البشري، مثل النبض ومعدل التنفس، وتحديد الانحرافات عن القاعدة. الجهاز لا يحتاج إلى أجهزة استشعار للعمل وهو مناسب للاستخدام في المنزل.
ومن المتوقع أن تجيب مراقبة النوم في الوقت الحقيقي في الظروف الطبيعية على العديد من الأسئلة المتعلقة باضطراب النوم. وكما خطط علماء معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا، فإن تطويرها سيتحول في النهاية إلى أداة كاملة تسمح للأطباء المعالجين بمراقبة معايير النوم عن بعد، وتعديلها إذا لزم الأمر.
تم إجراء تجربة على استنساخ الخنازير في الصين بواسطة الروبوتات المزودة بالذكاء الاصطناعي
لأول مرة في تاريخ البشرية، نجح علماء صينيون من معهد الروبوتات ونظم المعلومات الآلية في جامعة نانكاي في تيانجين في استنساخ الخنازير باستخدام الروبوتات، حسبما ذكرت صحيفة تشاينا بيبولز ديلي. في بداية يناير 2017، تم وضع 510 أجنة مستنسخة في ستة أرحام بديلة ونتيجة للتجربة، أنجبت خنازير 13 خنزيرًا صغيرًا تمت تربيتها صناعيًا في نهاية شهر أبريل، في اليوم الـ 110 من الحمل.
عند إجراء تجربة على استنساخ الخنازير، استخدم العلماء لأول مرة أجهزة تحليل دقيقة روبوتية خاصة، والتي أجريت جميع العمليات لجمع ونقل الحمض النووي من الحيوانات المانحة إلى الناقلات البديلة. تجمع أدوات المعالجة الدقيقة العالمية التي يتم التحكم فيها عن طريق الذكاء الاصطناعي للعمليات مع الحمض النووي بين وظائف أخذ العينات والاختبار والجراحة.
عملية استنساخ الخنازير، التي تم تنفيذها بالتعاون مع معهد البحوث الحيوانية والطب البيطري، تضمنت ما يسمى بتقنية النقل النووي للخلايا الجسدية (SCNT)، والتي تستخدم عادة للتكاثر - عندما تنتقل نواة الخلية الجسدية إلى بيضة بدون نواة. وميزة هذه التقنية هي ضمان التلقيح عالي الجودة للبويضة، ولكن عيبها هو انخفاض مستوى إتمام التجارب بنجاح بسبب ارتفاع نسبة العيوب أثناء عملية الاستنساخ.
التحدي الرئيسي لعملية استنساخ النقل النووي هو تجنب تدمير الخلايا الحساسة. وأجرى الباحثون تحليلا أوليا للقوة المطلوبة للأداة للتعامل بأمان مع الخلايا أثناء إزالة النوى، ثم قاموا بتعديلها إلى أدنى مستوى ممكن. وبفضل هذا، انخفضت درجة تشوه الخلية من 30-40 ملم إلى 10-15 ملم، مما أدى إلى تحسين التطور اللاحق للخلية وزيادة فرص النجاح.
من المفترض أن البيانات التي تم الحصول عليها نتيجة لدراسة العلاقة بين العمليات الدقيقة على الخلايا ومواصلة تطوير الخلايا ستكون قادرة على مساعدة العلماء الآخرين على تحقيق المزيد من الاكتشافات في هذا المجال.
لقد تم تدريس الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بالنوبات القلبية بشكل أفضل من الأطباء
وفي أبريل 2017، قدم علماء من جامعة نوتنغهام تقنية الذكاء الاصطناعي التي يمكنها التنبؤ ببداية الأزمة القلبية. يدعي المطورون أن دقة التنبؤ أعلى من دقة الأطباء.
وقارنت الدراسة فعالية التوصيات الطبية مع عمل أربعة برامج مكتوبة باستخدام خوارزميات التعلم الآلي. تابع العلماء هدف العثور على أنماط في سجلات أكثر من 378 ألف مريض. وتضمن الكمبيوتر 22 معيارًا، بما في ذلك العمر والجنسية ووجود التهاب المفاصل وأمراض الكلى ومستويات الكوليسترول في الدم.
وتمت مقارنة الاستنتاجات التي توصل إليها الذكاء الاصطناعي حول مخاطر الإصابة بنوبة قلبية مع بيانات عام 2015، وتبين أنها أكثر دقة من توقعات الأطباء بناء على توصيات الكلية الأمريكية لأمراض القلب (ACC) والجمعية الأمريكية لأمراض القلب. جمعية القلب (AHA): من 74.5% إلى 76.4% دقة مقابل 72.8%.
ووفقاً للتقديرات التقريبية لمؤلفي المشروع، يمكن للكمبيوتر أن ينقذ حياة 355 شخصاً أكثر من أساليب ACC وAHA. ويعتزم العلماء زيادة كفاءة النظام الذكي من خلال إضافة عوامل الخطر إليه مثل نمط الحياة والبيانات الوراثية.
ومن المثير للاهتمام أن الخوارزميات لم تأخذ في الاعتبار تأثير مرض السكري، والذي كان دائمًا يعتبر عامل خطر في ACC وAHA.
وفقا لعالم الأوبئة في جامعة نوتنغهام ستيفن فان، فإن الأنظمة البيولوجية لديها العديد من العلاقات، بعضها غير معروف للأطباء: على سبيل المثال، زيادة الدهون في الجسم في ظل ظروف معينة يمكن أن تحمي من تشوهات القلب الحادة. ويعتقد أن مثل هذه التفاعلات ليست واضحة، ومن الصعب ملاحظتها وتفسيرها، لكن برنامج الكمبيوتر قادر على تتبع الاتصال من خلال تحليل كميات هائلة من البيانات.
مراجعة رسلان زيدولين، المدير العام لخدمة Doc+.
إلى الإشارات المرجعية
الذكاء الاصطناعي (AI) ليس ذكاءً سيبرانيًا، ولكنه نظام من الخوارزميات يعتمد على التعلم الآلي. يعتقد العلماء أن الذكاء الاصطناعي سيحررنا في المستقبل من المهام الروتينية في العديد من المجالات. على سبيل المثال، يمكن أن يكون للذكاء الاصطناعي تأثير كبير على الطب.
يتم بالفعل تطوير المنتجات والخدمات والعمليات الطبية "الذكية" من قبل شركات مثل IBM وGoogle وApple وMicrosoft وجنرال إلكتريك وغيرها الكثير: وفقًا لشركة الأبحاث Venture Scanner، هناك أكثر من 800 شركة من العالم الولايات المتحدة الأمريكية وبريطانيا العظمى وإسرائيل هي الأكثر نشاطا.
ويقدر محللون من مؤسسة IDC أنه بحلول عام 2018، ستقدم 30% من المؤسسات الطبية خدمات للعملاء تعتمد على الذكاء الاصطناعي. سنخبرك في هذه المادة بما يمكن أن تفعله الأنظمة الذكية اليوم ومن يقوم بتطويرها.
معالجة بيانات المرضى
تحتوي كل صورة طبية وتقرير فحص وسجل طبي على معلومات تسمح لك بالتشخيص الدقيق ووصف العلاج. لسوء الحظ، حتى الأطباء ذوي الخبرة لا يرون دائمًا الصورة الكاملة للمرض، لأن البيانات الموجودة في السجل الطبي غير منظمة، ويمكن أن يكون التاريخ الطبي ضخمًا للغاية. وتتأثر فعالية عملهم أيضًا بالتعب، وفي بعض الحالات، بنقص المعرفة في المجالات الضيقة.
يمكن التغلب على بعض الأمراض، مثل السرطان، إذا تم التعرف على الأعراض غير الواضحة في الوقت المناسب وبدء العلاج. وفقًا لجوجل، يعاني واحد من كل عشرة مرضى بسبب سوء تفسير المعلومات الطبية.
الذكاء الاصطناعي قادر على حل هذه المشكلة. يتم تقديم التطورات "الذكية" لتقييم حالة المريض والتشخيص الأولي بواسطة Google (Deepmind Health) وIBM (Watson Health).
أحد الأمثلة على حلول mHealth الذكية هو خدمة Ada. يطرح تطبيق الهاتف المحمول أسئلة ويصف الشخص أعراضه. بعد ذلك، يبحث النظام في قاعدة البيانات عن معلومات حول المشكلة، ويقدم توصيات، وفي بعض الحالات، ينصحك باستشارة الطبيب. وفي السوق الروسية، يتم تطوير مثل هذه الحلول بواسطة شركة DOC+ وكذلك شركة Qapsula.
هناك خدمات أخرى مماثلة. علاوة على ذلك، فهم قادرون على تشخيص الأمراض المعقدة: على سبيل المثال، اعتلال الشبكية السكري. أو حتى التنبؤ بمشاكل القلب المحتملة لدى الأشخاص الأصحاء ظاهريًا.
هناك حاجة إلى رعاية خاصة للأشخاص الذين خرجوا مؤخرًا من المستشفى. تم تطوير تطبيق Sense.ly لهم، والذي يعتمد على نفس الذكاء الاصطناعي.
يقوم النظام بجمع وتحليل البيانات المتعلقة بالحالة الصحية للشخص وإرسالها إلى الطبيب. إذا لاحظ الأخصائي وجود مشكلة، فإنه يرسل المريض على الفور إلى المستشفى. لسوء الحظ، هذه الخدمة غير متوفرة بعد في روسيا: الخدمة تعمل فقط في الولايات المتحدة الأمريكية.
يكتسب التحليل الجيني أيضًا شعبية. كلما زادت المعلومات التي يمتلكها الأطباء حول السبب الجذري للمرض، كلما كان العلاج أكثر فعالية. وتساعدهم أنظمة تحليل الجينوم "الذكية" في ذلك. إحدى هذه الخدمات هي شركة Sophia Genetics. يتيح لنا تحليل الحمض النووي تحديد استعداد الشخص لعدد من الأمراض: قرحة المعدة والسكري وما إلى ذلك.
ومن الجدير بالذكر أيضا المشاريع طول عمر الإنسانوعلم الجينوم العميق. مهمتهم هي جمع المعلومات بشكل أساسي وإنشاء قاعدة بيانات "جينية". يمكنك اليوم أخذ عينة من المادة الوراثية والحصول على تقرير مفصل بتحليل الجينوم الخاص بك. على سبيل المثال، يتم توفير هذه الخدمة من خلال الخدمة الأمريكية 23andMe والأطلس المحلي.
مثل هذه المشاريع لا ترضي فضول العميل فحسب، بل تساعد أيضًا، على سبيل المثال، في اختيار دواء بناءً على الخصائص الفردية.
سيسمح الذكاء الاصطناعي بنمذجة أكثر دقة للأدوية. وفي المستقبل، سيتمكن العلماء من تحديد الخصائص المطلوبة للمركب الكيميائي، وسيقوم الكمبيوتر بتشكيل البنية الجزيئية اللازمة.
هناك بالفعل شركات تقدم مثل هذه الحلول. واحد منهم، Atomwise، يستخدم أجهزة الكمبيوتر العملاقة للعثور على الصيغة الدوائية المثالية. مثال آخر لمشروع مماثل هو شركة Berg Health.
إذا أصبح الذكاء الاصطناعي منتشرا على نطاق واسع في مجال الأدوية، فيمكننا أن نتوقع ظهور أدوية جديدة نوعيا وانخفاض وقت طرحها في الأسواق.
التطورات الروسية
لقد ذكرنا أعلاه مشاريع من أوروبا وآسيا والولايات المتحدة الأمريكية عدة مرات كأمثلة. ومع ذلك، في روسيا، يجري العمل أيضًا في عدة مجالات في مجال الذكاء الاصطناعي الطبي. وأكثرها شيوعًا يتعلق بالتعرف على الكلام وتشخيص الأمراض عبر الإنترنت باستخدام الصور الطبية.
في العام الماضي، تلقى مركز تقنيات النطق 250 مليون روبل لتطوير خدمة سحابية للتعرف على الكلام الطبي، Voice2Med.
الهدف من المشروع هو تقليل الوقت الذي يقضيه العاملون الصحيون في ملء المستندات. ووفقا لوزارة العمل والحماية الاجتماعية، فإن هذا يستغرق الآن نصف وقت العمل.
