أبرز تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الطب
يُستخدم الذكاء الاصطناعي في مجال الطب في العديد من التطبيقات، ومنها ما يأتي:[١]
تشخيص الأمراض
يستغرق تشخيص الأمراض سنوات من التدريب الطبي، وتُعد عملية شاقة وتستغرق وقت طويل مما يُسبب الضغط للأطباء، وقد حقق التعلم الآلي للخوارزميات تقدماً في التشخيص التلقائي للأمراض مما ساهم في جعل التشخيص أسهل وأرخص، ويكون التعلم الآلي مفيداً في المناطق التي تكون فيها المعلومات التشخيصية رقمية، ومن الأمثلة على ذلك الكشف عن سرطان الرئة أو السكتات الدماغية بالاعتماد على الأشعة المقطعية، وتصنيف الآفات الجلدية في الصور الطبية.
يمكن للبرامج المعتمدة على الذكاء الاصطناعي تقييم ما إذا كان المريض يعاني من مرض معين حتى قبل ظهور العديد من الأعراض الواضحة، حيث يجعل الذكاء الاصطناعي التشخيص أرخص وأسهل في الوصول إليه.[١]
تطوير الأدوية بشكل سريع
عملية تطوير الأدوية مُكلفة، ولكن يُساعد التعلم الآلي على تقليص سنوات العمل ومئات الملايين من الاستثمارات حيث تم استخدام الذكاء الاصطناعي في المراحل الأربعة في تطوير الأدوية، ففي المرحلة الأولى تقوم الخوارزميات التعلم الآلي تحليل جمع البيانات المتاحة بسهولة أكبر، والتعرف تلقائياً على البروتينات المستهدفة الجيدة، وفي المرحلة الثانية من تطوير الأدوية تُساهم الخوارزميات في التنبؤ بمدى ملائمة بناءً على بصمات الأصابع الهيكلية والواصفات الجزيئية.[٢]
أما في المرحلة الثالثة تُساهم الخوارزميات في تسريع تصميم التجارب السريرة عن طريق تحديد المرشحين المناسبين تلقائياً بالإضافة إلى ضمان التوزيع الصحيح بمجموعات المشاركين في التجربة كما تُساهم في تحديد الأنماط التي تفصل بين المرشحين الجيدين، والسيئين كما يمكن أن تكون نظام إنذار مبكر لتجربة سريرية لا تؤدي إلى نتائج قاطعة وفي المرحلة الرابعة تُسرع الخوارزميات العملية، وتقوم بتصنيف الجزيئات إلى جيدين وسيئين مما يُساعد الأطباء على التحليل الأفضل.[٢]
تحسين التحرير الجيني
أثبتت نتائج التعلم الآلي أنها تُساهم في تحقق أفضل للنتائج عندما يتعلق الأمر بالتنبؤ بدرجة تفاعلات الدليل المستهدف والتأثيرات غير المستهدفة لsgRNA حيث يمكن أن يؤدي إلى تسريع تطوير الحمض النووي RNA بشكل كبير لكل منطقة من مناطق الحمض النووي البشري.[٢]
في مجال التمريض
يمكن أن يقدم مساعد التمريض الافتراضي الذي يعمل بالذكاء الاصطناعي تجربة شخصية للمرضى، ويمكن أن يساعد في تحديد المرض بناءً على الأعراض، والقيام بجدولة مواعيد الطبيب.[٢]
ما هو الذكاء الاصطناعي؟
الذكاء الاصطناعي هو فرع واسع النطاق لعلوم الكمبيوتر يهتم ببناء آلات ذكية قادرة على أداء المهام التي تتطلب عادةً ذكاءً بشريًا تتضمن بعض تطبيقات الذكاء الاصطناعي واجهات آلية للإدراك البصري والتعرف على الكلام واتخاذ القرار والترجمة بين اللغات.[٣]
ويُعتقد أن الذكاء الاصطناعي يمكنه تحسين عملية تقديم الرعاية الصحية وإيصاله حيث يعد التوفير في التكلفة الذي يمكن أن يحققه الذكاء الاصطناعي لنظام الرعاية الصحية دافعاً لتنفيذ تطبيقات الذكاء الاصطناعي، وتشير التقديرات إلى أن تطبيقات الذكاء الاصطناعي يمكن أن تقلل من تكاليف الرعاية الصحية السنوية في الولايات المتحدة بمقدار 150 مليار دولار أمريكي في عام 2026.[٤]
ومن المتوقع أيضاً تقليل عدد حالات دخول المستشفى، وزيارات أقل للطبيب، وعلاجات أقل حيث سيُصبح للذكاء الاصطناعي دور في مساعدة الناس على البقاء بصحة جيدة من خلال المراقبة المستمرة، والتدريب وستضمن التشخيص المبكر.[٤]
المراجع
- ^ أ ب Markus Schmitt, "Artificial Intelligence in Medicine", datarevenue, Retrieved 25/1/2022. Edited.
- ^ أ ب ت ث Michael Georgiou (29/1/2022), "5 Real-World Applications of AI in Medicine (with Examples)", imaginovation Insider, Retrieved 25/1/2022. Edited.
- ↑ Kanadpriya Basu, Ritwik Sinha, Aihui Ong,and others, intelligent computer systems are,prescriptions, and remotely treating "Artificial Intelligence: How is It Changing Medical Sciences and Its Future?", NCBI, Retrieved 25/1/2022. Edited.
- ^ أ ب Adam Bohr and Kaveh Memarzadeh (26/6/2020), "The rise of artificial intelligence in healthcare applications", NCBI, Retrieved 25/1/2022. Edited.
