الأخبار

أصبح تسخير قوى الذكاء الصناعي والتعلم الآلي ضروريًا لتحسين نتائج المرضى، خاصة في عالم الرعاية الصحية سريع الخطى.

لقد أصبح تكامل هذه التقنيات أمرًا بالغ الأهمية، فهي لا تعزز دقة التشخيص فحسب، بل تتنبأ أيضًا بتطور المرض من خلال تحليل البيانات.

توظيف الذكاء الصناعي

لقد أحدثت تقنيات الذكاء الصناعي ثورة في عالم الأشعة الطبية، وسرعت من عملية تطوير الأدوية، وبسطت إدارة السجلات الطبية، بل وفتحت طرقًا للتطبيب عن بعد، وحسنت الكفاءة التشغيلية، وسرعت التجارب السريرية، ناهيك عما وفرته من دعم مستمر للصحة العقلية.

إجمالاً، يعمل الذكاء الصناعي والتعلم الآلي على تحويل قطاع الرعاية الصحية ليصبح أكثر كفاءة وتخصيصًا وتركيزًا على المرضى، مع التركيز أيضًا على التحليلات التنبؤية.

خلال هذه الرحلة الانتقالية، سيساعد تطوير مراكز امتياز طبية جديدة على المستوى الوطني في توفير فرص تعاون بين القطاعين العام والخاص، فضلًا عن الاستثمار التكنولوجي، وتوليد الإيرادات.

سيسمح هذا أيضًا للحكومات بتولي زمام القيادة، بدلاً من أن تكون انعكاسًا للحلول التقنية التي تقدمها الشركات الكبيرة، غالبًا بتكلفة كبيرة، وهو السيناريو الذي شهدناه في أثناء توزيع أدوية كوفيد-19.

في المملكة العربية السعودية، اتخذت الحكومة بالفعل خطوة واعدة من خلال إنشاء الهيئة السعودية للبيانات والذكاء الاصطناعي في عام 2019، التي تنظر في تطبيقات الذكاء الصناعي على المستوى الوطني.

مراكز الامتياز الطبية

يعد التفكير في المنتج هو الخطوة الأولى لتطوير مراكز الامتياز الطبية، إذ تركز هذه المرحلة على تصور سلوكيات الذكاء الصناعي التي لديها القدرة على إحداث ثورة في نتائج المرضى ثم تصميمها.

يمكن لهذه المراكز تحديد المواطن التي من شأنها أن تعزز رعاية المرضى من خلال حلول مدعومة بالذكاء الصناعي عبر تقييم المتطلبات الفنية والتجارية. ويستلزم ذلك فهم الاحتياجات والتحديات التي يواجهها قطاع الرعاية الصحية، وتقييم المنتجات المقترحة، ووضع خارطة للتنفيذ.

بناءً على عملية التفكير، سيكون المركز قادرًا على الاستفادة من قوة التعلم الآلي للخوارزميات وأشجار القرار لتعزيز الرعاية التنبؤية للمرضى. وباستخدام بيانات المريض التاريخية، يمكن للمركز تطوير وتدريب نماذج تعلم الآلة التي ستكون قادرة على تحديد الأنماط والاتجاهات والمخاطر المحتملة.

ستمكّن هذه النماذج المتخصصين في الرعاية الصحية من اتخاذ قرارات تعتمد على البيانات، والتنبؤ بنتائج المرضى، وتحسين استراتيجيات الرعاية.

يمكن لهذه المراكز أن تضمن دقة وموثوقية النماذج التنبؤية من خلال التحقق من صحة البيانات واختبارها، وبالتالي تساعد مقدمي الرعاية الصحية في توفير رعاية استباقية وشخصية وفعالة للمرضى.

وبما أن تخصيص الخطط الطبية يقع في صلب الرعاية الصحية، يمكن للمركز بعد ذلك التعمق في خوارزميات التعلم الآلي، لتصميم خطط العلاج التي تتفق مع احتياجات المريض الفردية.

يمكن استخدام تقنيات تحليل البيانات المتقدمة، بما في ذلك خوارزميات التجميع والتصنيف، في تحليل مجموعات بيانات المرضى المتنوعة.

ومن خلال الكشف عن الأنماط والعلاقات المخفية داخل البيانات، يمكن للمركز تجميع طرق علاجية جديدة تتماشى مع المتطلبات الفريدة لكل مريض.

ولا يمكن إغفال أن هذا سيقلل تكاليف الرعاية الصحية، لأنه يحدد خيارات العلاج الأكثر فاعلية وكفاءة بالنسبة للمرضى.

يمكن أيضًا التركيز على استكشاف منهجيات التعلم العميق تحديدًا من خلال الشبكات العصبية الصناعية في أبحاث الأمراض المعقدة، إذ تتفوق خوارزميات التعلم العميق في معالجة وتحليل مجموعات البيانات واسعة النطاق.

بالاستفادة من هذه التقنيات، يمكن لمركز الامتياز أن يزود المتخصصين في الرعاية الصحية برؤى قيمة حول آليات الأمراض المعقدة، ما قد يعزز فعالية قرارات التدخل الطبية، وإدارة الأمراض المعقدة لأنه يحسن تشخيص الأمراض واستراتيجيات العلاج ونتائج المرضى.

الرعاية اللحظية

أخيرًا، ينبغي التركيز على توظيف خوارزميات التعلم العميق عمليًا في مراقبة المريض لحظيًا وسيناريوهات الرعاية الحرجة.

من خلال استخدام خوارزميات الشبكة العصبية التلافيفية والعميقة والمتكررة، يمكن لمقدمي الرعاية الصحية مراقبة بيانات المريض في الوقت الفعلي. يتيح ذلك الكشف المبكر عن الأحداث الحرجة والتدخلات الاستباقية والرعاية الشخصية.

يمكن لمراكز الامتياز أن تأخذ التطورات النظرية في التعلم العميق إلى مرحلة التطبيق في العالم الحقيقي.

إذا تحقق هذا الدمج السلس لخوارزميات التعلم العميق في الممارسة السريرية، فإننا سنجد فوائد ملموسة ونتائج محسّنة في كل ما يخص المرضى.

في النهاية، يمكن أن تلعب هذه المراكز دورًا محوريًا في تشكيل مستقبل الرعاية الصحية، وقيادة القطاع إلى عصر جديد من رعاية المرضى المحسنة، ناهيك عن الحصول على أفضل النتائج، بميزانية رعاية صحية وطنية مخفضة، وزيادة في ثروة المساهمين.