الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية: 6 تطبيقات مثيرة في عام 2022

يخطو الذكاء الاصطناعي خطوات واسعة نحو التطور في مختلف المجالات. وأحد هذه المجالات هو الرعاية الصحية. من البحث الطبي إلى العلاجات ، هناك العديد من المجالات في هذا القطاع حيث يمكن أن يساهم الذكاء الاصطناعي.

في هذه المقالة ، سنركز على بعض المجالات البارزة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي القائمة على الرعاية الصحية. هيا بنا نبدأ.

تطبيقات الذكاء الاصطناعي في صناعة الرعاية الصحية

1. تطوير الأدوية

يعد تطوير الأدوية من أبطأ العمليات في المجال الطبي. يستغرق تطوير أي دواء جديد حوالي 10-15 سنة . بعبارة أخرى ، كانت الأدوية التي تم طرحها في السوق في عام 2020 في مراحل تطويرها الأولى في عام 2007 أو 2005.

هناك العديد من المراحل في اكتشاف الأدوية ، والتي بسببها تستغرق هذه العملية سنوات عديدة. يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي الباحثين في تبسيط العديد من هذه العمليات. باستخدامه ، يمكن للباحثين تطوير عقاقير جديدة بشكل أسرع ومساعدة الأشخاص في الحصول على علاج أفضل جودة في وقت مبكر عن ذي قبل.

فيما يلي بعض الطرق التي يساعد بها الذكاء الاصطناعي القطاع الطبي في اكتشاف الأدوية:

علاجات السرطان بالذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية

السرطان عبارة عن طفرة ضارة في خلايا جسم الإنسان. كان العثور على علاج للسرطان أحد أكبر التحديات التي يواجهها القطاع الطبي. نظرًا لأن الخلايا السرطانية هي في البداية جزءًا من الجسم تتواجد فيه ، فمن الصعب استهدافها على وجه التحديد. هذه صعوبة كبيرة تحاول العديد من المنظمات التغلب عليها في جميع أنحاء العالم.

يساعد الذكاء الاصطناعي المهنيين الطبيين على حل هذه المشكلة بطرق متعددة. في حالة السرطان ، كلما تم تشخيصه مبكرًا ، كانت فرص المريض في البقاء على قيد الحياة أفضل.

ينمو السرطان في مراحل متعددة. يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي الأطباء والمهنيين الطبيين في التعرف على السرطان في مراحله المبكرة. يستخدم الأطباء حاليًا الخزعة والأشعة السينية والطرق التقليدية الأخرى للكشف عن السرطان. يستخدم Freenome الذكاء الاصطناعي لهذا الغرض لتعزيز دقة نتائج الاختبار.

بمساعدة الذكاء الاصطناعي ، تقدم Freenome بديلاً أسرع لفحص السرطان. يسمح للمهنيين الطبيين بتحديد السرطان في مراحله المبكرة من خلال اختبارات الدم. يستخدمون التوقيعات المناعية والمشتقة من الورم لتحديد علامات التحذير من المرض. هذا يساعد في منع تطوره حيث يمكن للطبيب بعد ذلك إعطاء المريض العلاج اللازم.

بصرف النظر عن ذلك ، لدينا BioXcel Therapeutics ، وهي منظمة صيدلانية حيوية تستخدم الذكاء الاصطناعي في تطوير الأدوية. يساعد الذكاء الاصطناعي هذه الشركة في تقصير الجداول الزمنية للتطوير ، وزيادة احتمالية نجاحها ، وتحسين اقتصاديات البحث والتطوير.

إنهم يعملون على تطوير منشط مناعي متاح عن طريق الفم يمكن أن يساعد في علاج سرطان البنكرياس ونسخة نادرة من سرطان البروستاتا.

تعرف على المزيد: 5 فوائد مهمة للذكاء الاصطناعي

البحث عن علاج للأمراض النادرة

تقدم الأمراض النادرة تحديات فريدة للقطاع الطبي. من الصعب العثور عليهم ولديهم علاجات باهظة الثمن. يمكن للذكاء الاصطناعي تسهيل اكتشاف الأمراض النادرة ومساعدة قطاع الرعاية الصحية في التغلب على التحديات التي تطرحها. الأمراض النادرة هي مشكلة كبيرة للصناعة الطبية. مع وجود حوالي 7000 مرض نادر يصيب أكثر من 30 مليون شخص في الولايات المتحدة ، فإنها تؤدي إلى مخاطر عديدة.

يواجه الأطباء مشاكل في تشخيص وعلاج الأشخاص المصابين بهذه الأمراض. وتساهم تطبيقات الذكاء الاصطناعي القائمة على الرعاية الصحية كثيرًا في حل تلك التحديات.

تعتبر BERG من الأمثلة الرائعة على مساعدة الذكاء الاصطناعي في حل هذه المشكلات . يستخدم الذكاء الاصطناعي لرسم خريطة للأمراض ويركز على فهم الأساس البيولوجي لمرض معين للمساعدة في صنع عقاقير أفضل وأكثر دقة. أصدرت BERG نتائجها حول علاج مرض باركنسون في عام 2018.

حظيت نتائجهم باهتمام كبير لأنهم اكتشفوا عدة روابط بين المواد الكيميائية الموجودة في أجسامنا ، والتي لم يكن المجتمع العلمي على دراية بها من قبل. ومن أبرز ما توصلوا إليه من اكتشافهم أنهم استخدموا الذكاء الاصطناعي لحل هذه المشكلة.

قراءة: أفكار وموضوعات مشروع الذكاء الاصطناعي

2. تجربة أفضل للمريض

تجربة المريض هي أحد الأسباب العديدة التي تجعل الناس يفضلون الذهاب إلى المستشفيات الخاصة على المستشفيات العامة. ولكن ماذا لو كانت تجربة المريض مثالية في كل مكان؟

بمساعدة الذكاء الاصطناعي ، يمكن للعيادات والمستشفيات تقليل المتاعب التي يواجهها المريض وتحسين تجربته. يمكن لتطبيقات الذكاء الاصطناعي القائمة على الرعاية الصحية أن تساعد هذه المرافق في تعزيز كفاءتها ورضا مرضاها:

أتمتة المهام المتكررة

الكثير من المهام الإدارية والتنظيمية في المستشفيات متكررة. وعلى الرغم من بساطتها ، إلا أنها تتطلب الوقت والموارد ، والتي يمكن للموظفين قضاءها في مكان آخر. يمكن للذكاء الاصطناعي حل هذه المشكلة عن طريق أتمتة معظم هذه المهام.

عندما تصبح مؤتمتة ، فإنها توفر الوقت للموظفين للتركيز على المجالات الأكثر أهمية للإدارة والتنظيم. يمكنهم خدمة المرضى بشكل أفضل عندما يكون لديهم المزيد من الوقت والموارد في متناول اليد.

إذا كنت تتساءل عما إذا كان الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية يحل هذه المشكلة أم لا ، فقم بإلقاء نظرة على أوليف. تمتلك شركة أوليف نظامًا أساسيًا للذكاء الاصطناعي يساعد المتخصصين في الرعاية الصحية في التعامل مع المهام العادية ، ويعزز إنتاجيتهم. مشكلة كبيرة بين المتخصصين في الرعاية الصحية هي الإرهاق وعدم الكفاءة. زيت الزيتون قادر على العمل على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع. علاوة على ذلك ، في حين أن الإنسان قد يكون عرضة لارتكاب أخطاء بسبب التعب أو الإرهاق ، فإن الذكاء الاصطناعي لا يرتكب مثل هذه الأخطاء. بهذه الطريقة ، تتحسن الإنتاجية بشكل أكبر.

الزيتون AI هو مجرد مثال واحد لتطبيقات الذكاء الاصطناعي القائمة على الرعاية الصحية. هناك العديد من الطرق الأخرى التي يمكن أن يساعد بها الذكاء الاصطناعي هذا القطاع في الأتمتة.

3. تدفق عمليات أفضل

يعد تأخير سيارة الإسعاف أحد الأسباب الرئيسية لوفاة مرضى الطوارئ. في تايلاند ، 20٪ من وفيات المرضى في حالات الطوارئ ناتجة عن الاختناقات المرورية. إنها مشكلة عالمية. تايلاند ليست الدولة الوحيدة التي تحاول التغلب على هذه المشكلة.

في الهند ، يموت حوالي 30 ٪ من مرضى الحوادث المرورية بسبب سيارات الإسعاف المتأخرة. يمكننا إنقاذ مئات الآلاف من الأرواح من خلال حل هذه المشكلة. والعديد من الخبراء يستخدمون الذكاء الاصطناعي لهذا الغرض. يعد الذكاء الاصطناعي بالفعل حلاً بارزًا في قطاع النقل. تستخدم خرائط Google AI لاقتراح طرق سريعة من مكان إلى آخر. يمكننا استخدام الذكاء الاصطناعي لمساعدة سيارات الإسعاف بالمثل.

و Qventus يفعل ذلك بالضبط. إنهم يستخدمون الذكاء الاصطناعي لمساعدة المستشفيات في نقل مرضاهم إلى غرف الطوارئ بأمان. إنه قادر على رسم أسرع الطرق لسيارات الإسعاف ، والتي يمكنهم استخدامها للوصول إلى المرضى في الوقت المناسب وإنقاذ حياتهم. يتمتع Qventus بالعديد من المزايا ، بصرف النظر عن منع التأخير.

إنها تساعد المستشفيات في إدارة المرضى وتسمح لهم بتقليل فقدان فقدان الوزن لدى المرضى الداخليين. في كثير من الأحيان ، يتأخر نقل المرضى بسبب مشاكل الإدارة. تساعد Qventus المستشفيات في تقليل هذه التأخيرات ، وحتى الآن ، قللت هذه التأخيرات لتصل إلى 20٪. باستخدام تحليلات البيانات والذكاء الاصطناعي ، يسمح Qventus للمستشفيات بتحسين التدفقات التشغيلية وتعزيز كفاءتها.

يستخدم مستشفى جون هوبكنز في بالتيمور بولاية ماريلاند أيضًا الذكاء الاصطناعي لتعزيز التدفق التشغيلي. إنهم يستخدمون الذكاء الاصطناعي التنبئي لإدارة قبول وخروج المرضى. حتى الآن ، قاموا بتحسين قدرتهم على قبول المرضى بنسبة 60 ٪ من خلال دمج الذكاء الاصطناعي. تعلم كيف يساعد الذكاء الاصطناعي في صناعة الأدوية.

4. الرعاية الصحية الشخصية

كل مريض فريد من نوعه. وهكذا ، فإن احتياجاتهم فريدة أيضًا. وبسبب هذه الاحتياجات ، يواجه العديد من المرضى مشاكل في خطط الرعاية الصحية الخاصة بهم. يتم تعميم خطط الرعاية الصحية ، لذا لا يمكنها التركيز على المتطلبات الشخصية للمريض. لا يؤدي فقط إلى خسارة المال للمريض ، ولكنه يتسبب أيضًا في أضرار مالية لمقدم الخدمة.

من ناحية أخرى ، يعد إعداد خطط الرعاية الصحية الشخصية أمرًا صعبًا للغاية. للقيام بذلك ، ستحتاج إلى التحقق من سجلات كل مريض وإنشاء خطة وفقًا لذلك. سيستغرق هذا وقتًا طويلاً ، وقد لا يرغب الناس في الانتظار كل هذا الوقت.

ولكن في حين أنه من الصعب على العقول البشرية إنشاء مثل هذه الخطط ، إلا أنه من السهل جدًا على الذكاء الاصطناعي. يمكن للذكاء الاصطناعي المرور عبر الكثير من نقاط البيانات في غضون بضع دقائق وتحليلها في نفس الوقت. يمكنه الاطلاع على السجلات الطبية لأشخاص محددين وإنشاء خطط مخصصة وفقًا لاحتياجاتهم.

تقوم عيادة كليفلاند بذلك بالفعل. يستخدمون الذكاء الاصطناعي مع بيانات السجلات الصحية لإنشاء خطط مخصصة لكل شخص. بهذه الطريقة ، سينفق الناس الأموال فقط على القضايا التي يريدون تغطيتها. سيوفر الموارد المالية لكل من المرضى والمستشفى. في حين أنه يقتصر على عيادة واحدة فقط في الوقت الحالي ، فإن نطاق الذكاء الاصطناعي في هذا القطاع مشرق للغاية. وقد يبدأ العديد من المستشفيات ومقدمي التأمين في استخدام هذا الحل في المستقبل لتقديم خطط رعاية صحية أفضل للناس.

4. إدارة البيانات والتعدين

المنشآت الطبية لديها أطنان من البيانات. من السجلات الطبية إلى الملفات الإدارية ، يتعاملون مع الكثير من البيانات يوميًا. إن إدارة هذا القدر الكبير من البيانات مملة وتستغرق الكثير من الوقت والطاقة.

باستخدام الذكاء الاصطناعي ، يمكن لمرافق الرعاية الصحية استخدام بياناتها لتقديم خدمات أفضل لمرضاهم وتعزيز إدارتهم. فيما يلي بعض الطرق التي يساعد بها الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية في حل مثل هذه المشكلات:

مزيد من المعلومات: التنقيب في البيانات مقابل التعلم الآلي

توقع المخاطر

يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي ، مع التدريب والبيانات الكافية ، إجراء تنبؤات دقيقة. ويمكن لقطاع الرعاية الصحية الاستفادة بشكل كبير من قدرة الذكاء الاصطناعي هذه. لهذا السبب تركز العديد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية على التحليل التنبئي. أحد هذه الاستخدامات هو التنبؤ بالمخاطر. تخيل لو كان طبيبك قادرًا على التنبؤ بخطر إصابتك بالسرطان (أو مرض خطير آخر) حتى تتمكن من تجنبه؟ ألن يكون هذا رائعًا؟

يمكن أن يحل العديد من المشاكل في هذا القطاع ، مثل تقليل عدد علاجات المرضى الداخليين وكذلك عدد المرضى الحرجين. عندما تعرف بالفعل ما يمكنك فعله لتجنب تطور حالة معينة ، يمكنك القيام بهذه الأنشطة والبقاء بصحة جيدة.

يستخدم KenSci الذكاء الاصطناعي لهذا الغرض. تدور تطبيقات الذكاء الاصطناعي القائمة على الرعاية الصحية حول التحليل التنبئي ، ويستخدمه KenSci للتنبؤ بالمخاطر. فيما يلي بعض مزايا التنبؤ بالمخاطر:

• انخفاض التكاليف

يمكن للتنبؤات المبكرة بالأمراض أن تساعد المرضى في الحصول على العلاج بأسعار منخفضة. دائمًا ما تكون الإجراءات الوقائية أقل تكلفة من إجراءات مرض معين.

بهذه الطريقة ، سيوفر المرضى الكثير من المال. على سبيل المثال ، إذا كنت معرضًا لخطر الإصابة بمرض السكري ، فيمكنك منع حدوثه. وبهذه الطريقة ، ستوفر كل الأموال التي كنت ستنفقها على أدويتها.

• نتائج افضل

عندما تعرف المستشفيات من يمكن أن يصاب بمرض خطير ، فإنها توفر لهؤلاء المرضى العلاج المطلوب. بهذه الطريقة ، سيقل عدد الأشخاص الذين يصابون بأمراض خطيرة بشكل كبير.

• المزيد من التركيز:

سيوفر موارد المستشفيات لأنه سيقلل من عدد المرضى الحرجين. ستحصل المستشفيات والعيادات على مزيد من الوقت والموارد للتركيز على مرضاهم.

5. عمليات النقل المخططة لوحدة العناية المركزة

لقد رأينا بالفعل كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد المستشفيات والمؤسسات الطبية بالأتمتة. من خلال أتمتة العمليات المتكررة ، يمكن للمستشفيات توفير الوقت والموارد. ولكن بصرف النظر عن الأتمتة ، يمكن للذكاء الاصطناعي أيضًا استخدام بيانات المؤسسة لتبسيط سير عملها.

تستخدم H2O.AI الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية لتحسين سير عمل المؤسسات والتنبؤ بنقل المرضى إلى وحدة العناية المركزة.

تظهر الأبحاث أن عمليات النقل غير المخطط لها لوحدة العناية المركزة تؤدي إلى نتائج أسوأ من تلك المخططة. هؤلاء يمثلون 5٪ فقط من المرضى ، لكنهم يؤديون إلى 20٪ من إجمالي وفيات المستشفيات. يبقى هؤلاء المرضى في المستشفى لمدة أسبوع على الأقل ولديهم معدلات وفيات أعلى. إن العثور على مثل هؤلاء المرضى أمر صعب للغاية لأن الأطباء لم يتمكنوا من التعرف على أعراضهم بسهولة.

وهنا يأتي دور H2O.AI. يستخدمون نماذج الذكاء الاصطناعي لتحديد المرضى الذين لديهم أكبر فرصة للانهيار. تأخذ الخوارزميات ونماذج التعلم الآلي في الاعتبار سجلات المريض ونتائج الاختبارات والعلامات الحيوية للعثور على علامات التحذير. تعمل نماذجهم في الوقت الفعلي لمساعدة المستشفى في تحديد المرضى الذين يجب نقلهم إلى وحدة العناية المركزة.

بصرف النظر عن عمليات نقل وحدة العناية المركزة ، فإن حلول الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم تساعد المستشفيات والعيادات بعدة طرق ، بما في ذلك التنبؤ بنتائج الاختبارات الطبية ، وكما ذكرنا سابقًا ، تحسين سير العمل.

خاتمة

تعمل العديد من الشركات والشركات الناشئة على النهوض بقطاع الرعاية الصحية من خلال الذكاء الاصطناعي. يُظهر هذا المجال الكثير من الأمل ، وهناك الكثير الذي يمكننا القيام به.

إذا كنت ترغب في المساعدة في مثل هذه التطورات ، يمكنك أن تصبح محترفًا في الذكاء الاصطناعي أيضًا. يمكنك أن تأخذ دورة في الذكاء الاصطناعي وتبدأ حياتك المهنية.

إذا كنت مهتمًا بمعرفة المزيد عن الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ، فراجع IIIT-B & upGrad's دبلوم PG في التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي المصمم للمهنيين العاملين ويقدم أكثر من 450 ساعة من التدريب الصارم ، وأكثر من 30 دراسة حالة ومهمة ، حالة خريجي IIIT-B ، أكثر من 5 مشاريع تتويجا عملية ومساعدة وظيفية مع أفضل الشركات.