كيف يتم استخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في الرعاية الصحية؟ 5 تطبيقات تحويلية

جميع التطورات التي نشهدها في الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في مجال الرعاية الصحية ليست اختراقات مفاجئة. إنها نتيجة التحول الرقمي المستمر في صناعة الرعاية الصحية على مدار 10-15 عامًا الماضية.

ما الذي يقود حقًا ثورة الذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الصحية؟

لطالما كانت الرعاية الصحية محركًا للتقدم التكنولوجي البشري. كبشر، نريد بطبيعة الحال أن نعيش حياة طويلة وصحية. لذلك من المحتم تقريبًا أن تكون الرعاية الصحية واحدة من المجالات الأولى لتطبيق الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.

لكن ذلك لن يكون ممكنًا بدون توفر البيانات. في الماضي، الرعاية الصحية كانت الشركات تعتز بجميع بياناتها. وقد بدأنا مؤخرًا فقط في رؤية مجموعات البيانات الضخمة الأولى التي أصبحت متاحة. إن ثراء البيانات في هذا المجال جعله مثاليًا لتقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لاكتساب قوة جذب. وبالنسبة لصناعة علمية بالفعل ولديها عادة تحليل البيانات بطريقة سليمة إحصائيًا، فإن الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي هما مجرد موسيقى.

الهدف الرئيسي للرعاية الصحية، فارما، وتقوم شركات medtech بمعالجة المرضى بشكل أفضل. لذلك إذا تراجعنا خطوة إلى الوراء، يمكننا أن نرى أن أي مجال قد تؤثر عليه نماذج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، يرتبط برعاية المرضى، من الوقاية والتشخيص إلى تطوير الأدوية والرعاية بجانب السرير.

لنأخذ أجهزة الحقن التلقائي كمثال. يمكن جمع الكثير من البيانات حول هذه الأنظمة مثل توقيت العلاج والحالة الصحية للمريض في تلك اللحظة وجرعة الدواء الذي يتم إعطاؤه. يمكن للشركات الاستفادة من هذه البيانات لتحسين منتجاتها والطريقة التي تعالج بها المرضى وتخدمهم.

هناك العديد من المجالات التي يمكن للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي فيها إحداث فرق بالفعل، دعنا ننتقل إليها معًا.

‍

1. التشخيص: هل يمكن أن يكون الذكاء الاصطناعي مفتاح الكشف المبكر والدقيق عن الأمراض؟

إن اكتشاف الأمراض في مراحلها المبكرة يوفر للجميع الوقت: وقت العلاج ووقت العيش.

هناك أكثر من 7000 مرض نادر في العالم ويستغرق الأمر في المتوسط 4.8 سنوات للمرضى النادرين للحصول على تشخيص دقيق. من الكشف التلقائي عن النوبات المشتبه بها إلى التشخيص المبكر للضمور البقعي، أصبحت الأجهزة الطبية التي تدعم الذكاء الاصطناعي/ML متقدمة بما يكفي لدعم المتخصصين في الرعاية الصحية في التعرف بدقة على الأمراض وتسريع هذا الوقت.

في عام 2023، معتمدة من إدارة الغذاء والدواء أكثر من 150 جهازًا طبيًا يتضمن تقنيات AI/ML، مما يشير إلى النمو المطرد للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في مجال الرعاية الصحية. يوجد حوالي 79٪ من هذه الأجهزة في مجال الأشعة، حيث إنها أيضًا واحدة من أكثر المجالات تقدمًا في تطبيقات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. ولكن يمكننا أن نرى اختراقات في مجال القلب والأوعية الدموية أيضًا.

لنأخذ على سبيل المثال الخوارزميات المعتمدة من ECG-AI، مثل الأخيرة تصنيف اختراق إدارة الغذاء والدواء من خوارزمية ECG-AI للتعرف المبكر على الداء النشواني. يصعب اكتشاف الداء النشواني القلبي، وهو حالة غالبًا ما لا يتم تشخيصها وتؤدي إلى فشل القلب، مبكرًا بسبب ندرتها وأعراضها غير المحددة، والتي غالبًا ما يتم تجاهلها في تفسيرات تخطيط القلب القياسية. يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي التقاط الإشارات الدقيقة التي لا يتم اكتشافها في مخطط كهربية القلب القياسي وتجاوز التفسير البشري، والحصول على حساسية بنسبة 84.5٪ وخصوصية بنسبة 83.6٪.

من خلال التشخيص الذي يتضمن مراقبة إشارات الجسم، واستخدام تقنيات التصوير، وإجراء الاختبارات الطبية لتحليل تركيبات سوائل الجسم والفحوصات الجينية، يصبح الذكاء الاصطناعي ميسرًا رائعًا في تحليل مثل هذه البيانات.

الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية له العديد من الفوائد. يمكن أن يوفر تقييمات دقيقة وتقليل عبء العمل وتقليل الأخطاء وتحسين أداء التنبؤ والكشف. في المناطق ذات الموارد المحدودة، تعد تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي مفيدة بشكل خاص. عند اقترانه بأدوات التشخيص ذات الأسعار المعقولة مثل أجهزة تخطيط القلب أو الأجهزة القابلة للارتداء، يمكن للذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي إضفاء الطابع الديمقراطي على الوصول إلى الصحة، مما يسمح بالاكتشاف المبكر وتحسين الوصول إلى العلاج في المناطق المحرومة.

2. إدارة الرعاية المزمنة: كيف يمكن للذكاء الاصطناعي تمكين المرضى المصابين بأمراض مزمنة؟

من خلال معالجة وتحليل كميات كبيرة من بيانات المرضى من مصادر متعددة، مثل السجلات الصحية الإلكترونية والأجهزة القابلة للارتداء وتطبيقات الرعاية الصحية والأجهزة الطبية (مثل أقلام الأنسولين)، يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي التنبؤ بحالات الأمراض المزمنة والوقاية منها مثل السكري وأمراض القلب والربو، مما يؤدي إلى استراتيجيات إدارة أفضل.

لنأخذ على سبيل المثال مرض السكري. يعيش حوالي 537 مليون بالغ، تتراوح أعمارهم بين 20 و 79 عامًا، مع مرض السكري في جميع أنحاء العالم. هذا هو 1 في 10. ومن المتوقع أن تقفز الحالات إلى 1.3 مليار بحلول عام 2050.

أكثر أنواع مرض السكري شيوعًا هي النوع 1 - عدم كفاية إنتاج الأنسولين والنوع 2 - مقاومة الأنسولين. في حين أن لهما أسبابًا وتداعيات مميزة، إلا أنهما يتطلبان:

• المراقبة المستمرة
• روتين أسلوب حياة صحي
• إدارة الأدوية الصارمة
• فحوصات منتظمة

كل هذه المجالات تحتاج إلى التزام المريض وانضباطه. ومع ذلك، فإن الالتزام الضعيف بالأدوية تنمو يومًا بعد يوميتردد المرضى في استخدام تطبيقات جديدة لمراقبة نسبة السكر في الدم، وغالبًا ما تأتي تعديلات نمط الحياة في المرتبة الأخيرة.

تساعد الأدوات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي، مثل أنظمة مراقبة الجلوكوز التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي، في المراقبة المستمرة وإدارة مستويات السكر في الدم. وهو متصل بتطبيق مدعوم بالذكاء الاصطناعي، ويقدم خطط علاج مخصصة استنادًا إلى بيانات المريض الفردية. يمكن للذكاء الاصطناعي تحديد أنماط المريض، واكتشاف العلامات المبكرة للمضاعفات، وتقديم تدابير وقائية، من خلال مساعدة المتخصصين في الرعاية الصحية في العثور على أفضل خطط العلاج. لا يؤدي هذا التخصيص إلى تحسين نوعية الحياة للمرضى فحسب، بل يمنع أيضًا المضاعفات المرتبطة بمرض السكري أو أي مرض مزمن.

3. تقديم الرعاية: ما هي الطرق التي يغير بها الذكاء الاصطناعي وجه تقديم الرعاية الطبية؟

يؤدي دمج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في الرعاية الصحية أيضًا إلى إعادة تشكيل كيفية تقديم الرعاية الطبية. يعد الذكاء الاصطناعي في طليعة تطوير التكنولوجيا الطبية، مثل تطوير الأطراف الاصطناعية المجهزة تمامًا، باستخدام البرامج التي تعمل بالذكاء الاصطناعي من أجل تصميم نماذج رقمية ثلاثية الأبعاد لأسنان المرضى، وتعزيز فعالية الحقن التلقائي.

إن قدرة الذكاء الاصطناعي على تحليل البيانات جعلت أجهزة الحقن التلقائي أكثر ذكاءً. يمكن أن تحدد بدقة الضغط المطلوب وجرعة الدواء. بالنسبة لحالات مثل التصلب المتعدد والتهاب المفاصل الروماتويدي والسكري، حيث يعد الالتزام بالأدوية أمرًا بالغ الأهمية، يمكن أن تكون هذه التطورات منقذة للحياة.

في حالة الاضطرابات العصبية مثل التصلب المتعدد، حيث تعد العلاجات المعدلة للمرض (DMTs) بعض العلاجات القياسية، فإن الالتزام بهذه العلاجات يمكن أن يمنع الإعاقة الدائمة ويتحكم في تكرار الانتكاسات. ومع ذلك، غالبًا ما يفوت المرضى علاجهم، ويرجع ذلك في الغالب إلى القضايا المتعلقة بالحقن. لذلك ليس من المستغرب أن المرضى الذين يستخدمون دائمًا الحقن التلقائي لديهم معدلات التزام أعلى بالعلاج (79٪)، مقارنة بأولئك الذين يستخدمون حقنة مملوءة مسبقًا (71٪).

وبفضل تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، ستتعلم أجهزة الحقن الذاتي هذه باستمرار من بيانات المريض، وتخصص جرعات الدواء، وتراقب التزام المريض بالعلاج.

هذا أمر بالغ الأهمية بشكل خاص في ضوء أبحاث العيادات الخارجية التي تشير إلى أن أكثر من 50٪ من المرضى لا يلتزمون إلى إعطاء الدواء المناسب والجرعات. يمكن أن يؤدي مستوى أعلى من الدقة في تخطيط العلاج وتنفيذه الذي توفره هذه الأجهزة المحسنة بالذكاء الاصطناعي إلى تحسين نتائج المرضى بشكل كبير.

يفتح التعاون بين المتخصصين في مجال التكنولوجيا الطبية والأدوية والرعاية الصحية في هذا المجال إمكانيات مثيرة لمعالجة القضايا المتعلقة بتقديم الرعاية الدقيقة والشخصية والفعالة.

4. تجربة المريض: كيف يعزز الذكاء الاصطناعي تجربة المريض الشاملة في مجال الرعاية الصحية؟

لا تبدأ تجربة المريض عند عتبة مقدم الرعاية الصحية ولا تنتهي عند مغادرته المنشأة. إنه تفاعل مستمر تحدده عوامل متعددة، مثل جودة الرعاية والتواصل والمعلومات والراحة ووقت الانتظار والخصوصية والتجربة الرقمية.

‍

مع استمرار تقدم الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في مجال الرعاية الصحية، نشهد المزيد من الحلول التحويلية التي تعمل على تحسين تجربة المريض. أحدهم هو مساعد الذكاء الاصطناعي الذي يعتمد على كل من التكامل مع أجهزة MedTech والذكاء الاصطناعي التوليدي، الذي يعمل كممرضة شخصية. تراقب باستمرار الحالة الصحية للمريض، بما في ذلك العلامات الحيوية والالتزام بالأدوية وتقدم التعافي، مما يضمن التدخلات والتعديلات في الوقت المناسب في خطة العلاج.

يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي هذه مساعدة المتخصصين في الرعاية الصحية في اتخاذ قرارات في الوقت الفعلي بجانب سرير المريض. مثل نظام مراقبة القلب الذي يعمل بالذكاء الاصطناعي يعمل في مركز إيقاع القلب في معهد Smidt Heart التابع لشركة Cedars-Sinai. تقوم اللجنة كل صباح بالإبلاغ عن بيانات إيقاع قلب المرضى التي تم جمعها من أجهزة تنظيم ضربات القلب وأجهزة تنظيم ضربات القلب طوال الليل، لتنبيههم إلى المخالفات الخطيرة المحتملة، قبل أن تصبح واضحة للمريض أو الممرضات.

يؤثر هذا النوع من الرعاية القائمة على الذكاء الاصطناعي بشكل إيجابي على تجربة المريض من خلال تقليل الحاجة إلى الفحوصات المستمرة، دون مقاطعة راحة المرضى وفي نفس الوقت تخفيف المخاوف غير الضرورية بشأن صحتهم.

5. تصميم المنتج التوليدي: هل الذكاء الاصطناعي التوليدي هو مستقبل البحث والتطوير الطبي الأسرع والأكثر كفاءة؟

يعد تطوير المنتج عملية كثيفة الموارد، حيث يستهلك كل تكرار الوقت والمال. تشبه إلى حد كبير لعبة Pac-Man، حيث تتنقل عبر مسارات مختلفة مع تجنب التحديات غير المتوقعة، كل ذلك سعياً وراء الحل الأمثل.

إن تطور الذكاء الاصطناعي التوليدي في مجال الرعاية الصحية يغير ذلك.

يمكن لتصميم المنتج التوليدي، وخاصة في MedTech، تسريع عملية البحث والتطوير، مما يسمح بالنماذج الأولية السريعة والتكرار، وفي النهاية، دورات ابتكار أسرع. وهذا يشمل استخدام طباعة ثلاثية الأبعاد للتكرارات المادية بشكل أسرع، مما يعزز كفاءة وفعالية عملية التصميم.

‍

إن إنشاء أجهزة طبية جديدة باستخدام برامج التصميم التوليدي، مثل nTopology، يسمح للمهندسين في MedTech بالخروج بأفكار بشكل أسرع، وإنشاء عمليات محاكاة افتراضية، وتقييم أداء المنتجات وسلامتها وسهولة استخدامها دون الحاجة إلى تصنيعها فعليًا.

يمكن لخوارزميات التصميم التوليدي تحليل كميات هائلة من بيانات المرضى وأنماطهم، مع مراعاة معايير التحسين وقيود التصنيع لإنشاء أجهزة مخصصة للغاية، مما يؤدي إلى علاجات مخصصة ودورات بحث وتطوير أقصر.

3 أسباب تجعل اعتماد الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية أمرًا صعبًا

1. التصور العام: «سيحل الذكاء الاصطناعي محل المتخصصين في الرعاية الصحية»

يشعر العديد من المتخصصين في الرعاية الصحية بالقلق من أن الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي سيؤديان إلى التشغيل الآلي الكامل الذي سيحل محل وظائفهم. ومع ذلك، كما تمت مناقشته في تحليلنا، يجب النظر إلى الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي فقط على أنهما معززات قوية للقدرات البشرية. تعمل هذه التقنيات على تعزيز العناصر البشرية الأساسية في الرعاية الصحية. لا يمكن للخوارزميات وحدها أن تلتئم - الجوانب الكيميائية والفيزيائية للرعاية لا يمكن الاستغناء عنها. يهدف دمج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي إلى دعم المتخصصين في الرعاية الصحية في تقديم رعاية أفضل وتطوير منتجات أفضل للمرضى.

»في حالة التشخيص الطبي، أعتقد، لكي نكون منصفين، إنها حقًا «خوارزمية في الحلقة»، فالإنسان هو الطبيب الذي يقود العملية».

ديل ماركويتز، مهندس الذكاء الاصطناعي التطبيقي في Google

2. الاعتبارات التنظيمية والأخلاقية: «اعتماد الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي أمر معقد للغاية من وجهة نظر تنظيمية»

إلى جانب فوائدها، تجلب خوارزميات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي بعض المخاوف الأخلاقية والتنظيمية التي تمنعها من أن تصبح أدوات دقيقة لصنع القرار. إذا لم يتم تدريبهم على البيانات التمثيلية، فقد يكون تشخيصهم وتوقعاتهم عرضة للتحيزات. في الوقت نفسه، لا تتوافق معظم اللوائح الحالية مع التكنولوجيا الجديدة، مما يعيق شركات الرعاية الصحية من الوصول إلى البيانات الجديدة التي يمكن أن تحسن خوارزميات الذكاء الاصطناعي لتحقيق نتائج أفضل.

ومع ذلك، فإن أمثلة الشركات التي طبقت الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي أظهرت عكس ذلك. على سبيل المثال، تحدث ظاهرة مثيرة للاهتمام في مساحة بيانات الكلمة الحقيقية وأدلة العالم الحقيقي. زادت موثوقية هذه التحليلات (RWE، RWD) بمرور الوقت، حيث تستخدم شركات الأدوية RWE و RWD لخفض تكاليف تطوير التجارب السريرية والحصول على عملية أكثر كفاءة. لكن هذه التحليلات لم يتم تنظيمها بعد. ومع ذلك، بدأت الهيئات التنظيمية، مثل إدارة الغذاء والدواء (FDA) ووكالة الأدوية الأوروبية (EMA) في قبول هذا النوع من التحليل، والذي له تأثير كبير على تحسين كفاءة التطوير السريري لكل من الأدوية والتكنولوجيا الطبية.

3. تحديات التكامل: «الأنظمة الصحية ليست جاهزة»

تبني المريض

يعد فهم تبني المريض أمرًا أساسيًا لشركات الرعاية الصحية. قد يواجه المرضى أحيانًا صعوبة في اتباع خطط العلاج الموصوفة. إنها تجربة إنسانية شائعة. لذلك، قد لا يتم قبول تقديم تطبيق جديد لمراقبة الصحة على الفور. هذا التردد طبيعي.

مثلما نتكيف مع التغيير، يجب على المرضى أيضًا أن يمروا بعملية التعديل الخاصة بهم. يمكن أن يساعد التعرف على هذه الرحلة المشتركة نحو الإدارة الصحية في تصميم حلول مبتكرة تتسم أيضًا بالتعاطف وسهولة الاستخدام، مما يخلق اتصالًا أعمق باحتياجات المرضى.

قابلية التشغيل البيني للبنية التحتية والبيانات

تعد قابلية التشغيل البيني للبيانات في مجال الرعاية الصحية عاملاً رئيسيًا للتنفيذ الفعال للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لأنها تنطوي على تكامل العناصر المعقدة والمتنوعة البيانات من مصادر مختلفة مثل سجلات المرضى وأنظمة التصوير والمختبرات والأجهزة الطبية والأجهزة القابلة للارتداء.

ومع ذلك، تعتمد العديد من مؤسسات الرعاية الصحية على الأنظمة القديمة التي لم يتم تصميمها لمستوى التكامل المطلوب لتطبيقات الذكاء الاصطناعي. هذا يؤدي إلى صعوبات في:

• تبادل البيانات ودمجها
• التوافق والاتصال بين الأنظمة المختلفة وتنسيقات البيانات

بصرف النظر عن التحديات المتعلقة بالأنظمة القديمة، تواجه الشركات أيضًا مشكلات استخدام البيانات المتعلقة بجودة البيانات والخصوصية.

تعتمد خوارزميات الذكاء الاصطناعي على بيانات عالية الجودة للحصول على تنبؤات دقيقة، لكن البيانات الطبية غالبًا ما تواجه مشكلات مثل التجزئة وسوء التصنيف. تتعامل المعايير الحالية والأطر القانونية بشكل عام مع خصوصية البيانات بشكل مناسب. ومع ذلك، بمجرد أن تبدأ الأنظمة الطبية في التواصل، يمكن الكشف عن معلومات المريض الحساسة.

يمكن أن يؤدي تحسين جودة البيانات ووضع العلامات، إلى جانب ضمان قابلية التشغيل البيني النحوي (الهيكلي) والدلالي (اللغوي) مع تقنيات الحفاظ على الخصوصية، إلى تحسين عملية صنع القرار الطبي وحماية خصوصية المريض.

نظرًا لأن العديد من شركات الرعاية الصحية تفتقر إلى البنية التحتية للتعامل مع مبادرات البيانات والذكاء الاصطناعي، فإن فهم القدرات التقنية الحالية وتحديد التعديلات اللازمة لتكامل الذكاء الاصطناعي ليس أمرًا حكيمًا فحسب؛ إنه مؤشر موثوق للنجاح المحتمل لمبادرات الذكاء الاصطناعي الخاصة بك.

كيف يمكن لقادة الرعاية الصحية إعداد فرقهم بشكل أفضل لـ دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي؟

1. احصل على تأييد تنفيذي قوي
2. اقبل أنه ليس مشروعًا مدته ثلاثة أشهر، ولكنه التزام طويل الأجل
3. تعرف على العيوب التنافسية الهائلة لعدم التصرف بناءً عليها

اختيار قبول الذكاء الاصطناعي كشريك في الرعاية الصحية

بالنسبة لشركات Medtech، تقدم الرحلة مع الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي مكافآت فورية وطويلة الأجل. لكن المكاسب السريعة ضرورية، خاصة بالنسبة للشركات التي تغامر في مبادرات «القمر»، لأنها توفر نتائج ملموسة تُظهر القيمة في وقت مبكر. يتعلق الأمر بتحقيق التوازن: تسخير هذه الفوائد الفورية مع العمل بثبات نحو أهداف أكثر طموحًا وطويلة الأجل.

يكمن مفتاح سد هذه الأهداف في البنية التحتية القوية وإدارة التغيير الفعالة، وتنمية عقلية تركز على البيانات في جميع أنحاء المؤسسة.

ضع في اعتبارك كيف يعكس هذا تجربة المريض. في البداية، يقدّر المرضى أبسط الفوائد - مثل حجز المواعيد بسهولة عبر الإنترنت أو الوصول إلى نتائج الفحص الأولي. مع مرور الوقت، ودون أن يدركوا ذلك، يجد المرضى أن وسائل الراحة هذه أصبحت جزءًا أساسيًا من عملية الوقاية والرعاية. يلعب هذا التكامل السلس، وهو نتاج إدارة التغيير الناجحة، دورًا كبيرًا في هذا.

في النهاية، إنها رحلة تعاونية - جهد موحد نحو نتائج صحية أفضل.

إذن، هل تعمل بنشاط على تشكيل هذا التحول أو تجد نفسك تشاهده من الخطوط الجانبية؟