لقد كانت الرعاية الصحية دائمًا مجالًا يحظى فيه الابتكار بالتقدير وهو أمر حاسم لإنقاذ الأرواح. على الرغم من التقدم التكنولوجي، لا تزال صناعة الرعاية الصحية تواجه تحديات مستمرة.
وتقول شركة برايس ووترهاوس كوبرز إن تكاليف الرعاية الصحية سترتفع 7٪ في 2024. ويرجع ذلك إلى إرهاق الموظفين، وعدم كفاية العمال، ومشكلات الدفع، وارتفاع الأسعار. تبحث الصناعة عن تكنولوجيا جديدة لتوفير رعاية جيدة دون تكاليف باهظة. أحد المجالات الرئيسية هو الذكاء الاصطناعي التوليدي في الرعاية الصحية.
الذكاء الاصطناعي التوليدي يضيف السرعة ويحسن الدقة ويفتح الأبواب أمام الابتكارات التي لم نتخيلها بعد.
سنناقش في هذه المقالة قوة الذكاء الاصطناعي التوليدي في الرعاية الصحية وتطبيقاته وبعض الاعتبارات الأخلاقية.
تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي في الرعاية الصحية
يقدم الذكاء الاصطناعي التوليدي الحلول للتدريب والتشخيص وتطوير الأدوية والمزيد في مجال الرعاية الصحية. دعونا نلقي نظرة على المجالات الرئيسية التي تحظى فيها هذه التكنولوجيا بأهمية أكبر.
التدريب الطبي والمحاكاة
يقوم الذكاء الاصطناعي التوليدي بإنشاء سيناريوهات صحية واقعية للتدريب. على عكس الأساليب التقليدية ذات السيناريوهات الثابتة، يتكيف الذكاء الاصطناعي في الوقت الفعلي. وهذا يثري تجربة التعلم. على سبيل المثال، تستخدم جامعة ميشيغان الذكاء الاصطناعي لمحاكاة علاج الإنتان، في حين أن تدرس جامعة بنسلفانيا انتشار فيروس كورونا.
التشخيص السريري
يساعد الذكاء الاصطناعي التوليدي بطريقتين رئيسيتين: تحسين الصور الطبية وتشخيص الأمراض. يستطيع الذكاء الاصطناعي تحويل عمليات المسح منخفضة الجودة إلى صور عالية الدقة. كما يستخدم بيانات المرضى للكشف عن العلامات المبكرة لحالات مثل سرطان الجلد أو مرض الزهايمر. جوجل ميد بالم 2، المدربة على البيانات الطبية، حققت نسبة دقة 85% في الإجابة على الأسئلة الطبية.
التنمية المخدرات
يعد تطوير أدوية جديدة أمرًا مكلفًا، وغالبًا ما يصل إلى حد كبير مليارات الدولارات. يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي خفض التكاليف بشكل كبير. يمكنه تصميم جزيئات جديدة والتنبؤ بخصائص الأدوية الجديدة. حديثاً، استحوذت شركة Recursion Pharmaceuticals على شركة Valence، وهي شركة ناشئة تعمل في مجال الذكاء الاصطناعي، لتصميم الأدوية المرشحة باستخدام الذكاء الاصطناعي.
المهام الإدارية
ويواجه الأطباء نسبة إرهاق عالية، ويرجع ذلك جزئيًا إلى العمل الإداري. يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي التوليدي في أتمتة المهام مثل ملء السجلات الصحية الإلكترونية (EHRs) وجدولة المواعيد. نافيناقامت شركة ناشئة تعمل في مجال الذكاء الاصطناعي ببناء أداة لمساعدة الأطباء في هذه المهام وحصلت بالفعل على تمويل قدره 44 مليون دولار.
البيانات الطبية الاصطناعية
من الصعب الحصول على بيانات للأبحاث الطبية، خاصة فيما يتعلق بالأمراض النادرة. يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي إنتاج عينات بيانات اصطناعية، وتجاوز المخاوف المتعلقة بالخصوصية. طور الباحثون الألمان GANerAid، وهو نموذج للذكاء الاصطناعي يقوم بإنشاء بيانات مريضة اصطناعية للتجارب السريرية.
مزايا وتحديات الذكاء الاصطناعي التوليدي في الرعاية الصحية
المزايا
- سرعة: إحدى الفوائد الأكثر إلحاحًا هي مدى سرعة إنجاز المهام. على سبيل المثال، يمكن للذكاء الاصطناعي التدقيق في السجلات الطبية الشاملة في ثوانٍ، الأمر الذي قد يستغرق وقتًا أطول بكثير من الإنسان.
- دقة: الذكاء الاصطناعي التوليدي يتفوق في تحسين جودة التشخيص. ويمكنه تحديد الأمراض في مراحلها المبكرة بدقة أعلى مقارنة بالطرق التقليدية. على سبيل المثال، أظهرت خوارزميات الذكاء الاصطناعي نتائج واعدة في الكشف المبكر عن السرطان.
- إمكانية الوصول: يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي أن يجعل الرعاية الصحية متاحة بشكل أكبر. فكر في المناطق الريفية حيث الرعاية المتخصصة محدودة. يمكن لمنصات التطبيب عن بعد التي تعمل بالذكاء الاصطناعي تقديم خدمات الاستشارة والتشخيص عن بعد.
التحديات
- انحياز، نزعة: يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي أن ترث التحيزات الموجودة في بيانات التدريب الخاصة بها. وهذا مصدر قلق في مجال الرعاية الصحية، حيث يمكن أن تؤدي الخوارزميات المتحيزة إلى معاملة غير متساوية للمجموعات الديموغرافية المختلفة. على سبيل المثال، أظهرت دراسة أن وكان الذكاء الاصطناعي المستخدم في الرعاية الصحية أقل دقة في تشخيص الأمراض الجلدية للأشخاص ذوي البشرة الداكنة.
- خصوصية البيانات: أحد أكبر المخاوف في مجال الرعاية الصحية هو أمن البيانات الحساسة. نظرًا لأن الذكاء الاصطناعي يعتمد على مجموعات كبيرة من البيانات، فهناك دائمًا خطر اختراق البيانات. ومع ذلك، يُظهر استطلاع عام 2023 أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يكون أيضًا جزءًا من الحل. يمكن توفير ما يقرب من 1.8 مليون دولار أمريكي من تكاليف اختراق البيانات للمؤسسات وتسريع عملية تحديد الاختراقات خلال أكثر من 100 يوم.
- تكاليف التنفيذ: قد يكون إعداد أدوات الذكاء الاصطناعي مكلفًا. تشمل التكاليف الأولية تطوير البرمجيات وإعداد الأجهزة وتدريب الموظفين على استخدام الأنظمة الجديدة.
- اللائحة: لا تزال التطبيقات الطبية للذكاء الاصطناعي منطقة رمادية تنظيمية. هناك أسئلة حول المساءلة في حالة التشخيص الخاطئ أو سوء التعامل مع البيانات. ال الولايات المتحدة والاتحاد الأوروبي يضعان الخطط لجلب لوائح جديدة، ولكن هذا لن يحدث قريبا.
وجهات النظر المستقبلية والاتجاهات الجديدة في GenAI في الرعاية الصحية
مع استمرار الذكاء الاصطناعي التوليدي في اكتساب المزيد من الاهتمام، فإننا نرى اتجاهات ناشئة جديدة ستشكل السنوات القادمة في قطاع الرعاية الصحية. وفيما يلي نظرة عامة على هذه الاتجاهات:
تشخيص أفضل والطب المخصص
سيعمل GenAI على تحسين تشخيص الأمراض وتمكين العلاجات الطبية المخصصة. ستنتج النماذج المستقبلية صورًا طبية مفصلة وتحدد الأمراض بدقة عالية.
الذكاء الاصطناعي والعمل الجماعي البشري
ستقوم GenAI بتعزيز الإعدادات التي يتعاون فيها البشر والذكاء الاصطناعي. يعد التفاعل الفعال بين العاملين في مجال الرعاية الصحية والذكاء الاصطناعي ضروريًا لتحقيق أقصى قدر من الفوائد.
البيانات الضخمة والسجلات الصحية الإلكترونية
يعد دمج GenAI مع البيانات الضخمة والسجلات الصحية الإلكترونية أمرًا واعدًا. يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي هذه تحليل بيانات المرضى المتنوعة لتقديم رؤى مفيدة. يمكنهم استخدام السجلات الصحية الإلكترونية للعثور على الاتجاهات، وإجراء التنبؤات، وضبط العلاجات.
التعلم المستمر
يحتاج GenAI إلى مواصلة التعلم ليبقى مفيدًا. ويجب أن تتكيف مع البيانات الجديدة والأمراض وتحولات الرعاية الصحية. من المرجح أن تكون النماذج المستقبلية قادرة على التعلم بشكل مستمر، مما يجعلها أكثر دقة وفائدة.
دور بيانات الذكاء الاصطناعي التوليدية في الرعاية الصحية
تلعب البيانات دورًا مهمًا في تعزيز الذكاء الاصطناعي التوليدي في قطاع الرعاية الصحية. إليك الطريقة:
نماذج التدريب
تعد البيانات عالية الجودة أمرًا بالغ الأهمية لتدريب خوارزميات الذكاء الاصطناعي. تتعلم هذه النماذج من تاريخ المريض السابق، والصور الطبية، وحتى المعلومات الجينية لتصبح أكثر ذكاءً.
تحسين الدقة
كلما كانت مجموعة البيانات أكثر تنوعًا وشمولًا، كلما كان نموذج الذكاء الاصطناعي قادرًا على التنبؤ والتشخيص بشكل أفضل. على سبيل المثال، يمكن للذكاء الاصطناعي الذي تم تدريبه على مجموعة واسعة من الأشعة السينية تحديد مشاكل الرئة بدقة أكبر.
طب شخصي
تسمح البيانات للذكاء الاصطناعي بتخصيص العلاجات وفقًا للاحتياجات الفردية. على سبيل المثال، يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل البيانات من مصادر متعددة للتوصية بالأدوية الأكثر فعالية للمريض.
التحليلات التنبؤية
ومن خلال البيانات الكافية، يمكن للذكاء الاصطناعي التنبؤ باحتياجات المرضى واتجاهات الرعاية الصحية. يمكنه التنبؤ بتفشي الأمراض أو توقع الموارد التي سيحتاجها المستشفى.
الامتثال الأخلاقي والقانوني
تساعد البيانات على ضمان امتثال نماذج الذكاء الاصطناعي للوائح الرعاية الصحية. يمكن أن تساعد البيانات الصحيحة في تحديد أي تحيزات أو معلومات غير دقيقة قد تؤدي إلى عدم المساواة في المعاملة.
