لطالما استفادت صناعة الرعاية الصحية من التطورات التكنولوجية وعروضها. من أجهزة تنظيم ضربات القلب والأشعة السينية إلى أجهزة الإنعاش القلبي الرئوي الإلكترونية والمزيد ، تمكنت الرعاية الصحية من إضافة قيمة إلى المجتمع وتطوره بشكل كبير بسبب دور التكنولوجيا. إن التقدم في هذه المرحلة من التقدم هو الذكاء الاصطناعي (AI) والتقنيات المرتبطة به مثل التعلم الآلي ، والتعلم العميق ، NLP، وأكثر من ذلك.
بطرق أكثر مما يمكن تخيله ، تساعد مفاهيم الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي الأطباء والجراحين على إنقاذ الأرواح الثمينة بسلاسة ، واكتشاف الأمراض والمخاوف حتى قبل ظهورها ، وإدارة المرضى بشكل أفضل ، والمشاركة بشكل أكثر فاعلية في عملية التعافي ، وأكثر من ذلك. من خلال الحلول المستندة إلى الذكاء الاصطناعي ونماذج التعلم الآلي ، تستطيع المؤسسات في جميع أنحاء العالم تقديم رعاية صحية أفضل للأفراد.
ولكن كيف بالضبط تعمل هاتان التقنيتان على تمكين المستشفيات ومقدمي الرعاية الصحية؟ ما هي التطبيقات الواقعية الملموسة لحالات الاستخدام التي تجعلها حتمية؟ حسنًا ، دعنا نكتشف ذلك.
دور التعلم الآلي في الرعاية الصحية
بالنسبة للمبتدئين ، يعد التعلم الآلي مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي الذي يسمح للآلات بتعلم المفاهيم بشكل مستقل ومعالجة البيانات وتحقيق النتائج المرجوة. من خلال تقنيات التعلم المختلفة مثل التعلم غير الخاضع للإشراف والتعلم الخاضع للإشراف والمزيد ، تتعلم نماذج التعلم الآلي معالجة البيانات من خلال الشروط والجمل والوصول إلى النتائج. وهذا يجعلها مثالية لإخراج الرؤى التوجيهية والتنبؤية.
تساعد هذه الأفكار بشكل كبير في الجانب التنظيمي والإداري لتقديم الرعاية الصحية مثل إدارة المريض والأسرة والمراقبة عن بُعد وإدارة المواعيد وإنشاء قوائم المهام والمزيد. على أساس يومي ، يقضي أخصائيو الرعاية الصحية 25٪ من وقتهم في مهام زائدة عن الحاجة مثل إدارة السجلات وتحديثها ومعالجة المطالبات ، مما يمنعهم من تقديم الرعاية الصحية على النحو المطلوب.
يمكن أن يؤدي تنفيذ نماذج التعلم الآلي إلى الأتمتة والقضاء على التدخل البشري في الأماكن الأقل طلبًا. إلى جانب ذلك ، يساعد التعلم الآلي أيضًا في تحسين مشاركة المريض والتعافي من خلال إرسال التنبيهات والإشعارات في الوقت المناسب إلى المرضى بشأن أدويتهم والمواعيد وجمع التقارير والمزيد.
إلى جانب هذه الفوائد الإدارية ، هناك فوائد عملية أخرى للتعلم الآلي في الرعاية الصحية. دعونا نستكشف ما هم عليه.
تطبيقات العالم الحقيقي لتعلم الآلة
كشف المرض والتشخيص الفعال
تكمن إحدى حالات الاستخدام الرئيسية للتعلم الآلي في الرعاية الصحية في الاكتشاف المبكر والتشخيص الفعال للأمراض. من الصعب تحديد مخاوف مثل الاضطرابات الوراثية والوراثية وأنواع معينة من السرطانات في المراحل المبكرة ولكن مع حلول التعلم الآلي المدربة جيدًا ، يمكن اكتشافها بدقة.
تخضع هذه النماذج لسنوات من التدريب من رؤية الكمبيوتر ومجموعات البيانات الأخرى. يتم تدريبهم على اكتشاف حتى أدنى حالات الشذوذ في جسم الإنسان أو العضو لإطلاق إخطار لمزيد من التحليل. وخير مثال على حالة الاستخدام هذه هو IBM Watson Genomic ، الذي يتيح نموذج التسلسل المستند إلى الجينوم المدعوم من الحوسبة المعرفية طرقًا أسرع وأكثر فاعلية لتشخيص المخاوف.
إدارة السجلات الصحية بكفاءة
على الرغم من التقدم ، لا يزال الحفاظ على السجلات الصحية الإلكترونية مصدر قلق كبير في قطاع الرعاية الصحية. في حين أنه من الصحيح أنه أصبح أسهل كثيرًا مقارنة بما استخدمناه بشكل جماعي سابقًا ، إلا أن البيانات الصحية لا تزال في كل مكان.
هذا أمر مثير للسخرية لأن السجلات الصحية تحتاج إلى أن تكون مركزية ومبسطة (دعونا لا ننسى إمكانية التشغيل البيني أيضًا). ومع ذلك ، فإن الكثير من التفاصيل المهمة التي تختفي من السجلات ، إما مقفلة أو خاطئة. ومع ذلك ، فإن تأثير التعلم الآلي يغير كل هذه الأشياء حيث تساعد المشاريع من MathWorks و Google في التحديث التلقائي للسجلات حتى في وضع عدم الاتصال من خلال تقنيات اكتشاف خط اليد. هذا يضمن لمتخصصي الرعاية الصحية عبر القطاعات إمكانية الوصول في الوقت المناسب إلى بيانات المرضى للقيام بعملهم.
كشف مرض السكري
تكمن مشكلة مرض مثل مرض السكري في أن الكثير من الناس يعانون منه لفترة طويلة من الزمن دون أن يعانون من أي أعراض. لذلك ، عندما يواجهون بالفعل أعراض وتأثيرات مرض السكري لأول مرة ، يكون قد فات الأوان بالفعل. ومع ذلك ، يمكن منع مثل هذه الحالات من خلال نماذج التعلم الآلي.
يمكن استخدام نظام مبني على خوارزميات مثل Naive Bayes و KNN و Decision Tree والمزيد لمعالجة البيانات الصحية والتنبؤ بظهور مرض السكري من خلال تفاصيل من عمر الفرد وخيارات نمط الحياة والنظام الغذائي والوزن وتفاصيل أخرى مهمة. يمكن أيضًا استخدام نفس الخوارزميات للكشف عن أمراض الكبد بدقة.
تعديل السلوك
الرعاية الصحية تتجاوز معالجة الأمراض والأمراض. يتعلق الأمر بالصحة العامة. في كثير من الأحيان ، نحن كبشر نكشف المزيد عن أنفسنا وما نمر به من خلال إيماءاتنا الجسدية ، والمواقف ، والسلوك العام. يمكن أن تساعدنا النماذج التي يحركها التعلم الآلي الآن في تحديد مثل هذه الإجراءات اللاإرادية واللاإرادية وإجراء التغييرات الضرورية في نمط الحياة. قد يكون هذا بسيطًا مثل الأجهزة القابلة للارتداء التي تنصحك بتحريك جسمك بعد فترات طويلة من الخمول أو التطبيقات التي تطلب منك تصحيح وضعيات جسمك.
اكتشاف أدوية وأدوية جديدة
لا يزال هناك الكثير من الأمراض الصحية الرئيسية التي لا يوجد علاج لها. في حين أن هناك مخاوف تهدد الحياة على الفور مثل السرطان والإيدز من ناحية ، هناك أيضًا أمراض مزمنة يمكن أن تلتهم الأفراد طوال حياتهم مثل أمراض المناعة الذاتية والاضطرابات العصبية.
يساعد التعلم الآلي المنظمات ومصنعي الأدوية بشكل كبير على ابتكار أدوية للأمراض الرئيسية بشكل أسرع وأكثر فعالية. من خلال التجارب السريرية المحاكية والتسلسل واكتشاف الأنماط ، أصبحت الشركات الآن قادرة على تتبع عمليات التجارب والمراقبة بشكل سريع. يتم أيضًا تطوير الكثير من العلاجات والعلاجات غير التقليدية بالتوازي مع الطب السائد بمساعدة التعلم الآلي.
في المخص:
يقلل التعلم الآلي بشكل كبير من الوقت المطلوب لنا نحن البشر للوصول إلى المرحلة التالية من التطور. نحن نتحرك الآن قدما بوتيرة أسرع مما وصلنا إليه هنا. مع المزيد من حالات الاستخدام والتجارب والتطبيقات ، يمكننا مناقشة كيفية علاج السرطان أو كيفية تجنب جائحة مدمر بسبب تطبيق بسيط للهواتف الذكية في السنوات القادمة. AI in الرعاية الصحية يحدث ثورة في الصناعة الطبية.
