هناك صناعات قليلة أكثر نضجا للتغيير الإبداعي من الرعاية الصحية، التي تستهلك مبالغ ضخمة من التمويل العام والخاص في حين لا تزال تكافح لتلبية الطلب من السكان المتزايدين والشيخوخة في جميع أنحاء العالم.
ونتيجة لذلك، أصبح الذكاء الاصطناعي على نحو متزايد قوة لا يستهان بها في المجال الطبي. ولكن، كما هو الحال في العديد من الصناعات، بدأت إمكاناته الكاملة في الظهور الآن فقط، ويظل عدم اليقين بشأن كيفية تسخير الذكاء الاصطناعي على أفضل وجه لتقديم رعاية أفضل وأكثر كفاءة – وتحسين تجارب المرضى وموظفي الرعاية الصحية.
التشخيص والتصوير
ولعل المجال الذي أثار فيه الذكاء الاصطناعي أكبر قدر من الإثارة هو قدرته على تحسين السرعة والدقة التي يتم بها تفسير عمليات الفحص التشخيصي.
على سبيل المثال، ترى شركة إمبريال كوليدج هيلث بارتنرز في المملكة المتحدة – التي تجمع بين مقدمي خدمات الصحة الوطنية والجامعات والصناعة في شمال غرب لندن – دورًا كبيرًا للتكنولوجيا في تقديم الابتكارات الصحية باستخدام أدلة من العالم الحقيقي. ويقول رئيسها التنفيذي، أكسل هايتمولر، إن أنظمة الذكاء الاصطناعي تسمح بالفعل بقراءة فحوصات التصوير بالرنين المغناطيسي والتصوير المقطعي المحوسب للجسم، والأشعة السينية، “ربما بشكل أكثر اتساقا مما يستطيع البشر”.
ومع ذلك، فهو يحذر من أنه لا ينبغي إخراج المتخصصين السريريين من المعادلة: “إن الأدلة الناشئة، على الرغم من كل الضجيج، [is that it’s] عندما تجمع بين الإنسان والآلة فإنك تحصل على أفضل النتائج.
ويقول إن أحد المجالات التي تحتاج إلى مزيد من المناقشة هو الأساس الذي ينبغي الحكم على أدوات الذكاء الاصطناعي في مجال التشخيص. “يركز الجميع دائمًا على الآلة ويشكون من أن الآلة ليست مثالية. ولكن لم يكن لدينا قط [perfection] مع المتخصصين في الرعاية الصحية، وهذا يثير السؤال: ما هو معدل الفشل المقبول للبشر؟
يعتقد براناف راجبوركار – الأستاذ المساعد للمعلوماتية الطبية الحيوية في كلية الطب بجامعة هارفارد والمؤسس المشارك لشركة a2z Radiology AI، التي أنتجت نموذج ذكاء اصطناعي لفحوصات CAT للبطن والحوض – أنه قد يتم القضاء على معدلات الفشل تمامًا يومًا ما. يقول: «أعتقد هناك [can be] عالم لا نرتكب فيه أخطاء طبية بفضل الذكاء الاصطناعي [and] الذي لا يغيب عنه داء.”
ومع ذلك، في حين أن التكنولوجيا تساهم بالفعل في الكشف المبكر عن الظروف الحساسة للوقت، إلا أنها لم “تجعل الناس أسرع في ما يفعلونه”، كما يحذر.
وتتمثل مهمته البحثية في بناء ما يسمى بنماذج الذكاء الاصطناعي الطبية العامة التي ستكون قادرة على تحقيق “مجموعة كاملة من المهام التي يمكن للأطباء القيام بها في تفسير الصور الطبية”.
في حين أن الذكاء الاصطناعي يمكنه حاليًا اكتشاف عقيدات الرئة على الأشعة السينية للصدر، أو الآفات على تصوير الثدي بالأشعة السينية، على سبيل المثال، “لا يزال يتعين على الخبير القيام بما بين 200 إلى 400 شيء آخر كجزء من التفسير، ونحن لا نفعل ذلك”. [yet] “لدينا خوارزميات يمكنها فعل ذلك”، يشير راجبوركار.
“إن عرض قيمة الكفاءة هو عرض لم نحققه بعد في مجال الذكاء الاصطناعي، ولكن أعتقد أنه شيء نحن على أعتاب أن نكون قادرين على القيام به مع التقدم التكنولوجي القادم.”
علاج
هناك مجال آخر أثبت فيه الذكاء الاصطناعي قيمته بالفعل وهو توفير علاج أكثر تخصيصًا. تشير آنا سالا، أخصائية الحساسية التي ترأس وحدة الابتكار في حرم مستشفى فال ديبرون ببرشلونة، إلى مشروع أوروبي يسمى TRUSTroke يهدف إلى تحسين علاج السكتة الدماغية. أكمل المشروع مؤخرًا تجربة تجريبية ناجحة تم تنسيقها في المستشفى الإسباني.
وسيتم تدريب النظام باستخدام البيانات من السجلات الطبية وغيرها من المعلومات المقدمة من المرضى ومتخصصي الرعاية الصحية عبر تطبيق الهاتف المحمول. يقول سالا إن المنصة “ستحلل جميع العوامل المتعلقة بعلم الأمراض والمريض وبيئته”.
المعلومات الناتجة “ستوفر إرشادات موثوقة للأطباء والمرضى ومقدمي الرعاية للمساعدة في تخصيص العلاج قدر الإمكان ومنع المخاطر والمضاعفات”.
وتضيف أن الذكاء الاصطناعي بدأ أيضًا في إظهار همته في مجال الأمراض النادرة، مشيرة إلى منصة وصلت إلى تشخيصات لم يتمكن حتى الأطباء من إجرائها بعد تغذيتهم بمعلومات حول أعراض المرضى وتاريخهم الطبي.
التواصل مع المرضى
وفي الوقت نفسه، يساعد الذكاء الاصطناعي في جعل التفاعل بين فرق الرعاية الصحية والمرضى أسهل وأكثر إنتاجية. على سبيل المثال، يمكنه تشغيل أداة تسجل استشارة المريض، مما يسمح للطبيب بالحفاظ على التواصل البصري، والثقة في معرفة أنه يتم إنشاء حساب يمكن مشاركته بسرعة مع المريض.
وبشكل أكثر طموحًا، يساعد الذكاء الاصطناعي في تحديد الوقت الذي يحتاج فيه المرضى إلى زيارة متابعة. يستشهد سالا بروبوت الدردشة المسمى Lola، والذي تم تطويره أيضًا في Vall d'Hebron مع شركتين، AstraZeneca وTucuvi. وهو يوفر تتبعًا شخصيًا للمرضى الذين يعانون من قصور القلب ومرض الانسداد الرئوي المزمن من خلال مطالبة أولئك الذين تلقوا العلاج في المستشفى بالإجابة على عدد من الأسئلة على هواتفهم حول ما يشعرون به وقدرتهم على إدارة المهام اليومية.
يتم إرسال إجاباتهم إلى السحابة لتحليلها بواسطة الذكاء الاصطناعي، وإذا اقترحوا سببًا للقلق، يُطلب من المرضى حضور موعد. ويشير سالا إلى أن هذا الابتكار يوفر على المرضى رحلات غير ضرورية ويساعد البيئة أيضًا من خلال تقليل البصمة الكربونية.
المكتب الخلفي
إن قدرة الذكاء الاصطناعي على تحسين الإدارة قد لا تجذب العناوين الرئيسية، ولكنها يمكن أن تكون تحويلية مثل التطورات اللافتة للنظر في فحص المرضى ورعايتهم، كما يقترح هيتمولر.
ويشير إلى أن معظم الصناعات لم تبدأ بالابتكارات التي تتعامل مع العملاء – مستشهدا بمهنة المحاماة، التي استخدمت الذكاء الاصطناعي “لأتمتة العمليات المملة والمتكررة مثل عمليات البحث في قواعد البيانات، وما إلى ذلك. ولكن، في مجال الرعاية الصحية، يبدو أننا نبدأ دائمًا بمحادثة حول “هل يجب أن يكون لدينا طبيب يعمل بالذكاء الاصطناعي؟” بدلاً من “هل قمنا بالفعل بأتمتة مكتبنا الخلفي؟”
ويعترف بأنه في نظام الرعاية الصحية العامة التابع لهيئة الخدمات الصحية الوطنية في المملكة المتحدة، على الأقل، قد يكون هناك حافز ضئيل لتحسين هذا الجانب من العمليات. “لدينا ميزانية سنوية [so] سيتم أخذ أي مدخرات منك إذا حققت النجاح. . . وبالتالي، لا يوجد فرق كبير فيما إذا كان لدى الذكاء الاصطناعي أي شيء ليقدمه. لكنه يقترح أن أنظمة الرعاية المتكاملة في الولايات المتحدة، على سبيل المثال، يمكن أن تستفيد من هذه التكنولوجيا.
لكن الاستثمار يظل عائقا. وعلى الرغم من الإمكانات الهائلة للأتمتة، إلا أنها [this area] “ليس أين يوجد التمويل، كما أنه ليس أين يوجد الاهتمام” في المجال الصحي.
