كيف يجعل الذكاء الاصطناعي قطاع الرعاية الصحية ذكيًا؟

يقود الذكاء الاصطناعي (AI) التحسين والابتكار الهائل في صناعة الرعاية الصحية. إنه يسرع التقدم في أبحاث الأدوية واكتشافها ويسمح بتشخيص أفضل وأسرع.

دفع تفشي وباء Covid-19 صناعة الرعاية الصحية إلى تبني هذه التكنولوجيا الحديثة بنشاط.

يمكن أن يكون الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية مفيدًا للغاية لكل من مقدمي الخدمة وكذلك المرضى عند استخدامه في المجالات التالية - تحسين الرعاية وإدارة الأمراض المزمنة وتحديد المخاطر المبكرة وأتمتة سير العمل وتحسينه.

في هذه المقالة ، سننظر في الذكاء الاصطناعي مطولاً لك فكرة عن كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية وكيف ستشكل التكنولوجيا الصناعة في المستقبل القريب.

هيا نبدأ.

الطرق التي يعمل بها الذكاء الاصطناعي على إحداث تحول في صناعة الرعاية الصحية

من إجراء تشخيص دقيق إلى تعظيم كفاءة المستشفى ، أثبت الذكاء الاصطناعي أنه نعمة لصناعة الرعاية الصحية. فيما يلي بعض الطرق التي يُحدث بها الذكاء الاصطناعي ثورة في صناعة الرعاية الصحية ويقودها نحو التحول الرقمي للتفاعل بشكل أفضل مع المستخدمين وتحقيق المزيد من الإيرادات.

1. تقديم الجراحة بمساعدة الروبوت

إنه أحد أكثر تطبيقات الذكاء الاصطناعي شيوعًا في مجال الرعاية الصحية. أحدث الذكاء الاصطناعي والروبوتات التعاونية ثورة في العمليات الجراحية من حيث السرعة والدقة. يمكن لهذه الأنظمة إجراء عمليات جراحية معقدة مع تقليل مخاطر الآثار الجانبية أو فقدان الدم أو الألم. وبالمثل ، فإن التعافي بعد الجراحة يكون أسرع وأسهل.

على سبيل المثال ، يستخدم المركز الطبي بجامعة ماستريخت روبوتًا يعمل بالذكاء الاصطناعي لخياطة الأوعية الدموية الصغيرة التي لا يزيد سمك بعضها عن 0.03 ملم.
باستخدام الذكاء الاصطناعي في الطب والرعاية الصحية ، يمكن للمهنيين والجراحين الوصول إلى المعلومات في الوقت الفعلي والرؤى حول الحالة الصحية الحالية للمريض. تتيح هذه المعلومات المدعومة بالذكاء الاصطناعي لمقدمي الرعاية الصحية اتخاذ قرارات سريعة وذكية قبل وأثناء وبعد الإجراءات لضمان أفضل النتائج.

2. كشف الاحتيال

تدعي وزارة العدل الأمريكية أن 3٪ من مطالبات الرعاية الصحية في البلاد مزورة. هذا يترجم إلى خسارة مائة مليار دولار سنويًا. باستخدام الذكاء الاصطناعي ، يمكن لقطاع الرعاية الصحية اكتشاف المطالبات غير الصالحة قبل دفع ثمنها والمساعدة في تسريع معالجة المطالبات الصالحة والموافقة عليها ودفعها. بصرف النظر عن الكشف عن عمليات الاحتيال في التأمين ، يمنع الذكاء الاصطناعي أيضًا سرقة بيانات المريض.

يتبنى مقدمو خدمات الرعاية الصحية الرائدون مثل Harvard Pilgrim Health الذكاء الاصطناعي للقضاء على الاحتيال في الرعاية الصحية. إنهم يستخدمون أنظمة الكشف عن الاحتيال القائمة على الذكاء الاصطناعي لتحديد المطالبات واكتشاف السلوك المشبوه.

3. دعم القرارات السريرية

يعمل الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية على تغيير الطريقة التي يتخذ بها مقدمو الخدمات الطبية قراراتهم. يسلم الذكاء الاصطناعي البيانات لمقدمي الخدمات للمساعدة في التشخيص والتخطيط للعلاج وإدارة صحة السكان. تُستخدم التكنولوجيا أيضًا لدعم القرارات في التخصصات كثيفة البيانات مثل طب العيون والأشعة وعلم الأمراض. قد يكون من الممكن أيضًا أداء مهام معينة بشكل مستقل باستخدام الذكاء الاصطناعي في المستقبل القريب.

يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي ، من خلال معالجة اللغة الطبيعية ، في ترجمة الملاحظات السريرية في السجلات الصحية الإلكترونية. هذا يعني أن الطبيب يحتاج فقط إلى إدخال البيانات مرة واحدة.

4. المساعدة في الوظائف المتكررة

تتجه الرعاية الصحية الآن نحو عالم المساعدين الإدراكيين الذين يتمتعون بالمنطق والقدرات التحليلية ومجموعة كاملة من المعرفة الطبية. تم التأكيد على أن الخوارزمية التي تم إطلاقها مؤخرًا ، Medical Sieve ، مؤهلة لتقديم المساعدة في القرارات المتعلقة بأمراض القلب والأشعة.

يقوم مساعد الصحة المعرفية بتحليل صور الأشعة لتحديد المشكلات واكتشافها بشكل أسرع وبمزيد من الموثوقية.

المنخل الطبي هو أحد الأمثلة العديدة للذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية. هناك تقنيات أخرى أيضًا ، مثل Enlitic ، والتي تهدف إلى مزج التعلم العميق بالبيانات الطبية للمساعدة في التشخيصات المتقدمة وتحسين نتائج المرضى.

5. تغيير الاستشارة عبر الإنترنت وشخصيًا

تطبيق Babylon هو مثال عملي لكيفية قيام الذكاء الاصطناعي بتغيير استشارات الطبيب . يقدم التطبيق الاستشارات الطبية وخدمات الرعاية الصحية عبر الإنترنت. يوفر التطبيق نصائح طبية باستخدام الذكاء الاصطناعي على أساس التاريخ الطبي للمريض والمعرفة الطبية المتاحة.

يعمل تطبيق AI-ba sed هذا بطريقة تتيح للمستخدمين فقط الإبلاغ عن أعراض مرضهم ، ثم يتحقق التطبيق من الأعراض مقابل قاعدة بيانات الأمراض باستخدام طريقة التعرف على الكلام. بعد ذلك ، بعد ملاحظة تاريخ المريض وظروفه ، يقدمون مسارًا للعمل يجب على المريض اتخاذه .

تتضح الشعبية المتزايدة والحاجة إلى تطبيقات الرعاية الصحية التي تخزن البيانات وتنشئ التقارير على أساس تقنية الذكاء الاصطناعي من حقيقة أن أكثر من 54٪ من مستخدمي تطبيق mHealth على استعداد للتفاعل مع الذكاء الاصطناعي والروبوتات لتلبية احتياجاتهم من الاستشارات الطبية.

عندما يتم تطوير مثل هذه التطبيقات بشكل صحيح بمساعدة شركة تطوير برامج الرعاية الصحية ، فإنها لا تساعد المرضى في إدارة صحتهم فحسب ، بل تساعد أيضًا في تقليل ازدحام غرفة الانتظار ووقت الانتظار.

6. إدارة الأدوية والمساعدة الصحية

Sense.ly ، طورت شركة طبية ناشئة أول ممرضة رقمية في العالم ، مولي. الممرضة الافتراضية لها وجه ودود وتأتي بصوت لطيف وهدفها الوحيد هو مراقبة حالة المرضى وعلاجهم. يستخدم تطبيق الهاتف المحمول التعلم الآلي لدعم المرضى الذين يعانون من أمراض مزمنة عند الفترات الفاصلة بين زيارات الأطباء .

يوفر التطبيق رعاية مُختبرة ومخصصة للمراقبة والمتابعة ، مع التركيز على الأمراض المزمنة.

من خلال التواجد لإبلاغ المرضى بموعد تناول الأدوية ثم مراقبة ما إذا كانوا قد فعلوا ذلك ، فقد جعل الذكاء الاصطناعي في الطب تقنية مهمة للغاية عندما يتعلق الأمر بالمساعدة الصحية وإدارة الأدوية.

7. ابتكار المخدرات

يمكن أن يستغرق إنشاء المستحضرات الصيدلانية باستخدام التجارب السريرية أكثر من عقد وحتى يكلف المليارات. إن إدخال الذكاء الاصطناعي في صناعة الأدوية لا يجعل العملية أسرع فحسب ، بل إنه فعال للغاية من حيث التكلفة أيضًا .

Atomwise هي إحدى هذه الشبكات التي تستخدم الحواسيب العملاقة ، والتي تستمد العلاج من قواعد بيانات البنية الجزيئية. في عام 2015 ، استخدمت Atomwise تقنية الذكاء الاصطناعي الخاصة بها لاكتشاف الأدوية الموجودة في السوق ، والتي يمكن إعادة تصميمها لعلاج فيروس الإيبولا ، ووجدوا عقارين وجدوا أنهما يمكن أن يساعدا في حل الوباء. التحليل الذي كان سيستغرق سنوات ، حدث في يوم واحد من خلال تقنية Atomwise AI.

8. الطب الدقيق

للذكاء الاصطناعي في الطب تأثير كبير على الجينوميات وعلم الوراثة. يساعد الذكاء الاصطناعي في تحديد الأنماط في مجموعات البيانات الضخمة التي تحتوي على السجلات الطبية والمعلومات الجينية ، والتي تساعد في البحث عن روابط للأمراض والطفرات.

في المستقبل القريب ، سيكون الذكاء الاصطناعي قادرًا على إخبار الأطباء بما يحدث في الخلية عندما يتغير الحمض النووي من خلال التباين الجيني ، سواء علاجيًا أو طبيعيًا.

9. تحليل نظام الرعاية الصحية

مع تزايد عدد فواتير الرعاية الصحية التي أصبحت رقمية ، يمكن بسهولة استرداد كل البيانات المتعلقة بالطبيب والعلاج والمؤسسة الطبية. عند استخراج البيانات ، يمكن للمستشفيات إنشاء تقارير حول الأخطاء التي ترتكبها باستمرار في علاج نوع معين من الحالات ، للمساعدة في تحسين وحتى تجنب دخول المرضى إلى المستشفى غير الضروري ، حيثما لزم الأمر.

تقوم شركة في هولندا ، Zorgprisma Publiek ، بتحليل الفواتير المشتركة من قبل المستشفيات واستخدام تقنية Watson لاستخراج البيانات التي تم جمعها.

10. أتمتة تشخيص الصور

تفيد قدرات الرؤية الحاسوبية للذكاء الاصطناعي قطاع الرعاية الصحية كثيرًا. تستخدم المستشفيات والعيادات الذكاء الاصطناعي للتعرف على التشوهات في أنواع مختلفة من الصور الطبية مثل التصوير المقطعي المحوسب أو الأشعة. يساعد التعرف على الصور الأطباء في تشخيص الأورام والتهابات الكلى والكبد وتحسين تشخيص السرطان وغير ذلك.

أفضل مثال على الإدراك البصري المدعوم بالذكاء الاصطناعي هو الأداة المستخدمة في مستشفى جامعة UVA. باستخدام خوارزميات ML ، تحلل الأداة صور خزعة الأطفال للتمييز بين اعتلال الأمعاء البيئي ومرض الاضطرابات الهضمية ، وتقوم بذلك بشكل موثوق كما يفعل الأطباء.

الآن بعد أن رأينا كيف يقوم الذكاء الاصطناعي بتحويل الرعاية الصحية في شكل فوائد وتطبيقات هائلة ، دعنا نتعمق في الأنواع المختلفة لتقنيات الذكاء الاصطناعي ذات الصلة بصناعة الرعاية الصحية.

أنواع الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية

الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية عبارة عن مجموعة من العديد من التقنيات. معظم هذه التقنيات لها صلة مباشرة بمجال الرعاية الصحية ، لكن المهام والعمليات التي تدعمها قد تختلف. تم وصف بعض تقنيات الذكاء الاصطناعي المهمة أدناه:

1. التعلم الآلي

إنه أحد الأشكال الشائعة للذكاء الاصطناعي في المستشفيات والرعاية الصحية. يركز التعلم الآلي على استخدام البيانات والخوارزميات لتقليد الطريقة التي يتعلم بها البشر ، وتحسين دقتها تدريجيًا. في مجال الرعاية الصحية ، التطبيق الأكثر شيوعًا لتعلم ML هو الطب الدقيق. يتنبأ بإجراءات العلاج التي من المحتمل أن تكون ناجحة مع المرضى بناءً على سمات المريض المختلفة وعلاجه. تتطلب الغالبية العظمى من تطبيقات الطب الدقيق والتعلم الآلي مجموعة بيانات تدريبية تُعرف النتيجة النهائية لها. هذا يسمى التعلم تحت الإشراف.

يتضمن الشكل الأكثر تعقيدًا للتعلم الآلي التعلم العميق أو نماذج الشبكة العصبية مع العديد من المتغيرات أو الميزات للتنبؤ بالنتائج. التطبيق الشائع للتعلم العميق هو التعرف على الآفات السرطانية المحتملة في صور الأشعة.

[ اقرأ أيضًا : تقدير الوقت والتكلفة والتسليمات لمشروع تطبيق ML ]

2. معالجة اللغة الطبيعية

يتضمن البرمجة اللغوية العصبية (NLP) تطبيقات مثل تحليل النص والتعرف على الكلام والأهداف الأخرى المتعلقة باللغة. يتضمن الاستخدام الشائع للغة البرمجة اللغوية العصبية في الرعاية الصحية إنشاء وتصنيف الوثائق السريرية والبحوث المنشورة.

يمكن لأنظمة البرمجة اللغوية العصبية (NLP) تحليل الملاحظات السريرية على المرضى غير المنظمين ، وإعطاء نظرة ثاقبة لا تصدق في تحسين الأساليب ، وفهم الجودة ، ونتائج أفضل للمرضى.

3. أتمتة العمليات الروبوتية

يستخدم RPA تقنيات التشغيل الآلي التي يمكنها تعلم العمليات التجارية المستندة إلى القواعد وتقليدها ثم تنفيذها. بالمقارنة مع الأشكال الأخرى للذكاء الاصطناعي ، فهي غير مكلفة وسهلة البرمجة وشفافة في أفعالها. في الرعاية الصحية ، يتم استخدامها لأتمتة المهام المتكررة مثل تحديث سجلات المرضى أو الفواتير.

4. نظام خبير قائم على القواعد

النظام الخبير القائم على القواعد هو أبسط أشكال الذكاء الاصطناعي ويستخدم القواعد المعرفية المحددة لحل مشكلة ما. الهدف من النظام الخبير هو أخذ المعرفة من خبير بشري وتحويلها إلى عدد من القواعد المشفرة لتطبيقها على بيانات الإدخال.

في مجال الرعاية الصحية ، يتم توظيفهم على نطاق واسع لأغراض "دعم القرار السريري". تعمل هذه الأنظمة المستندة إلى القواعد بشكل جيد إلى حد ما ويسهل فهمها. ولكن عندما يزداد عدد القواعد ، فإنها تبدأ في التعارض مع بعضها البعض وتنهار. ومع ذلك ، يتم استبدالهم الآن في مجال الرعاية الصحية بمزيد من الأساليب القائمة على البيانات وخوارزميات التعلم الآلي.

تحديات الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية

يأتي التنفيذ الواسع للتقنيات المبتكرة مثل الذكاء الاصطناعي مع العديد من التحديات. من نقص البيانات عالية الجودة إلى مشكلات الأمان ، يوجد عدد من التحديات لصناعة الرعاية الصحية باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي.

لذلك ، دون مزيد من اللغط ، دعنا نلقي نظرة عليها:

توافر البيانات: يتمثل أحد أكبر التحديات التي تواجه أنظمة الذكاء الاصطناعي في أن تدريبها يتطلب كميات هائلة من البيانات من عدة مصادر والتي تشمل السجلات الصحية الإلكترونية ، وسجلات الصيدلة ، وما إلى ذلك. نظرًا لأن البيانات مجزأة وغالبًا ما يرى المرضى موفري خدمات صحيين مختلفين ، يتم الحصول على البيانات معقدة وأقل قابلية للفهم. ينتج عن هذا أخطاء وتكاليف أعلى.

مخاوف الخصوصية: أحد التحديات الرئيسية التي يواجهها الذكاء الاصطناعي للرعاية الصحية هو كمية البيانات التي تم جمعها والتي تحتوي على معلومات حساسة تتطلب تنفيذ تدابير أمنية إضافية. لذلك ، من المهم البحث عن شريك تطوير برامج الذكاء الاصطناعي المناسب الذي يمكنه تقديم مجموعة واسعة من خيارات الأمان لضمان التعامل مع بيانات العميل بشكل مناسب.

الأخطاء والإصابات: هناك احتمالية أن يكون نظام الذكاء الاصطناعي خاطئًا في بعض الأحيان في اكتشاف المخاطر المحتملة أو العلاج. على سبيل المثال ، إذا اقترح نظام قائم على الذكاء الاصطناعي دواءً خاطئًا للمريض أو أخطأ في تحديد موقع الورم في فحص الأشعة ، فقد يؤدي ذلك إلى إصابة المريض أو عواقب وخيمة تتعلق بالصحة.

مستقبل الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية

في مجال الرعاية الصحية ، يعمل الذكاء الاصطناعي بالفعل على تغيير تجربة المريض ، وكيف يمارس الأطباء الطب ، وكيف تعمل صناعة الأدوية. بدأت الرحلة للتو.

في المستقبل ، سيمكن الذكاء الاصطناعي الجيل القادم من أدوات الراديو التي تكون دقيقة ومفصلة بما يكفي لتحل محل الحاجة إلى عينات الأنسجة في بعض الحالات. قد يساعد هذا مقدمي الخدمات على تحديد مدى عدوانية السرطانات بشكل أفضل واستهداف العلاجات بشكل أكثر ملاءمة. تعمل منظمة العفو الدولية أيضًا على تمكين "الخزعات الافتراضية" وتطوير مجال علم الإشعاع المبتكر.

علاوة على ذلك ، يمكن أن تساعد البيانات الصحية الإلكترونية في تسليط الضوء على المرضى المعرضين للخطر وتحديد أنماط العدوى قبل أن تبدأ الأعراض في الظهور.

يمكن للاستفادة من أدوات التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي لدفع هذه التحليلات إنشاء تنبيهات أسرع وأكثر دقة لمقدمي الرعاية الصحية. يمكن أن يوفر الذكاء الاصطناعي أيضًا تحذيرات مبكرة لظروف مثل النوبات أو تعفن الدم ، والتي تتطلب غالبًا تحليلًا مكثفًا لمجموعات البيانات شديدة التعقيد.

تعد الاستفادة من الذكاء الاصطناعي لتسجيل المخاطر ودعم القرار السريري والتنبيه المبكر بعضًا من مجالات التطوير المهمة لهذا النهج الثوري. سوف يدخل الذكاء الاصطناعي في حقبة جديدة من الجودة السريرية والاختراقات المثيرة في رعاية المرضى.

كيف يمكن أن يساعدك Appinventiv في رحلة الذكاء الاصطناعي الخاصة بك

كما يمكننا أن نرى الذكاء الاصطناعي والرعاية الصحية يسيران جنبًا إلى جنب بسبب الفوائد المتعددة التي توفرها هذه التكنولوجيا. على الرغم من التحديات ، يمكن للذكاء الاصطناعي للرعاية الصحية أن ينتج تشخيصات وخطط علاج أكثر دقة ويؤدي إلى نتائج أفضل للمرضى بشكل عام. وبالتالي ، يجب على جميع مؤسسات الرعاية الصحية الاستثمار في حلول الذكاء الاصطناعي لتقديم تجارب جديدة وخدمات ممتازة للعملاء.

في Appinventiv ، نعمل مع شركات الرعاية الصحية على نماذج مخصصة مختلفة تعتمد على الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي تساعد في تحسين الإيرادات وتقليل التكاليف وتقديم تجربة عملاء محسّنة .

على سبيل المثال ، ساعدنا YouCOMM في بناء منصة تنسيق متعددة الطلبات للمرضى داخل المستشفى للتواصل مع الممرضات في الوقت الفعلي للحصول على المساعدة الطبية. يتيح النظام للمرضى الاتصال / إخطار الموظفين من خلال الأوامر الصوتية واستخدام إيماءات الرأس. منذ إطلاق التطبيق ، تعمل أكثر من 5 سلاسل مستشفيات في الولايات المتحدة على حل YouCOMM.

إذا كنت تبحث أيضًا عن خدمات تطوير برامج الذكاء الاصطناعي ، فتواصل مع خبرائنا. يمكننا مساعدتك في إنشاء وتنفيذ الذكاء الاصطناعي في حلول الرعاية الصحية وتلبية احتياجاتك بأكثر الطرق ملاءمةً للتكنولوجيا.