تتقدم تطبيقات التعلم الآلي في مجال الرعاية الصحية بسرعة؛ ما يؤدي إلى تغيير الطريقة التي يقوم بها الأطباء بتشخيص الأمراض وعلاجها والوقاية منها.
من التنبؤ بتفشي الأمراض إلى تحديد الأنماط الطبية المعقدة، ومساعدة الباحثين على تطوير علاجات مستهدفة، فإن التطبيقات المحتملة للتعلم الآلي في مجال الرعاية الصحية واسعة ومتنوعة.
ومن خلال تحليل مجموعات البيانات الكبيرة والتعرف على الأنماط التي قد لا تكون مرئية للعين البشرية، يمكن لخوارزميات التعلم الآلي أن توفر رؤى غير مسبوقة حول صحة المرضى، وتمكين المهنيين الطبيين من اتخاذ قرارات أكثر استنارة في هذا المجال سريع التطور.
ومن المتوقع أن يؤدي التعلم الآلي إلى تحقيق تقدم كبير في مجال الرعاية الصحية، وتحسين نتائج المرضى وتعزيز تجربة الرعاية الصحية الشاملة.
ما هو التعلم الآلي؟
التعلم الآلي هو نهج حسابي يتضمن تطوير وتنفيذ الخوارزميات والبرامج المصممة للاستفادة من تجارب الآلة السابقة لتمكينها من أداء مهام محددة أو تحسين أدائها بمرور الوقت، إن البرنامج المجهز بقدرات التعلم الآلي قادر على التعلم بشكل مستقل وتحسين أدائه بناءً على عمليات التشغيل السابقة دون الحاجة إلى أي تغييرات إضافية في البرنامج.
ببساطة يتضمن التعلم الآلي اكتساب المعرفة واستخلاصها من البيانات من خلال عملية منهجية للنمذجة الخوارزمية والتحليل الإحصائي.
الرعاية الصحية ذا أهمية متزايدة لمتخصصي الرعاية الصحية والأنظمة الصحية لاستخلاص المعنى من المعلومات الطبية.
ما أهمية التعلم الآلي لمؤسسات الرعاية الصحية؟
بالنسبة لصناعة الرعاية الصحية، تعتبر خوارزميات التعلم الآلي ذات قيمة خاصة لأنها يمكن أن تساعدنا في فهم الكميات الهائلة من بيانات الرعاية الصحية التي يتم إنشاؤها كل يوم ضمن السجلات الصحية الإلكترونية، يمكن أن يساعدنا استخدام التعلم الآلي في الرعاية الصحية، مثل خوارزميات التعلم الآلي، في العثور على أنماط ورؤى في البيانات الطبية التي قد يكون من المستحيل العثور عليها يدويًا.
مع اكتساب التعلم الآلي في مجال الرعاية الصحية اعتماداً واسع النطاق، تتاح لمقدمي الرعاية الصحية فرصة اتباع نهج أكثر تنبؤًا للطب الدقيق الذي يخلق نظامًا أكثر توحيدًا مع تحسين تقديم الرعاية، ونتائج أفضل للمرضى وعمليات أكثر كفاءة تعتمد على المريض.
حالات الاستخدام
حالات الاستخدام الأكثر شيوعًا للتعلم الآلي في الرعاية الصحية بين متخصصي الرعاية الصحية هي أتمتة الفواتير الطبية ودعم القرارات السريرية وتطوير إرشادات الممارسة السريرية داخل الأنظمة الصحية. هناك العديد من الأمثلة البارزة رفيعة المستوى لمفاهيم التعلم الآلي والرعاية الصحية التي يتم تطبيقها في العلوم والطب. في إم دي أندرسون، قام علماء البيانات بتطوير أول تعلم عميق في خوارزمية الرعاية الصحية باستخدام التعلم الآلي للتنبؤ بالسميات الحادة لدى المرضى الذين يتلقون العلاج الإشعاعي لسرطان الرأس والرقبة. في سير العمل السريري، يمكن للبيانات الطبية الناتجة عن التعلم العميق في الرعاية الصحية تحديد الأنماط المعقدة تلقائيًا، وتقديم دعم القرار السريري لمقدم الرعاية الأولية في نقطة الرعاية ضمن السجل الصحي الإلكتروني.
تمثل الكميات الكبيرة من بيانات الرعاية الصحية غير المنظمة المخصصة للتعلم الآلي ما يقرب من 80% من المعلومات الموجودة أو “المقفلة” في أنظمة السجلات الصحية الإلكترونية . هذه ليست عناصر بيانات ولكنها مستندات بيانات ذات صلة أو ملفات نصية تحتوي على معلومات المريض، والتي لم يكن من الممكن تحليلها في الماضي من خلال التعلم الآلي للرعاية الصحية ولكنها كانت تتطلب من الإنسان قراءة السجلات الطبية.
اللغة البشرية، أو “اللغة الطبيعية”، معقدة للغاية، وتفتقر إلى الاتساق، وتتضمن قدرًا هائلاً من الغموض، والمصطلحات، ومن أجل تحويل هذه المستندات إلى بيانات أكثر فائدة وقابلة للتحليل، غالبًا ما يعتمد التعلم الآلي في مجال الرعاية الصحية على الذكاء الاصطناعي مثل برامج معالجة اللغة الطبيعية، كما يتطلب معظم التعلم العميق في تطبيقات الرعاية الصحية التي تستخدم معالجة اللغة الطبيعية شكلاً من أشكال بيانات الرعاية الصحية للتعلم الآلي.
تطبيقات التعلم الآلي في مجال الرعاية الصحية
تُحدث تطبيقات التعلم الآلي في مجال الرعاية الصحية ثورة في الطريقة التي نتعامل بها مع الوقاية من الأمراض وعلاجها
يتم تصنيف التعلم الآلي على نطاق واسع إلى ثلاث فئات: التعلم الخاضع للإشراف، والتعلم غير الخاضع للإشراف، كذلك التعلم المعزز.
يتضمن التعلم الخاضع للإشراف تزويد نموذج التعلم الآلي ببيانات مصنفة؛ حيث تكون العلاقة بين بيانات الإدخال والمخرجات المطلوبة معروفة. كما يتعلم النموذج التنبؤ بمخرجات البيانات المستقبلية. في المقابل، يتضمن التعلم غير الخاضع للرقابة تزويد النموذج ببيانات غير مسماة. حيث يجب أن يتعلم كيفية تحديد الأنماط أو المجموعات داخل البيانات بناءً على بنيتها المتأصلة فقط. ومن ناحية أخرى. يتضمن التعلم المعزز نموذجًا يحدد الوسائل الأكثر فعالية لتحقيق هدف معين من خلال تلقي مكافآت مقابل الإجراءات الناجحة.
تم تصميم نماذج التعلم الآلي لمحاكاة مبادئ التعلم البشري والقدرة على التكيف. من خلال الاستفادة من الخوارزميات المتطورة والنماذج الإحصائية للتعلم من البيانات وتحسين أدائها بمرور الوقت. ومن خلال استخدام تقنيات التعلم الآلي المتقدمة، يمكن للنماذج “التفكير” بشكل مستقل. واتخاذ القرارات بناءً على البيانات المدخلة وتعديل سلوكها بناءً على التعليقات الواردة من البيئة.
التطبيقات البارزة للتعلم الآلي في مجال الرعاية الصحية
بينما نقف على أعتاب ثورة تكنولوجية. فإن إمكانات تطبيقات التعلم الآلي في مجال الرعاية الصحية بدأت تتشكل. بفضل خوارزمياته القوية وقدرته على تحليل كميات هائلة من البيانات. يتمتع التعلم الآلي بالقدرة على إحداث تحول كامل في الطريقة التي نتعامل بها مع الرعاية الصحية.
2من الطب الشخصي إلى الوقاية من الأمراض. فإن الاحتمالات لا حصر لها. دعونا نكتشف بعض التطبيقات البارزة في هذا المجال.
تطوير وتصنيع الأدوية
يتمتع التعلم الآلي بإمكانات كبيرة في التطبيقات السريرية. وخاصة في عملية اكتشاف الأدوية في المراحل المبكرة. ويشمل ذلك استخدام الجيل التالي من التسلسل والطب الدقيق لتحديد الأساليب العلاجية البديلة للأمراض متعددة العوامل.
تستخدم حاليًا تقنيات التعلم غير الخاضعة للرقابة لتحديد الأنماط في البيانات دون إجراء تنبؤات. يستخدم مشروع Microsoft Hanover التعلم الآلي لتطوير تقنية تعتمد على الذكاء الاصطناعي لعلاج السرطان وتخصيص مجموعات الأدوية لعلاج سرطان الدم النخاعي الحاد (AML).
إدارة السجلات الصحية
في صناعة الرعاية الصحية، قد يكون الاحتفاظ بسجلات صحية دقيقة وحديثة عملية تستغرق وقتًا طويلاً وتتطلب عمالة مكثفة. على الرغم من أن التكنولوجيا قد حسنت إجراءات إدخال البيانات، إلا أن العديد من المهام لا تزال تتطلب وقتًا وجهدًا كبيرًا. لقد برز التعلم الآلي كحل واعد لتبسيط عمليات الرعاية الصحية، وتوفير الوقت والموارد الثمينة.
تكتسب تقنيات مثل تصنيف المستندات باستخدام الأجهزة المتجهة والتعرف الضوئي على الحروف القائم على التعلم الآلي شعبية كبيرة، مع واجهة Cloud Vision API من Google وتقنية التعرف على الكتابة اليدوية من MATLAB الرائدة في هذا المجال. تركز الأبحاث المتطورة في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا على تطوير الجيل القادم من السجلات الصحية الذكية، والتي ستستفيد من أدوات التعلم الآلي لتسهيل التشخيص وتوصيات العلاج والمهام الحاسمة الأخرى.
تحديد المرض
يتم استخدام هذه التقنية بشكل متزايد في مجال الرعاية الصحية لتحديد وتشخيص الأمراض والعلل التي يصعب اكتشافها، مثل السرطان والاضطرابات الوراثية. يعد IBM Watson Genomics مثالا رئيسيا على قوة دمج الحوسبة المعرفية مع تسلسل الورم القائم على الجينوم لتمكين التشخيص السريع والدقيق. تستفيد شركة Biopharma Berg من الذكاء الاصطناعي لتطوير علاجات علاجية في علاج الأورام ومجالات أخرى. يعمل برنامج PReDicT الخاص بشركة P1vital (التنبؤ بالاستجابة لعلاج الاكتئاب) على تطوير نهج قابل للتطبيق تجاريًا لتشخيص وعلاج الاكتئاب في الحالات السريرية الروتينية. تحمل هذه الابتكارات وعدًا هائلاً لتحسين نتائج الرعاية الصحية وتقليل التأخير في التشخيص.
تحسين التجارب السريرية
يتمتع هذه التقنية بإمكانيات كبيرة لتحسين كفاءة وفعالية التجارب والأبحاث السريرية. نظرًا لأن التجارب السريرية تستغرق وقتًا طويلاً ومكلفة، فإن تطبيق التحليلات التنبؤية القائمة على التعلم الآلي لتحديد المرشحين المحتملين للتجارب يمكن أن يساعد الباحثين على الاستفادة من مجموعة واسعة من نقاط البيانات، بما في ذلك زيارات الطبيب السابقة ونشاط وسائل التواصل الاجتماعي والمزيد.
كما يمكن للتعلم الآلي أيضًا تسهيل المراقبة في الوقت الفعلي والوصول إلى البيانات للمشاركين في التجارب، وتحديد حجم العينة الأمثل للاختبار، والاستفادة من السجلات الصحية الإلكترونية لتقليل الأخطاء المستندة إلى البيانات. تمتلك هذه التطبيقات المبتكرة للتعلم الآلي القدرة على تسريع عملية اكتشاف الأدوية وتحسين نتائج المرضى.
إضفاء الطابع الشخصي على الرعاية الصحية
يعد الطب الشخصي نهجًا واعدًا للرعاية الصحية يستخدم التحليلات التنبؤية لمطابقة البيانات الصحية الفردية مع خيارات العلاج المخصصة. ومن خلال الاستفادة من التعلم الآلي. يمكن للطب الشخصي أن يحسن فعالية العلاج ويعزز تقييم المرض. حاليًا، يقتصر الأطباء على اختيار التشخيص بناءً على تاريخ الأعراض والمعلومات الوراثية.
ومع ذلك، فإن هذه التقنية تحقق خطوات كبيرة في هذا المجال، حيث يقود IBM Watson Oncology الطريق باستخدام التاريخ الطبي للمريض لإنشاء خيارات علاجية متعددة.
ومع توفر المزيد من الأجهزة وأجهزة الاستشعار الحيوية ذات القدرات المتقدمة لقياس الصحة، ستزداد كمية البيانات المتاحة لتقنيات الرعاية الصحية القائمة على التعلم الآلي، مما يؤدي إلى مزيد من التقدم في الطب الشخصي. تحمل هذه التطورات المثيرة وعدًا كبيرًا بتحسين نتائج المرضى وإحداث ثورة في صناعة الرعاية الصحية.
التنبؤ بتفشي الأمراض
تلعب هذه التقنية والتقنيات القائمة على الذكاء الاصطناعي دورًا متزايد الأهمية في مراقبة الأوبئة والتنبؤ بها في جميع أنحاء العالم. ومن خلال الوصول إلى كميات هائلة من البيانات من الأقمار الصناعية، ووسائل التواصل الاجتماعي، والمواقع الإلكترونية، يستطيع العلماء استخدام الشبكات العصبية الاصطناعية لجمع المعلومات والتنبؤ بتفشي كل شيء من الملاريا إلى الأمراض المعدية المزمنة الشديدة.
تعد النمذجة التنبؤية لتفشي الأمراض ذات قيمة خاصة في الدول المتخلفة التي تعاني من عدم كفاية البنية التحتية الطبية والموارد التعليمية. يعد ProMED-mail مثالاً ممتازًا لمنصة إعداد التقارير على الإنترنت التي تراقب الأمراض الناشئة وتقدم تقارير عن تفشي المرض في الوقت الفعلي. تتمتع هذه التطبيقات المبتكرة للتعلم الآلي بالقدرة على تعزيز المراقبة الصحية العالمية والتخفيف من تأثير تفشي الأمراض.
تعزيز السلوك الصحي
يعد تعديل السلوك جانبًا مهمًا في الطب الوقائي، وأصبح التعلم الآلي أداة ذات قيمة متزايدة في هذا المجال. تركز الآن أعداد لا حصر لها من الشركات الناشئة على الاستفادة من التقنيات القائمة على التعلم الآلي لتحسين الوقاية من السرطان وتحديده. وعلاج المرضى. وغير ذلك الكثير.
إحدى هذه الشركات هي Somatix، وهي شركة لتحليل البيانات. وقد قامت بتطوير تطبيق قائم على التعلم الآلي قادر على التعرف على الإيماءات التي نقوم بها في حياتنا اليومية.
تساعد هذه التقنية المبتكرة الأفراد على فهم سلوكهم اللاواعي بشكل أفضل وإجراء التغييرات اللازمة لتحسين صحتهم ورفاهيتهم بشكل عام. هذه التطورات الجديدة في التعلم الآلي وتعديل السلوك لديها القدرة على إحداث ثورة في الطب الوقائي وتزويد الأفراد بالأدوات التي يحتاجونها للسيطرة على صحتهم.
العلاج الإشعاعي المدعوم بالذكاء الاصطناعي
أصبح التعلم الآلي أداة مطلوبة للغاية في مجال الأشعة. خاصة في تحليل الصور الطبية، والذي يتضمن العديد من المتغيرات المنفصلة التي يمكن أن تنشأ في أي لحظة.
لا يمكن نمذجة بعض الآفات وبؤر السرطان باستخدام معادلات معقدة. مما يجعل الخوارزميات القائمة على التعلم الآلي أداة قوية لتحديد المتغيرات والمساعدة في التشخيص. لقد أثبت التعلم الآلي فعاليته بشكل خاص في تصنيف الأشياء مثل الآفات إلى فئات مثل طبيعية أو غير طبيعية. أو إصابة أو غير إصابة، والمزيد.
تتعاون شركة DeepMind Health التابعة لشركة Google حاليًا مع باحثين في UCLH لتطوير خوارزميات قادرة على اكتشاف الفرق بين الأنسجة السليمة والسرطانية. كذلك تحسين فعالية العلاج الإشعاعي. تحمل هذه الابتكارات في التعلم الآلي وتحليل الصور الطبية إمكانات هائلة لتعزيز دقة التشخيص وتحسين نتائج المرضى في مجال الأشعة.
التشخيص بالتصوير الطبي
لقد قاد التعلم الآلي والتعلم العميق التكنولوجيا المتقدمة للرؤية الحاسوبية، والتي تعمل على إحداث تحول في مجال الرعاية الصحية. أحد الأمثلة على ذلك هو مبادرة InnerEye من Microsoft. والتي تعمل على تعزيز أدوات تشخيص الصور لتحليل الصور.
مع زيادة سهولة الوصول إلى التعلم الآلي واستمرار نمو قدرته التفسيرية. يمكننا أن نتوقع رؤية عدد متزايد من مصادر البيانات من الصور الطبية المتنوعة تصبح جزءًا من عملية التشخيص المعتمدة على الذكاء الاصطناعي.
تمتلك هذه التطبيقات المبتكرة للتعلم الآلي والتعلم العميق القدرة على تحسين دقة التشخيص. وتسهيل الكشف المبكر عن الأمراض، وتحسين نتائج المرضى في نهاية المطاف. مع استمرار تطور هذا المجال، يبدو مستقبل الرؤية الحاسوبية في مجال الرعاية الصحية واعدًا بشكل متزايد.
مستقبل تطبيقات التعلم الآلي في مجال الرعاية الصحية
وبينما نتطلع إلى مستقبل الرعاية الصحية، فمن الواضح أن هذه التكنولوجيا سيتلعب دورًا حاسمًا بشكل متزايد في تشخيص الأمراض وعلاجها. وتحسين نتائج المرضى، وتعزيز تجربة الرعاية الصحية الشاملة.
تخيل عالمًا حيث تقوم الأجهزة القابلة للارتداء وأجهزة الاستشعار الحيوية بتتبع كل تحركاتك. أيضا دمج بياناتك الصحية بسلاسة في خوارزمية متطورة للتعلم الآلي يمكنها التنبؤ بالمخاطر الصحية والتوصية بعلاجات مخصصة.
تخيل عالما يستطيع فيه المتخصصون الطبيون الوصول إلى أدوات التشخيص المتطورة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي. والتي يمكنها تحديد المرض بسرعة وبدقة غير مسبوقة.
في هذا المستقبل، ستمكن قوة هذه التكنولوجيا مقدمي الرعاية الصحية من اتخاذ قرارات أكثر استنارة. ما يؤدي إلى نتائج أفضل وتحسين نوعية الحياة للمرضى سوف نرى عالمًا. حيث تؤدي الرؤى المبنية على البيانات إلى علاجات أكثر فعالية وشفاء أسرع. حيث يكون الطب الشخصي هو القاعدة وليس الاستثناء.
على الرغم من أنه لا يزال هناك الكثير من العمل الذي يتعين القيام به فإن مستقبل هذه التطبيقات في مجال الرعاية الصحية مشرق. والاحتمالات لا حصر لها. ومع كل اختراق جديد نقترب خطوة واحدة من عالم تعمل فيه التكنولوجيا بسلاسة مع مقدمي الرعاية الصحية لتوفير أفضل رعاية ممكنة للمرضى.
في الواقع تحتاج صناعة الرعاية الصحية إلى استراتيجيات قوية لتحسين محركات البحث لتجنب نشر المعلومات الخاطئة.
The post فرص التعلم الآلي في مجال الرعاية الصحية appeared first on مجلة عالم التكنولوجيا.
