لخّصلي

مزايا تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الطب سواءً من خلال تسريع وتيرة البحث أو مساعدة الأطباء على اتخاذ قرارات أفضل. الذكاء الاصطناعي في الكشف عن الأمراض وتشخيصها تُستخدم نماذج التعلم الآلي لمراقبة عوامل الخطر لدى المرضى من خلال فحص العلامات الحيوية للمرضى الذين يتلقون رعاية حرجة. في الكشف الدقيق عن أعراض الأمراض. ويمكن تخزين عدد أكبر من الصور الطبية بمساعدة الموارد الحاسوبية، مما يُمكّن الأطباء من تتبع تاريخ المريض بسهولة أكبر. كما أن هذه المعلومات الحيوية مفيدة للغاية في عملية العلاج. نظراً لأن عملية تطوير الأدوية الجديدة معقدة ومكلفة وتستغرق وقتاً طويلاً وتشكل تحدياً، تُستخدم تقنية اكتشاف الأدوية بمساعدة الحاسوب في اكتشاف وتطوير أدوية جديدة لدراسة خصائصها الفيزيائية والكيميائية والبيولوجية. وقد ساعدت هذه الأساليب القائمة على البيانات في تحديد الأدوية المُعاد استخدامها لعلاج الأمراض، لاحتوائها على مركبات منخفضة المخاطر، بتكلفة أقل ومدة زمنية أقصر. كما يُساعد الذكاء الاصطناعي في تطوير تصميمات أفضل للأدوية وعلاجات مركبة جديدة بناءً على تاريخ المريض، ويمكن التغلب على العديد من التحديات الرئيسية للبيانات الضخمة في صناعة الأدوية بمساعدة الذكاء الاصطناعي. توفير البيانات في الوقت الحقيقي تُوفر أدوات الذكاء الاصطناعي معلومات دقيقة للتشخيص والمجالات الطبية الأخرى على الفور. بفضل الذكاء الاصطناعي، وبما أن البيانات متاحة للمرضى عبر تطبيقات هواتفهم المحمولة،

مزايا تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الطب

يمكن للذكاء الاصطناعي أن يؤثر إيجابًا على ممارسة الطب بطرق متعددة، سواءً من خلال تسريع وتيرة البحث أو مساعدة الأطباء على اتخاذ قرارات أفضل. فيما يلي بعض الأمثلة على تطبيقات الذكاء الاصطناعي.

الذكاء الاصطناعي في الكشف عن الأمراض وتشخيصها

تُستخدم نماذج التعلم الآلي لمراقبة عوامل الخطر لدى المرضى من خلال فحص العلامات الحيوية للمرضى الذين يتلقون رعاية حرجة. ويمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي تنبيه الأطباء في حالات الطوارئ من خلال تقييم بيانات الإدخال. ويمكن الكشف عن الحالات المعقدة، مثل تعفن الدم، بواسطة نموذج ذكاء اصطناعي تنبؤي للأطفال الخدج، وهو أكثر دقة بنسبة 75% في الكشف عن تعفن الدم الشديد. على سبيل المثال، تستخدم شركة Innocens BV التابعة لشركة IBM نماذج الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بتعفن الدم لدى المواليد الجدد المعرضين للخطر ( https://www.ibm.com/blog/innocens-bv-uses-ai-to-protect-vulnerable-newborns/ ).

الذكاء الاصطناعي في التصوير الطبي

أثبتت الشبكة العصبية الاصطناعية فعاليتها، تمامًا مثل العديد من أخصائيي الأشعة، في الكشف الدقيق عن أعراض الأمراض. ويمكن تخزين عدد أكبر من الصور الطبية بمساعدة الموارد الحاسوبية، مما يُمكّن الأطباء من تتبع تاريخ المريض بسهولة أكبر. كما أن هذه المعلومات الحيوية مفيدة للغاية في عملية العلاج.

تسريع تطوير الأدوية

نظراً لأن عملية تطوير الأدوية الجديدة معقدة ومكلفة وتستغرق وقتاً طويلاً وتشكل تحدياً، تُستخدم تقنية اكتشاف الأدوية بمساعدة الحاسوب في اكتشاف وتطوير أدوية جديدة لدراسة خصائصها الفيزيائية والكيميائية والبيولوجية. وقد ساعدت هذه الأساليب القائمة على البيانات في تحديد الأدوية المُعاد استخدامها لعلاج الأمراض، لاحتوائها على مركبات منخفضة المخاطر، بتكلفة أقل ومدة زمنية أقصر. كما يُساعد الذكاء الاصطناعي في تطوير تصميمات أفضل للأدوية وعلاجات مركبة جديدة بناءً على تاريخ المريض، ويمكن التغلب على العديد من التحديات الرئيسية للبيانات الضخمة في صناعة الأدوية بمساعدة الذكاء الاصطناعي.

تقليل الأخطاء

يمكن للذكاء الاصطناعي تحسين سلامة المرضى، كما تضمن أدوات السلامة المعتمدة عليه دقة اتخاذ القرارات من خلال تحسين اكتشاف الأخطاء وإدارة الأدوية. وقد سهّلت الأدوات المدعومة بالذكاء الاصطناعي حياة الأطباء والعاملين في مجال الرعاية الصحية.

توفير البيانات في الوقت الحقيقي

تُوفر أدوات الذكاء الاصطناعي معلومات دقيقة للتشخيص والمجالات الطبية الأخرى على الفور. بفضل الذكاء الاصطناعي، يُمكن دعم الكوادر الطبية ببيانات سريعة ودقيقة لتسريع وتحسين عملية اتخاذ القرارات السريرية الحاسمة. تُؤدي النتائج الموثوقة إلى تحسين إجراءات الوقاية، وفعالية التكلفة، وتقليل أوقات انتظار المرضى، مما يُحسّن العلاقة بين الطبيب والمريض. وبما أن البيانات متاحة للمرضى عبر تطبيقات هواتفهم المحمولة، يُمكنهم أيضًا متابعة حالتهم الصحية. تُساعد تطبيقات الذكاء الاصطناعي المختلفة المرضى على تخطيط نظامهم الغذائي، وممارسة التمارين الرياضية، وتخفيف القلق، والتواصل مع مرضى يُعانون من أمراض مُماثلة حول العالم. تُمكّن التنبيهات عبر الهاتف المحمول الطاقم الطبي من الإبلاغ عن الحالات العاجلة والطارئة. تُتيح تقنيات الذكاء الاصطناعي المتقدمة الوصول إلى كميات أكبر بكثير من البيانات وتجميعها مقارنةً بالطرق التقليدية لجمع السجلات الطبية وتخزينها. 56