تعتبر كيفية الاستعانة بالذكاء الاصطناعي في تشخيص الأمراض واحدة من أكثر المواضيع إثارة في مجال الطب الحديث، حيث تعيد تشكيل الطريقة التي نتعامل بها مع الرعاية الصحية. في عصر تتزايد فيه تعقيدات الأمراض واحتياجات المرضى، يتيح الذكاء الاصطناعي للأطباء أدوات متقدمة لتحليل البيانات الطبية بسرعة ودقة غير مسبوقتين. من خلال استخدام خوارزميات التعلم العميق وتحليل الصور الطبية، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد في الكشف المبكر عن الأمراض مثل السرطان وأمراض القلب، مما يسهم في إنقاذ الأرواح وتحسين النتائج الصحية. في هذا المقال، سنستعرض كيفية استخدام هذه التكنولوجيا الثورية، والتحديات التي تواجهها، وآفاق المستقبل في عالم الطب. دعونا نبدأ رحلة استكشاف كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يحدث ثورة في تشخيص الأمراض ويغير وجه الرعاية الصحية كما نعرفها.
سعت العديد من التخصصات الطبية إلى الاستفادة من “البيانات الضخمة” والتحليلات المتقدمة، إلا أن التكامل العملي لأنظمة الذكاء الاصطناعي والطب لا يزال في مراحله الأولى. عند تطبيقها على مرض الشرايين المحيطية، تَعِد التحليلات المتقدمة بتحديد الأمراض الكامنة، وتحسين النمط الظاهري للمرض والمخاطر، ومساعدة خيارات العلاج مع مراعاة النطاق الكامل للبيانات الديموغرافية والبيولوجية والسريرية (الشكل 1).
كما ستوفر أدوات التصوير الوعائي القائمة على الذكاء الاصطناعي (AI) الدعم للإعدادات التشخيصية والتنبؤية وأثناء الجراحة. نظراً لتشتت رعاية أمراض الشرايين المحيطية (PAD) في كثير من الأحيان عبر مواقع وتخصصات مختلفة، يمكن للذكاء الاصطناعي أيضاً المساعدة في دمج نقاط بيانات الرعاية، مما يُعزز الرعاية الشاملة متعددة التخصصات التي تُعدّ بالغة الأهمية لتحسين الإدارة والنتائج.
ما هو الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي؟
الذكاء الاصطناعي (AI) يعرف بأنه استخدام خوارزميات الحاسوب لأتمتة مهام محددة، بهدف تقليد عمليات التفكير والتعلم البشرية. ومن الأمثلة البارزة على ذلك المساعدات الرقمية مثل “سيري” من أبل و”أليكسا” من أمازون، حيث تستفيد هذه الأنظمة من تقنيات الذكاء الاصطناعي لفهم الكلام وتفسيره والاستجابة له بطريقة تشبه ردود الفعل البشرية. ومع مرور الوقت، “تتعلم” هذه المساعدات الرقمية وتتكيف، مما يعزز دقة استجابتها.
في صميم الذكاء الاصطناعي نجد التعلم الآلي (ML)، الذي يعد فرعًا من الذكاء الاصطناعي يعتمد على الخوارزميات الحسابية. تمكّن خوارزميات التعلم الآلي من أتمتة المهام من خلال التعلم من البيانات. ويوجد العديد من أنواع خوارزميات التعلم الآلي، والتي تصنف عمومًا بناءً على كيفية “تعلمها”. في سياق التعلم الآلي، ينطوي التعلم على تطبيق صيغ رياضية على البيانات، مما يسمح بتلخيص العلاقات بين الخصائص (أو المتغيرات) رياضيًا. والنتيجة النهائية لهذه العملية هي نموذج يمثل هذه العلاقات الرياضية، والذي يمكن استخدامه لاحقًا للتنبؤ بالقيم المتوقعة أو تصنيف النتائج، مثل تحديد نتائج المختبر أو حالات المرضى.
في التعلم المراقب، يتم تدريب الخوارزميات على بيانات تحتوي على نتائج أو تصنيفات (مثل وجود المرض) معروفة مسبقًا، مما يوفر للخوارزمية حقائق مؤكدة. في المقابل، يتضمن التعلم غير المراقب بيانات بدون نتائج مصنفة، مما يسمح للخوارزمية بالكشف عن الأنماط والهياكل بشكل مستقل.
لتوضيح ذلك بشكل أكبر، تلخص الجدول 1 مختلف خوارزميات التعلم الآلي وفقًا لطرق التعلم المستخدمة، بينما يسرد الجدول 2 المصطلحات الأساسية اللازمة لفهم تطوير نماذج التعلم الآلي.
جدول (1) أنواع خوارزميات التعلم الآلي
| نوع خوارزمية ML | التعريف |
|---|---|
| التعلم المراقب | تعلم يعتمد على مجموعة من الأمثلة المحددة للتنبؤ أو التصنيف في حالة معينة. |
| Random Forest | مجموعة من أشجار القرار التي تُستخدم للتنبؤ أو التصنيف، حيث يتم دمج النتائج من عدة أشجار لتحسين الدقة. |
| Support Vector Machine (SVM) | نموذج يستخدم للانحدار والتصنيف، حيث يقوم بفصل البيانات بواسطة خط أو مستوى، مما يساعد في تحديد الفئات المختلفة. |
| Unsupervised Learning | التعلم الذي لا يعتمد على نتائج مسبقة، حيث تُستخدم البيانات لاكتشاف الأنماط. |
| Clustering | تقنية تستخدم لتجميع البيانات المتشابهة في مجموعات، مما يساعد على التعرف على الأنماط. |
| Dimensionality Reduction | تقنيات لتقليل عدد المتغيرات في البيانات مع الحفاظ على المعلومات المهمة. |
| Natural Language Processing (NLP) | تقنية تهدف إلى تمكين الحواسيب من فهم اللغة البشرية والتفاعل معها. |
| Reinforcement Learning | نموذج تعلم يعتمد على التفاعل مع البيئة واكتساب المكافآت من خلال التجربة، مما يساعد على تحسين الأداء بمرور الوقت. |
| Transfer Learning | استخدام نموذج تم تدريبه مسبقًا على مهمة معينة لتسريع عملية التدريب على مهمة جديدة. |
جدول (2) المصطلحات الأساسية لتطوير نماذج التعلم الآلي
| المصطلح | التعريف |
|---|---|
| Features | المتغيرات المأخوذة من مجموعة بيانات تُستخدم لتدريب النموذج. |
| Training Dataset | مجموعة البيانات المستخدمة لتعديل النموذج وتحديد معاييره التعليمية. |
| Validation Dataset | مجموعة بيانات تُستخدم لتقييم أداء النموذج أثناء التدريب، مما يساعد في تحسين المعايير. |
| Test Dataset | مجموعة بيانات تُستخدم لتقييم أداء النموذج النهائي، مستقلة عن مجموعة التدريب. |
| Overfitting | حالة يتم فيها تخصيص النموذج بشكل مفرط لمجموعة التدريب، مما يؤثر سلبًا على الأداء العام. |
| Cross-Validation | تقنيات تستخدم لتقييم النموذج عن طريق تقسيم البيانات إلى مجموعات فرعية وتدريبها بشكل متكرر. |
| Bootstrapping | تقنية إعادة أخذ العينات تُستخدم لتقدير الأخطاء أو تحسين التدريب من خلال إنشاء مجموعات فرعية. |
أنواع البيانات للتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي
تعدّ قواعد البيانات الصحية الضخمة جزءًا لا يتجزأ من تطوير ونشر مناهج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. ومع اعتماد أنظمة السجلات الصحية الإلكترونية، أصبح من الشائع جمع أنواع متعددة من البيانات من مريض الأوعية الدموية على مدار سنوات عديدة. تشمل هذه البيانات الملاحظات السريرية، والبيانات الإدارية، وصور الأشعة والمختبرات الوعائية والتقارير المرتبطة بها، والقياسات الفيزيائية والمخبرية.
ولا يقتصر تراكم البيانات الهائلة على بيئة الرعاية الصحية فحسب، بل يشمل أيضًا الدراسات الجينية واسعة النطاق والأجهزة الاستهلاكية، مثل الأجهزة القابلة للارتداء والهواتف الذكية، التي قد تسهم في توفير بيانات فسيولوجية وسلوكية. علاوة على ذلك، ظهر عدد من البنوك الحيوية التي تربط بيانات السجلات الصحية الإلكترونية الطولية بالبيانات الجينية التكميلية والاستبيانات التي تميّز نمط الحياة والعوامل البيئية.
الكشف عن الأمراض باستخدام معالجة اللغة الطبيعية
نظرًا للكم الهائل من البيانات النصية في السجلات الصحية الإلكترونية، تم تحليل أساليب معالجة اللغة الطبيعية (NLP) كأداة فعالة لتحديد حالات أمراض الشرايين المحيطية. على سبيل المثال، استخدمت شركة “أفضال العال” خوارزمية NLP قائمة على القواعد لتحليل ملاحظات مستودع بيانات مايو كلينيك، بهدف أتمتة عملية حذف أمراض الشرايين المحيطية الشائعة. تم بناء نموذج NLP باستخدام كلمات مفتاحية مرتبطة بحالات هذه الأمراض، مما ساعد في تحسين دقة الكشف عن المرض.
عند تحليل 300-364 عينة، أظهر نموذج NLP دقة أعلى في تحديد حالات اعتلال الشرايين المحيطية، حيث بلغت دقته 92% مقارنة بـ 82% للطُرق التقليدية. كما حقق النموذج قيمة تقديرية إيجابية أعلى، مما يدل على فعاليته في تقليل النتائج الإيجابية الخاطئة. بالإضافة إلى ذلك، ثبتت خوارزميات NLP تفوقها في تصنيف المرضى الذين يعانون من نقص تروية الأطراف الحرج.
في سياق مشابه، استفاد فايسلر وزملاؤه من منهجية NLP لتحديد مرضى اعتلال الشرايين المحيطية باستخدام ملاحظات من جميع اللقاءات السريرية. بدلاً من الاعتماد على خوارزميات قائمة على القواعد، تم تدريب نموذج NLP باستخدام تقنية الانتباه الهرمي، مما زاد من دقة التصنيف. أظهرت النتائج تفوق نموذج NLP على الأساليب التقليدية، حيث سجلت AUC قدره 0.888 مقارنةً بـ 0.801، مما يبرز أهمية استخدام الذكاء الاصطناعي في تحسين رعاية المرضى.
تشخيص أمراض الأوعية الدموية
الكشف عن الأمراض باستخدام أساليب التعلم الخاضع للإشراف:
- تمكن نماذج التعلم الآلي (ML) الكشف الآلي عن الأمراض، وقد أجريت دراسة في عام 2016 لاستخدام التعلم الآلي لتحديد مرض الشريان المحيطي (PAD) غير المشخص.
- أظهرت الدراسة أن 17% من المرضى يعانون من مرض الشريان المحيطي، وأن 68% منهم لم يتم تشخيصهم عند تسجيلهم في الدراسة، مما يؤكد أن مرض الشريان المحيطي غير معترف به بشكل كافٍ.
- تم تطوير نموذج تصنيف لتحديد حالات مرضى الشريان المحيطي غير المشخصين سابقًا، باستخدام متغيرات بيانات متنوعة تشمل التركيبة السكانية، التاريخ الطبي، العوامل الوراثية، ونتائج تصوير الأوعية التاجية.
- استند نموذج التنبؤ بمرض الشريان المحيطي الأكثر دقة إلى خوارزمية الغابات العشوائية (random forest algorithm)، وقد تضمن النموذج النهائي أكثر من 120 خاصية أساسية.
دمج البيانات السريرية والوراثية في اكتشاف الأمراض
تسعى الأبحاث الحديثة إلى دمج البيانات الغنية من السجلات الصحية الإلكترونية (EHR) مع المعلومات الوراثية، مما يمهد الطريق لتطوير تطبيقات صحية مخصصة. على سبيل المثال، قام الباحثون بتطوير نموذج تعلم آلي يجمع بين تسلسل الجينوم الكامل وبيانات EHR لتسهيل تحديد الأشخاص المصابين بأمراض مثل تمدد الأوعية الدموية الأبهري. وقد أظهر هذا النموذج تحسينًا كبيرًا في القدرة التنبؤية لاكتشاف الأمراض عند دمج البيانات السريرية مع المعلومات الوراثية، حيث حقق نموذج الدمج قيمة AUC تصل إلى 0.80.
ومع ذلك، فإن الجهود المبذولة لدمج بيانات EHR مع تقييم المخاطر الوراثية لأمراض الأوعية الدموية الأخرى، مثل أمراض الشرايين المحيطية، تواجه تحديات بسبب عدم كفاية أحجام العينات. لكن مع الدراسات الكبيرة مثل “برنامج المحاربين المليون”، أصبح بإمكاننا الآن دمج القابلية الوراثية مع بيانات EHR. قد يؤدي هذا الدمج إلى إنشاء منصات فحص صحية دقيقة لأمراض الأوعية الدموية، مما يمكّن أنظمة الرعاية الصحية من تحديد الأفراد الذين لديهم احتمالية عالية للإصابة بأمراض خطيرة، وبالتالي تحسين نتائج المرضى وتقليل التكاليف الصحية.
التنميط الظاهري لأمراض الأوعية الدموية وإدارتها في الذكاء الاصطناعي
تحديد أنواع فرعية فريدة من الأمراض باستخدام التجميع غير المراقَب
يعتبر داء الشرايين المحيطية (PAD) اضطرابًا معقدًا يشارك في عوامل خطر شائعة مع مرض الشريان التاجي، مثل ارتفاع ضغط الدم والتدخين. ومع ذلك، تشير الأدلة إلى أن PAD هو حالة تصلب عصيدي فريدة، حيث إن وجود لويحات غير مستقرة التي تؤدي إلى أحداث حادة نادر الحدوث في هذا المرض. يعكس هذا التباين في النتائج السريرية بين مرضى PAD وجود آليات مرضية فيزيولوجية مختلفة، مما يستدعي الحاجة إلى استراتيجيات جديدة لفهم هذا الاضطراب بشكل أفضل.
تعد المناهج المستخدمة في التعلم الآلي، وخاصة التحليل العنقودي غير المراقب، أدوات واعدة لتحديد الأنماط الظاهرية الفريدة لداء الشرايين المحيطية. من خلال تجميع المرضى بناءً على بيانات متعددة الأبعاد، يمكن لهذه الخوارزميات الكشف عن مجموعات فرعية جديدة من المرض، مما يساهم في تصميم علاجات مخصصة. كما تساعد هذه الأساليب في التعرف على الفروقات بين استجابات المرضى للعلاجات المختلفة، وبالتالي تعزيز فهم العوامل الفريدة التي تؤثر على شدة المرض. بفضل التطورات الحديثة في التحليل غير المراقب، أصبح من الممكن الآن تحليل مجموعة متنوعة من البيانات، بما في ذلك البيانات المفقودة، مما يعزز القدرة على تخصيص إدارة داء الشرايين المحيطية بشكل أكثر فعالية.
تحديد العلاج الطبي المناسب لأمراض الأوعية الدموية
تعتمد الطريقة الحالية لإدارة داء الشرايين المحيطية (PAD) بشكل كبير على أساليب تقليلية، حيث يتم تقديم نفس العلاجات للمرضى الذين يعانون من أعراض وتشخيصات مشابهة. ومع تزايد الأدلة على فعالية العلاجات المتاحة، أصبحت هناك خيارات متعددة تتجاوز الأسبرين والستاتينات عالية الكثافة. ومع ذلك، يجب أخذ التكاليف المرتفعة للمستحضرات الجديدة والمخاطر المحتملة بعين الاعتبار عند اختيار استراتيجية العلاج المناسبة.
تساعد نماذج التعلم الآلي في مطابقة الجهود الوقائية مع المرضى الذين يمكن أن يستفيدوا أكثر من الأدوية الجديدة أو الحالية، مما يحقق استخدامًا مناسبًا للأدوية المتعددة، خاصةً في حالات PAD المعقدة. على سبيل المثال، استخدم الباحثون تقنية الغابات العشوائية لدراسة تفاعلات الوارفارين مع مجموعة متنوعة من الأدوية. كما تم تطوير طرق تعلم آلي لنمذجة آثار تعدد الأدوية من خلال تحليل تفاعلات الأدوية والبروتينات. من خلال تدريب هذه الخوارزميات على بيانات مرضى PAD، يمكن تطوير خطط علاجية متكاملة تحد من التفاعلات السلبية. علاوة على ذلك، يمكن استخدام أساليب علوم البيانات المتقدمة لتقييم سلامة العلاجات على المدى الطويل في بيئات العالم الحقيقي، بما في ذلك الحالات التي قد لا تعالج في التجارب السريرية.
هذا النهج المتطور يتيح لنا الانتقال من العناية التقليدية إلى رعاية مخصصة لداء الشرايين المحيطية، مما يعزز النتائج الصحية للمرضى.
أساليب جديدة في توقع المخاطر
يعتبر داء الشرايين المحيطية (PAD) عاملًا يزيد من مراضة القلب والمخاطر المرتبطة به، بما في ذلك النوبة القلبية والسكتة الدماغية والوفيات القلبية. على عكس نماذج المخاطر التقليدية التي تعتمد على عدد قليل من العوامل، تقدم أساليب التعلم الآلي (ML) ميزة القدرة على تحليل مئات العوامل المختلفة، مما يمكنها من تحديد العلاقات المعقدة التي قد تؤدي إلى زيادة أو تقليل المخاطر.
تظهر البيانات المستمدة من السجلات الصحية الإلكترونية (EHR) اهتمامًا كبيرًا في تصنيف المخاطر. ومع ذلك، يعد تحويل البيانات غير المنظمة في EHR إلى هيكل قابل للتكرار والتطبيق عبر مؤسسات صحية متعددة تحديًا كبيرًا. من خلال تحليل قاعدة بيانات تجريبية، تم تطوير نماذج تعلم آلي للتنبؤ بمخاطر الوفيات لدى مرضى PAD. وقد نجح فريقنا في بناء نموذج تصنيف مخاطر يعكس بدقة المرضى الأكثر عرضة لحدوث أحداث سلبية كبيرة في القلب قبل حدوثها. تشمل البيانات المستخدمة في النماذج وصفات المرضى، قيم المختبر، وتصنيفات الأمراض. وقد أظهرت الخوارزمية المستخدمة، التي تعتمد على الغابات العشوائية، أن النصوص السريرية تلعب دورًا حيويًا في أداء النموذج، حيث أن إزالتها أدت إلى انخفاض كبير في دقة النموذج. في النهاية، كان النموذج قادرًا على التمييز بين المرضى ذوي المخاطر العالية والمنخفضة لحدوث أحداث سلبية كبيرة، مما يعكس إمكانيات التعلم الآلي في تحسين توقع النتائج الصحية.
توقع نتائج الأطراف السفلية
يهتم الأخصائيون في الأوعية الدموية بشكل كبير بنتائج الأطراف، حيث أظهرت دراسة أجراها ديفيس وزملاؤه فعالية استخدام خوارزميات الانحدار الخطي المنتظم لتوقع العدوى في مواقع الجراحة بعد إعادة التروية في الأطراف السفلية. من خلال دمج خوارزميات الشبكة المرنة والغابات العشوائية، حقق نموذجهم قيمة AUC تبلغ 0.66 لتوقع العدوى بعد بتر الساق، مع تحديد عدد من عوامل الخطر المرتبطة بالمريض والإجراء، بما في ذلك عوامل قابلة للتعديل مثل تحضير الجلد باستخدام اليود فقط.
لتحقيق تقدم في تطبيقات التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي في داء الشرايين المحيطية (PAD)، هناك حاجة إلى أدلة تدعم توقع موثوق لحدوث البتر ونقص تروية الأطراف الحادة. ترتبط الأحداث السلبية الكبرى في الأطراف (MALEs) بتوقعات خطيرة للمرضى، تشمل مضاعفات القلب ومدة الإقامة الطويلة في المستشفى. ومع ذلك، لا توجد أدوات موثوقة تعتمد على التعلم الآلي لتوقع MALEs. من المهم النظر في نوع البيانات المستخدمة لتوقع هذه الأحداث، حيث يمكن أن تكون بيانات الدراسات غير الغازية غير موثوقة. لذلك، من المحتمل أن تكون هناك حاجة إلى نهج متعدد الوسائط، حيث يتم دمج البيانات السريرية مع بيانات التصوير لتطوير أدوات توقع MALE الأكثر دقة.
رؤية الحاسوب لتفسير الصور والتشخيص
تعد رؤية الحاسوب فرعًا من الذكاء الاصطناعي حيث تستخدم خوارزميات التعلم العميق لأتمتة تحليل الصور والفيديوهات. لقد أظهرت تقنيات رؤية الحاسوب وعدًا كبيرًا في تحليل الصور الطبية، بما في ذلك التطبيقات المتعلقة بأمراض الأوعية الدموية. على سبيل المثال، تم استخدام هذه التقنيات لتحليل صور الموجات فوق الصوتية لشرايين السباتي، حيث تم التعرف على ميزات ترتبط بمخاطر السكتة الدماغية، مثل اللبيدات والسمك الداخلي-الوسيط لجدران الأوعية.
أحد الحلول التي تم تطويرها هو برنامج See-Mode AVA، الذي يستخدم شبكة عصبية تلافيفية لأداء تقسيم الأوعية الدموية بشكل آلي وقياس سمك جدار الشرايين. حقق البرنامج دقة عالية في تقدير سمك الجدار، مع ارتباط قدره 0.93 مع الخبراء. حصل البرنامج على الموافقة المبدئية من إدارة الغذاء والدواء الأمريكية في أواخر عام 2020، مما يمهد الطريق لتشخيص أسرع ورصد ما بعد العملية بشكل أسهل. كما يمكن لأدوات الموجات فوق الصوتية المدعومة بالذكاء الاصطناعي تحسين جودة الصور، مما يكون له تأثير كبير في البيئات ذات الموارد المحدودة.
علاوة على ذلك، تم تحقيق طرق آلية لتوصيف اللويحات السباتية باستخدام بيانات التصوير بالرنين المغناطيسي. أبلغ Wu وزملاؤه عن شبكة عصبية عميقة تم تدريبها على صور جدران الأوعية المصنفة يدويًا لتعلم الميزات البصرية. أظهرت هذه النماذج أداءً ممتازًا في تشخيص تصلب الشرايين السباتية، حيث حققت قيمة AUC تتراوح بين 0.92 و0.95، مما يبرز الإمكانات الكبيرة لرؤية الحاسوب في تحسين تشخيص أمراض الأوعية الدموية.
التنبؤ بنتائج الأوعية الدموية باستخدام الصور الطبية
تسهم تقنيات التعلم الآلي في تحسين تصنيف المخاطر من خلال تحليل الصور الطبية، حيث تمتد التطبيقات من تشخيص الأمراض إلى التنبؤ بمسارها. على سبيل المثال، تم تطوير برامج ذكاء اصطناعي لتوقع تقدم اعتلال الشبكية السكري، مما أدى إلى الحصول على موافقة إدارة الغذاء والدواء الأمريكية في عام 2018. كما أظهرت الأنظمة القائمة على التعلم العميق قدرة على اكتشاف علاقات خفية، مثل توقع الجنس وحالة التدخين وضغط الدم من تحليل صور الشبكية فقط.
في مجال التنبؤ بالسكتة الدماغية، أظهرت برامج الذكاء الاصطناعي القدرة على دمج ميزات الصور المستخلصة في أدوات تصنيف المخاطر الوعائية. تم تطوير شبكة عصبية ثلاثية الأبعاد لتحليل صور الموجات فوق الصوتية للشرايين السباتية، حيث تمكنت من التمييز بين اللويحات العرضية وغير العرضية بدقة أعلى من النماذج الأخرى. كما تم استخدام تقنيات متقدمة للتنبؤ بنمو وتمزق الأوعية الدموية، مما يعكس أهمية دمج البيانات من الصور الطبية لتحسين التنبؤ بالنتائج السلبية على القلب والأوعية الدموية.
تشير النتائج إلى أن استخدام الصور الطبية في التنبؤ بالمخاطر يمكن أن يعزز من فعالية إدارة الحالات المرضية، مما يوفر فرصًا لتحسين رعاية المرضى وتقليل مضاعفات الأمراض.
تحسين السلوك وتعديلات نمط الحياة باستخدام الذكاء الاصطناعي
تزداد تطبيقات الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML) في علم السلوك لدراسة وتوصية والتأثير على سلوكيات البشر. من خلال تطوير تدخلات مخصصة، يمكن أن تساعد أنظمة دعم اتخاذ القرار المعتمدة على ML في تحديد تغييرات نمط الحياة التي تعني الكثير للمرضى. على سبيل المثال، استخدم الباحثون بيانات من دراسة مخاطر تصلب الشرايين لتطوير نموذج ML يحدد تغييرات نمط الحياة التي تقلل من خطر الإصابة بأمراض القلب على مدى 10 سنوات. وقد أظهرت التجارب السريرية أن التوصيات المحسّنة أدت إلى تقليل المخاطر النسبية بنسبة تصل إلى 9.9% لدى المرضى الذين اتبعوا تغييرات متعددة.
علاوة على ذلك، أظهرت أنظمة AI وML فعالية في زيادة الالتزام بالعلاج بمضادات التخثر وتشجيع النشاط البدني المنتظم. تم استخدام تطبيق ذكاء اصطناعي لتحسين الالتزام بتناول الأدوية، حيث أدى إلى زيادة الالتزام لدى المرضى الذين تلقوا مراقبة يومية. وفي دراسة أخرى، تم توفير عداد خطوات ذكي وخطة نشاط بدني شخصية لمرضى السكري، مما أدى إلى زيادة مستويات النشاط البدني وتحسين مستوى HbA1c. يمكن أن يعزز التعلم المعزز (RL) أيضًا من برامج العلاج بالتمارين تحت إشراف، حيث يمكن دمج خوارزميات RL مع تطبيقات الصحة المتنقلة لتوسيع إمكانية الوصول إلى برامج الإرشاد الرياضي على نطاق أوسع.
توجيه الرعاية الجراحية للأوعية الدموية وبرامج الذكاء الاصطناعي
تظل مسألة الاختيار بين إعادة التروية الجراحية المفتوحة والداخلية موضوعًا مهمًا لجراحي الأوعية الدموية. على الرغم من وجود العديد من الدراسات حول الاستراتيجيات الجراحية المثلى، إلا أن العديد منها صغيرة وغير كافية. بينما توفر التجارب السريرية أدلة قوية، فإن التحديات مثل تكاليف العلاج وصعوبات التسجيل والاختلافات المرضية بين المرضى قد تحد من تأثيرها. لذا، فإن استخدام البيانات الفردية لتوجيه اختيار الأسلوب الجراحي قد يكون حلاً مثيرًا، حيث يمكن الاستفادة من تجارب المرضى السابقين لتوقع استجابة المرضى للعلاجات المختلفة.
تستخدم شركات الذكاء الاصطناعي الخوارزميات المتقدمة لتحسين نجاح التدخلات الموجهة بالصور خلال العمليات. فعلى سبيل المثال، يمكن استخدام برامج AI لتقديم تغطية ثلاثية الأبعاد على الصور الفلورية المباشرة، مما يساعد على تقليل التعرض للإشعاع وتحسين سير العمل دون الحاجة إلى معدات إضافية. ومع تقدم هذه التكنولوجيا، يبقى من الضروري إجراء تقييمات مستقبلية في البيئات الحقيقية لضمان فعالية هذه الأنظمة مقارنةً بالمعايير التقليدية.
التحديات والتوجهات المستقبلية في الذكاء الاصطناعي والرعاية الصحية
تتطلب الأنظمة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي بيانات متنوعة وتمثيلية لتكون فعالة. إلا أن قضايا توافق البيانات بين أنظمة السجلات الصحية الإلكترونية تمثل تحديًا كبيرًا. تتطلب نماذج التوحيد القياسي للبيانات تبنيًا أكبر لتعزيز تبادل البيانات وتطوير أدوات الذكاء الاصطناعي بشكل عادل. كما أن التحيزات في البيانات تعتبر قضية هامة، حيث يمكن أن تؤدي البيانات غير الممثلة إلى نتائج تمييزية في تقديم الرعاية الصحية.
تعد خصوصية المرضى أيضًا نقطة حساسة، حيث يتطلب استخدام البيانات من مؤسسات متعددة اتخاذ تدابير أمنية قوية لحماية المعلومات الشخصية. تقنيات مثل التعلم الفيدرالي تعتبر حلولًا واعدة لتحسين الخصوصية. أخيرًا، يجب أن تتضمن عملية تنفيذ أدوات الذكاء الاصطناعي تعاونًا مبكرًا بين العلماء والمتخصصين في الرعاية الصحية لضمان تصميم واجهات سهلة الاستخدام تلبي احتياجات الأطباء والمرضى، مما يسهل دمج هذه التقنيات في الممارسات السريرية.
