كيف سيغير تعليم الآلة والبيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي الرعاية الصحية للأبد

 

Bernard Marr لبرنارد مار

على الرغم من أن الروبوتات وأجهزة الكمبيوتر لن تحل أبدًا محل الأطباء والممرضين بشكل كامل، إلا أن تعليم الآلة (التعليم العميق والذكاء الاصطناعي) يعمل على تحويل قطاع الرعاية الصحية وتحسين نتائجها وتغيير طريقة تفكير الأطباء في تقديم هذه الرعاية.

يعمل تعلم الآلة على تحسين عمليتي التشخيص والتنبؤ بالنتائج ويبدأ بتقديم مجرد رعاية شخصية أولية.

تخيل أنك متوجه لرؤية طبيبك وأنت تشتكي من بعض الأعراض الصحية، فيعمل الطبيب بعد الاستماع إليك على إدخالها في جهاز الكمبيوتر الخاص به، والذي يستعرض آخر الأبحاث التي قد يحتاج إلى معرفتها حول كيفية تشخيص مشكلتك وعلاجها. كما يمكن لجهاز الكمبيوتر من خلال صور الرنين المغناطيسي أو الأشعة السينية أن يساعد أخصائي الأشعة على اكتشاف أي مشاكل قد تكون صغيرة جدًا على قدرة الإنسان البصرية. وأخيرًا ، ينظر جهاز الكمبيوتر إلى سجلاتك الطبية وتاريخك العائلي ويقارن ذلك مع أفضل وأحدث الأبحاث لاقتراح بروتوكول علاج لطبيبك مصمم خصيصًا لتلبية احتياجاتك.

ويتوقع محللو الصناعة في شركة IDC أن 30 بالمائة من مقدمي الخدمات سيستخدمون التحليلات المعرفية مع بيانات المرضى بحلول عام 2018.

 
 

التشخيص

حددت منصة CBI Insights 22 شركة تقوم بتطوير برامج جديدة للتصوير والتشخيص، والتي تشكل مجال واعد بشكل خاص يتم فيه إدخال التعلم الآلي، حيث أن أجهزة الكمبيوتر وخوارزميات التعليم العميق باتت أكثر براعة في التعرف على الأنماط والتي تدور حولها الكثير من التشخيصات.

فنجد مثلاً مجموعة تدعمها شركة IBM وتسمى Pathway Genomics، تعمل على تطوير اختبار دم بسيط لتحديد ما إذا كان الكشف المبكر عن بعض أنواع السرطان ممكنًا أم لا.

كما طورت شركت Lumiata أدوات تحليلية تنبؤية يمكنها إعطاء رؤى دقيقة وتقديم تنبؤات تتعلق بالأعراض والتشخيصات والإجراءات والأدوية للمرضى على مستوى الأفراد أو المجموعات.

 
 

العلاج

تم توظيف نظام IBM’s Watson لمساعدة أخصائي الأورام في اتخاذ أفضل قرارات الرعاية لمرضاهم، كما طور فريق Care Trio نهجا ثلاثي الجوانب يساعد الأطباء على ابتكار وفهم أفضل بروتوكولات الرعاية لمرضى السرطان.

حيث تساعد أداة CareEdit فرق الرعاية على إنشاء إرشادات الممارسة السريرية التي توثق أفضل مسار علاج لأنواع مختلفة من السرطانات. ويستخدم CareGuide المعلومات من CareEdit في”نظام دعم القرار السريري” لمساعدة الأطباء على اختيار خطة العلاج المناسبة لمريض فردي. وأما CareView فهي أداة تحليل يمكنها تقييم نتائج القرارات السريرية السابقة وتحديد المرضى الذين تلقوا علاجات مختلفة عن التوصيات. يمكن لهذا النوع من الاستعاضة أن يساعد الأطباء في تحسين إرشاداتهم المقدمةللمرضى، وتغلق الدائرة بنقل تلك النتائج إلى أداة CareEdit.

يأمل الفريق أن يقوم Care Trio بتحسين النتائج السريرية وزيادة معدلات البقاء على قيد الحياة لمرضى السرطان مع تقليل تكاليف العلاج لمقدمي الخدمات. ويجري حالياً نشر النسخة الأولى في مركز كبير لعلاج السرطان في إيطاليا.

وفي مجال مختلف تمامًا، تقوم شركة Ginger.io بتطوير تطبيق لتقديم علاجات الصحة النفسية عن بُعد، حيث يتيح التطبيق للأشخاص تحليل مزاجهم مع مرور الوقت، وتعلم استراتيجيات مواجهة الضغوط والتي تم تطويرها من قبل الأطباء، والوصول إلى دعم إضافي حسب الحاجة.

 
 

متابعة الرعاية

لا شك بأن التقدم في الرعاية الصحية لا يتوقف عند التشخيص أو العلاج، إذ إن إحدى أكبر العقبات في هذا المجال دخول المستشفى. لذا نجد الأطباء في جميع أنحاء العالم يكافحون من أجل الحفاظ على صحة مرضاهم واتباع توصيات علاجهم عند العودة إلى المنزل.

وفيما يتعلق بهذا المستوى من الرعاية يستخدم AiCureالتكنولوجيا المتنقلة وتقنيات التعرف على الوجه لتحديد ما إذا كان المريض يتناول الأدوية المناسبة في الوقت المناسب لمساعدة الأطباء على التأكد من أن المريض يتناول الأدوية الخاصة به وينبهه إذا حدث خطأ ما.

كما تقوم NextIT بتطوير مدرب صحة رقمي، على غرار مندوب خدمة العملاء الافتراضي على أي موقع تجارة إلكترونية. بحيث يمكن لهذا المدرب طرح أسئلة حول أدوية المرضى وتذكيرهم بتناول الدواء، واستعلامهم عن الأعراض ، ونقل هذه المعلومات إلى الطبيب.

يستخدم تطبيق Caféwell Concierge معالج اللغات الطبيعية الخاص بشركة IBM Watson (NLP) لفهم أهداف المستخدمين المتعلقة بالصحة والعافية ثم ابتكار وتوفير الرصيد الصحيح من التنبيهات حتى يتمكن المستخدمون من تحقيق أهدافهم ويمكن للتطبيق مكافأتهم.

وهذه ليست سوى البداية، فمع تطور هذه التقنيات، ستحفظالعلاجات والتشخيصات الجديدة والمحسّنة الكثير من الأرواح وتساهم في علاج المزيد من الأمراض. وبذلك يمكن القول بأن مستقبل الطب يستند على البيانات والتحليلات.

 
 

Original article : https://www.forbes.com/sites/bernardmarr/2016/09/23/how-machine-learning-big-data-and-ai-are-changing-healthcare-forever/#23d0b4b1a1c0

Start typing and press Enter to search