أحدث الذكاء الاصطناعي (AI) تحولًا في العديد من الصناعات، كذلك طال مجال الطب والرعاية الصحية خلال السنوات الأخيرة.
فضلًا عن أن تطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية أتاح توفير رعاية أكثر كفاءة للمرضى بعدة طرق.
على سبيل المثال: من خلال تحليل كميات كبيرة من البيانات والصور الطبية في وقت قياسي يمكن للذكاء الاصطناعي إجراء تشخيصات أسرع وأكثر دقة وحتى التنبؤ بالمرض في بعض الحالات.
5 طرق رئيسية يغيّر بها الذكاء الاصطناعي مجال الطب والرعاية الصحية
1) الطب المخصص
الطب المخصص، المعروف أيضًا باسم الطب الدقيق، هو نهج للرعاية الصحية يستخدم التركيب الجيني للفرد لتحديد خطة مخصصة للوقاية من الأمراض أو علاج مخصص مع ردود أفعال سلبية أقل.
ويمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي في الطب الشخصي من خلال تحليل بيانات المريض بحثًا عن الأنماط والارتباطات التي قد لا تكون واضحة للأطباء.
كما يستطيع الذكاء الاصطناعي تفسير وإنشاء رؤى من البيانات الجينومية، والمؤشرات الحيوية، والصور الطبية، وحتى السجلات الطبية في وقت قصير، والتوصية بإجراءات الوقاية أو العلاجات التي من المرجح أن تعمل دون مضاعفات؛ نتيجة لذلك يمكن أن يتم تحسين اتخاذ القرارات السريرية في الطب.
اقرأ أيضًا:
دراسة: الذكاء الاصطناعي يتجه إلى تعلم المهارات الاجتماعية
2) التحليلات التنبؤية
التحليلات التنبؤية هي نوع من تحليل البيانات الذي يستخدم خوارزميات التعلم الآلي والنماذج الإحصائية للتنبؤ بالأحداث المستقبلية بناءً على الأنماط الموجودة في البيانات التاريخية.
في مجال الرعاية الصحية يمكن استخدام التحليلات التنبؤية لتقييم المخاطر الصحية والتنبؤ بالأمراض؛ من خلال تحليل التواريخ الطبية، والملامح الجينية، وعوامل نمط الحياة، ومصادر البيانات الأخرى.
ويستخدم الأطباء بعد ذلك هذه المعلومات لاتخاذ إجراءات وقائية أكثر دقة مع مرضاهم، مثل: التوصية بشكل استباقي بتغيير نمط الحياة أو إجراء فحوصات منتظمة استنادًا إلى التاريخ الطبي أو العائلي للمريض، كما يمكن تحديد ما إذا كان هو أو هي أكثر عرضة للإصابة بمرض السكري.
وقد يقترح الطبيب بعد ذلك تغييرات في النظام الغذائي وفحوصات منتظمة لسكر الدم؛ لمنع ظهور المرض أو اكتشافه مبكرًا.
3) اكتشاف الأدوية وتطويرها
عند تطوير عقاقير جديدة فإن أحد المعايير الأولى هو معرفة ما إذا كان الدواء يتفاعل مع بروتين مستهدف معين أو جزيء مستقبلات. إذا كان لا يفي بهذا المعيار فلا يستحق تطويره أكثر. وبالمثل إذا كان يتفاعل مع البروتينات أو المستقبلات غير المقصودة فقد ينتج عنه ردود أفعال سلبية غير مرغوب فيها، وبالتالي يجب تغييره قبل أن يتم تطويره بشكل أكبر.
هذا هو السبب في أنه من المهم تقدير مدى تفاعل الدواء مع البروتين أو المستقبل المستهدف من خلال مقياس يسمى تقارب ارتباط الهدف الدوائي (DTBA). كذلك يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي في التنبؤ بـ DTBA من خلال تحليل ميزات الدواء وأوجه التشابه بين الدواء والبروتين أو المستقبل المستهدف.
ويساعد الذكاء الاصطناعي أيضًا في العثور على أدوية جديدة مرشحة؛ من خلال فحص قواعد البيانات الكبيرة للبيانات الجزيئية والكيميائية ضد البروتين أو المستقبلات المستهدفة. بالإضافة إلى ذلك يمكن للذكاء الاصطناعي محاكاة التفاعلات بين البروتين أو المستقبل المستهدف وآلاف جزيئات الأدوية لتحديد تلك التي يمكن أن تعمل بشكل أفضل في التجارب السريرية.
ومن خلال تقليل عدد الأدوية المرشحة لمزيد من الاختبارات والتنبؤ بالنتائج يعمل الذكاء الاصطناعي على تسريع اكتشاف الأدوية وتطويرها وتقليل التكاليف المرتبطة بها.
اقرأ أيضًا:
أفضل أدوات الذكاء الاصطناعي لتسهيل أعمال الموظفين اليومية