تمكين القرارات السريرية بالذكاء الاصطناعي (AI)
يحمل الذكاء الاصطناعي وعدًا كبيرًا لعلم الأشعة وبدأ الآن في تغيير الرعاية الصحية بعدة طرق. بدءًا من سد الفجوة بين متطلبات البيانات المتزايدة باستمرار والمعقدة للغاية وعدد أخصائيي الأشعة، إلى تبسيط تفسير البيانات من خلال خوارزميات الذكاء الاصطناعي المعقدة وبالتالي تحسين العملية التحليلية. يعد الذكاء الاصطناعي أداة قيمة، عندما يقترن بالمعرفة الفردية لأخصائيي الأشعة والأطباء، فإنه يوفر إمكانات هائلة لصناعة الرعاية الصحية. تركز اتجاهات الذكاء الاصطناعي الرئيسية مثل اتخاذ القرارات المستنيرة والتشخيص المتكامل والتوائم الرقمية بشكل كبير على الكيفية التي يلعب بها علم الأشعة دورًا رئيسيًا في التحول الرقمي للرعاية الصحية وكيف يمكن تمكين أخصائيي الأشعة والأطباء من صياغة الاستنتاج الدقيق لكل مريض. يحمل الذكاء الاصطناعي قدرًا هائلاً من الإمكانات لتحويل جوانب صناعة الرعاية الصحية وليس شيئًا يجب الخوف منه؛ بل هو شيء يجب احتضانه. وفقًا للتقرير المعنون "سوق الذكاء الاصطناعي في اكتشاف الأدوية"؛ نشرته UnivDatos Market Insights. كانت الصين مستثمرًا رئيسيًا لشركات التكنولوجيا الحيوية في الولايات المتحدة على مدى السنوات القليلة الماضية. زادت هذه الاستثمارات بشكل كبير في عام 2019، حيث بلغت 1.4 مليار دولار أمريكي في شركات التكنولوجيا الحيوية والأدوية التي تتخذ من الولايات المتحدة مقراً لها، مقارنة بـ 125.5 مليون دولار أمريكي فقط في عام 2018.
كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يكون طفرة في قطاع التصوير؟
يشهد عالم الأشعة نهجًا تحويليًا لتصميم الذكاء الاصطناعي. يتمثل التحدي الآن في تحديد الفرص المتاحة لتقليل أوجه القصور في قطاع التصوير من خلال دمج الذكاء الاصطناعي. بناءً على الإجراءات والعمليات الحالية المتاحة، إليك تحليل للمجالات التي يمكن للذكاء الاصطناعي من خلالها تحسين ممارسة التصوير الطبي.
- الاكتشاف وتحديد الأولويات: الاكتشاف هو المثال الأبرز للذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية، ولكن هناك المزيد الذي يمكن أن يضيفه هذا التطور التكنولوجي كاختبار فحص. مع الاكتشاف المحوسب، يقوم أخصائي الأشعة بفحص الصور بناءً على فهم الأولوية مما يسرع عملية إعداد التقارير ويعزز نتائج المرضى. مع إضافة خدمات الاسترداد، يسحب الذكاء الاصطناعي صورًا موازية من مجلد للتقييم عندما يواجه حالات غير طبيعية أو صعبة.
- التجزئة: تظل عملية فصل مجال الاهتمام في دراسة التصوير مهمة شاقة وتخضع لعدم الاتساق. يصور التعلم العميق الإمكانات الأكبر لمعالجة هذا القصور. بالنظر إلى قدرته على تعلم تمثيلات البيانات المعقدة، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد في عملية التعلم العميق من خلال الكشف عن التباين غير المرغوب فيه، مثل تقلب القراء، وبالتالي يمكن تطبيقه على مجموعة كبيرة ومتنوعة من الحالات والمعايير السريرية.
- المراقبة والتسجيل: تتطلب مراقبة تطور الورم مقارنة العديد من الصور لتتبع التقدم من خلال تسجيل الصور. في حين أن بعض خصائص التغيير قابلة للتحديد بشكل مباشر من قبل البشر، مثل الاختلافات الكبيرة إلى حد ما في شكل وحجم الجسم والتجاويف، إلا أن البعض الآخر ليس كذلك. يمكن أن تشمل هذه الاختلافات الدقيقة في الاتساق وعدم التجانس داخل الجسم. يساهم تسجيل الصور الرديئة وإنتاج العديد من الأجسام والتغيرات الفسيولوجية بمرور الوقت في زيادة صعوبة تحليل التغييرات. هذا هو المكان الذي يساعد فيه الذكاء الاصطناعي في تعزيز جودة الصور لإجراء تحليل مفصل للقطاع.
- اكتساب الصور: في علم الأشعة، تعتمد دقة اتخاذ القرارات الطبية على ثراء المعلومات الواردة في الصورة. تم تصميم تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي لمساعدة التصدي للتحديات التي تواجه تحقيق صورة عالية الجودة. أولاً، يوجد فرق في بروتوكولات وطرائق التصوير. هناك فرق بين التطورات في أجهزة اكتساب الصور وبرامج إعادة بناء الصور، وهي فجوة يمكن معالجتها باستخدام طرق الذكاء الاصطناعي عن طريق تقليل الكمية وتحسين الجودة الشاملة.
كيف يبدو سير عمل التصوير المدعوم بالذكاء الاصطناعي؟
لقد ساعد الذكاء الاصطناعي في تحويل النظرة العامة لعلم الأشعة والتصوير بالكامل لقسم الرعاية الصحية. كما أنه جلب عنصر الرقمنة في العملية والذي بدوره يساهم بشكل كبير في تحسين العلاج من خلال التشخيص الأسرع والكفاءة المحسنة. تتمتع التطبيقات المدعومة بالذكاء الاصطناعي بالقدرة على تحسين كل خطوة في عملية سير عمل التصوير. الخطوات المذكورة أدناه هي لمحة عن عملية إنشاء شبكة تصوير مدعومة بالذكاء الاصطناعي.
- الطلب/الجدولة: يعد إنشاء اتصال مدعوم بالذكاء الاصطناعي بين المرضى والأطباء لسير عمل منهجي هو الخطوة الأولى في العملية.
- الإعداد والاكتساب: يعد تحديد المواقع القياسي والدقيق للمرضى المدعوم بالذكاء الاصطناعي والتخطيط للإجراء بالإضافة إلى الحصول على المعدات اللازمة هو الخطوة الثانية في العملية.
- المعالجة اللاحقة/القياس الكمي: يعد تسجيل الآفات التلقائي المدعوم بالذكاء الاصطناعي والقياسات التلقائية نتائج العملية اللاحقة التي تساعد في تحديد حالة المريض. هذه هي الخطوة الثالثة في عملية سير عمل التصوير.
- التفسير/إنشاء التقرير: يعد التظليل التلقائي المدعوم بالذكاء الاصطناعي وتوصيف وتشخيص التشوهات والأعضاء هو الجزء الأكثر أهمية في العملية لأنه يساعد في تحديد المخالفات في المريض. هذه هي الخطوة الأخيرة في سير العمل.
الذكاء الاصطناعي يصبح جزءًا لا غنى عنه من الرعاية الصحية
في دراسة نُشرت في علم الأشعة في عام 2018، تمكن الذكاء الاصطناعي من اكتشاف مرض الزهايمر في فحوصات الدماغ قبل 6 سنوات من التشخيص بدقة 98٪. استخدم أخصائيو الأشعة فحوصات الدماغ لتحديد مرض الزهايمر من خلال البحث عن نقص في مستويات الجلوكوز في الدماغ. ومع ذلك، نظرًا لأن المرض هو اضطراب تدريجي بطيء، فإن التغيرات في الجلوكوز خافتة ومعقدة للغاية بحيث لا يمكن اكتشافها بالعين المجردة. أكدت هذه الحالات الحاجة إلى الذكاء الاصطناعي في قطاع التصوير الطبي وجعلته جزءًا لا غنى عنه منه. تعد الرعاية الصحية واحدة من المجالات الرائدة في العالم ويحمل علم الأشعة إمكانات هائلة لحلول جديدة مدعومة بالذكاء الاصطناعي. لكن كل تحسين لا يكون جيدًا إلا بقدر تنفيذه في الروتين اليومي. بالنسبة للرعاية الصحية، فهذا يعني أن الحلول الجديدة تتطلب دمجها في سير العمل الطبي وأن تكون قابلة للتطبيق اقتصاديًا. لضمان تكامل حلولنا بسلاسة في سير العمل السريري، يحتاج متخصصو الرعاية الصحية إلى العمل عن كثب مع التعاون السريري منذ البداية الجديدة للتطورات.
المؤلف: نهى ساكسينا
لمزيد من التفاصيل، اتصل بـ:
UnivDatos Market Insights
C80B, Sector-8, Noida,
Uttar Pradesh 201301
للاستعلامات المتعلقة بالمبيعات، يرجى التواصل معنا على [email protected]