الذكاء الاصطناعي في الطب

 

الذكاء الاصطناعي في الطب

يشهد العالم الكثير من التطورات التكنولوجية في ذلك العصر، فكل يوم هناك اختراعات جديدة واكتشافات جديدة، وقد دخلت التكنولوجيا في الكثير من المجالات، وقد دخل الذكاء الاصطناعي في الطب، وقد أضاف إلى هذا المجال الكثير، فتقدم مجال الطب بشكل لا يصدق، فقلما وجد تشخيص خاطئ، وأصبح من السهل التعرف على سبب المرض وما هو العلاج المناسب.

الذكاء الاصطناعي في الطب

الذكاء الاصطناعي إذا دخل أي مجال، يحقق فيه نجاحات مثمرة، فهو أداة التقدم في أي مجال من المجالات.

الذكاء الاصطناعي هو قدرة الحاسوب أو الآلة على إنجاز المهام البشرية التي تتطلب استخدام العقل والذكاء، فتلك الآلات لديها القدرة على الفهم والتعلم الاستنتاج.

يتم تطبيق الذكاء الاصطناعي في مختلف المجالات وخاصة في مجال الرعاية الصحية، حيث يتم استخدام المفاهيم والقوانين والقواعد والمعادلات من علوم الحاسوب والإحصاء.

من المهم أن يكون الأطباء والباحثون يعلمون كل تلك القواعد والقوانين من أجل الاستفادة منها في المجالات المختلفة، فكل هذا يساهم في تطور التكنولوجيا.

قد لا يكون الذكاء الاصطناعي دور في مجال الطب مثل دوره في مجالات التسويق وصناعات التمويل، وقد يحتاج بعض الوقت من أجل أن يكون للذكاء الاصطناعي دور جوهري في مجال الطب

تطبيق خوارزميات الذكاء الاصطناعي في الطب

تم تطبيق خوارزميات الذكاء الاصطناعي في الطب، فيتم إنشاء الكثير من البيانات في أنظمة الرعاية الصحية، وهذا يجعل أنظمة الذكاء الصناعي جاهزة لحل أي مشكلة من المشاكل السريرية المتواجدة بها.

يوجد تطبيقات كم التطبيقات الخوارزمي التي أفادت المرضى والأطباء في حل الكثير من المشاكل السريرية التي واجهوها.

الخوارزمية الأولى

تم تطبيق الخوارزمية الأولى الخاصة بالذكاء الاصطناعي في مجال الطب، وتلك الخوارزمية تتفوق على الأطباء في عملية تصنيف الصور، فقد تم تطوير خوارزمية الكشف التلقائي في جامعة سيول الوطنية، وفي كلية  الذكاء الاصطناعي، كي يتم الكشف التلقائي عن طريق تحليل صور أشعة الصدر، واكتشاف النمو الغير طبيعي للخلايا مثل الأورام أو السرطان.

وقد تمت مقارنة طريقة الخوارزمية الأولى في الكشف التلقائي بعدد من الأطباء، وقد تفوقت على الجميع ماعدا عدد قليل جدا من الأطباء، وهذا يدل على أن طرف الذكاء الصناعي تتفوق على الأطباء في هذا المجال.

الخوارزمية الثانية

أثبتت الخوارزمية الثانية تفوق على العنصر البشري في كشف الأمراض هي الأخرى، وهو ليس أول تطبيق الذكاء الصناعي في الطب، وتلك الخوارزمية تقوم بالكشف عن الأماكن المشبوهة المشكوك أن بها نمو غير طبيعي للخلايا أو الأنسجة.

تم تحليل العينات الملطخة الأنسجة من أجل الكشف عن النمو الغير طبيعي للخلايا من أجل معرفة إذا كانت المريضة تعاني من سرطان الثدي أم لا.

تفوقت الخوارزمية الثانية التي تقوم بتحليل الأنسجة على الأطباء الذين يقومون بتلك التحاليل، ومن هنا ظهرت أهمية الذكاء الصناعي في الطب، في تطبيق ذلك المجال يمكن أن يحمي من الأخطاء الطبية التي يمكن أن تحدث، بالعين المجردة قد لا تستطيع أن تكتشف وجود سرطان في منطقة ما، ولكن أجهزة الذكاء الاصطناعي قادرة على تحديد أماكن الخلايا السرطانية بنسبة نجاح تصل الى 99%.

كما يوجد العديد من الخوارزميات التي تساعد الطبيب في الوصول إلى أدق تشخيص للحالة وبشكل أسرع من المعتاد، مع تحري الدقة من أجل تحديد مكان الإصابة والعلاج المناسب

مع مرور الوقت، وعندما يكون  بمجال الذكاء الاصطناعي في الطب دورًا جوهريًا، سيتم استخدام الخوارزميات في العيادات الطبية العادية، ولن يتم ذلك إلا عندما تعتمد للحكومة استخدام الخوارزميات في العيادات الطبية العادية.

ستساعد الخوارزميات في التحقق من بيانات المريض، وتشخيصها بشكل سريع، وتحري الدقة في التشخيص ، كما أن الخوارزميات يتم استخدامها في الحالات التي لم تستطع أجهزة الحاسوب تشخيصها بشكل دقيق.

تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الطب

يوجد العديد من التطبيقات للذكاء الاصطناعي في الطب، والتي ساهمت بشكل كبير في تقدم ذلك المجال، وحل الكثير من المشاكل والرد على التساؤلات التي لم يكن لها رد، وتتمثل في:

التعلم الآلي

أصبح لأجهزة الحاسوب القدرة على مساعدة الأطباء في التشخيص والعلاج، فعن طريق تعريف تلك الأجهزة للبيانات المختلفة مثل الصور والمعلومات والبيانات الجينية والفيزيولوجيا ومكون البرامج العصبية للنصوص الغير مهيكلة، وعن طريق اتعامل مع كل تلك البيانات، ومعرفة البيانات الخاصة بالحالة المرضية، يتم مساعدة الطبيب في القيام بعمل تشخيص دقيق جدا للحالة، واقتراح طرق العلاج المناسبة.

يتم تقسيم أجهزة الذكاء الاصطناعي إلى فئتين، فئة لها البيانات المنظمة مثل طرق علم الوراثة أو التصوير، وطرق البرمجة اللغوية العصبية، تعب الغيبة التي تقوم باستخراج البيانات الغير منظمة.

التعلم العميق

الذكاء الاصطناعي في الطب يقوم بتجميع المعلومات عن المرضى وعن الحالات المختلفة، ومقارنتها بالمعلومات والبيانات المنظمة التي تمت تغذية الأجهزة بها من تشخيص المرض، وتحديد الاحتمالات التي يمكن أن تنتج عن المرض.

 وعن طريق البرمجة اللغوية العصبية، يتم تحويل البيانات إلى بيانات منظمة يمكن قراءتها، ويتم تحليلها عن طريق أجهزة الذكاء الاصطناعي.

معالجة اللغات الطبيعية

أجهزة الذكاء الاصطناعي في الطب تقوم بتجميع جميع البيانات والمعلومات الخاصة بالمريض مثل التاريخ المرضي والتشخيص والملاحظات، وبعض البيانات الشخصية عن المريض مثل العمر أو الجنس وبعض البيانات المطلوبة من أجل التنبؤ بما سيحدث فيما بعد.

التعلم الخاضع للرقابة

تم تقسيم خوارزميات الذكاء الاصطناعي في الطب إلى التعلم الغير خاضع للإشراف الذي يساعد في استخراج المميزات ، والتعلم الخاضع للإشراف يساعد في استخراج التنبؤات والتعلم المعزز الذي يهدف إلى  استراتيجية التسلسل للعقوبات والمكافآت، والتعلم الشبه خاضع، وهذا نظام هجين يتم الاعتماد عليه في حالة وجود بعض النتائج المفقودة للموضوعات.

طرق التعلم الغير خاضع للرقابة

يتم تجميع المكونات الرئيسية وتحليلها تجميع موضوعات ذات سمة متشابهة معًا، كما أن الخوارزميات تقوم بعمل تسميات عنقودية للمرضى، فيصبح المرضى غير متشابهين في المجموعات، ومتشابهين في العناقيد.

طرق التعلم الخاضعة للرقابة

في تلك الطريقة، يتم دراسة الموضوعات بطريقة مختلفة قليلا، فيتم استخدام عملية تدريب معينة من أجل القيام رؤية النتائج باستخدام السمات، وتلك الطريقة تربط بين السمات الأقرب للنتائج بالمخرجات، وعلم التقنية هذ أحد أشهر تقنيات الذكاء الاصطناعي في الطب.

بعض المخاوف المستقبلية

لدى العلماء بعض المخاوف المستقبلية من التطورات التي تحدث في مجال الذكاء الاصطناعي، فالخوف من أن تحل أجهزة الذكاء الاصطناعي محل العقول البشرية التي قامت بتصميم تلك الأجهزة في المستقبل.

الجميع يعلم أن تلك التقنيات يتم تطويرها من كل المجتمعات، ولهذا يجب أن يتم تعويض المجتمعات بشكل مناسب.

أصبح من السهل تشخيص الحالات بطريقة دقيقة باستخدام الذكاء الاصطناعي في الطب، ولكن ضمان عدم إفساد تلك الأجهزة في المستقبل يقع على عاتق الأطباء أولًا ثم المجتمع ككل.

يشهد العالم الكثير من التطورات في جميع المجالات بسبب استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي بها، ومن ضمن تلك المجالات المجال الطبي، باستخدام الذكاء الصناعي في الطب ساعد كثيرا في تطور ذلك المجال، والقيام بالتشخيص الأمثل للأمراض المختلفة، مع تفادي التشخيص الخاطئ وغيره من الأخطاء الطبية.