كيف تُحوِّل تقنية الذكاء الاصطناعي الرعاية الصحية

تواجه أنظمة الرعاية الصحية العالمية ضغوطًا بسبب شيخوخة السكان، وازدياد أعداد المرضى المصابين بأمراض مزمنة، وارتفاع تكاليف العلاج والأدوية، ونقص الكوادر. في الوقت نفسه، تُسهِم المتطلبات المُرهِقة للتوثيق في زيادة الإرهاق المهني لدى الأطباء والممرضين.

تشهد تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي التنبئي والتوليدي تطورًا سريعًا يُحسِّن بالفعل طريقة عمل المهنيين الطبيين والباحثين السريريين والإداريين في المستشفيات وشركات التأمين، وهي على وشك إحداث تغييرات أكثر تحولًا في السنوات المقبلة. تمتاز أنظمة الذكاء الاصطناعي هذه بقدرتها على اكتشاف الأنماط الخفية في مجموعات البيانات الضخمة، والتركيز على التفاصيل الدقيقة في الصور الطبية، ودعم التشخيص في الحالات المعقدة، واقتراح تحسينات تشغيلية يمكن تطبيقها لخفض التكاليف. قد تؤدي هذه التطورات إلى إصلاحات في الإجراءات، وزيادة الإنتاجية، وتحسين نتائج المرضى. تابع القراءة للتعرّف على فوائد الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية وتحدياته وتطبيقاته.

ما المقصود بالذكاء الاصطناعي؟

يستخدم الذكاء الاصطناعي نماذج تنبؤٍ إحصائية معقدة وكميات كبيرة من الحوسبة للمساعدة في حل المشكلات المعقدة، وفهم استفسارات اللغة الطبيعية والاستجابة لها، وإنشاء مقاطع الفيديو وأشكال أخرى من المحتوى الإلكتروني، وتصنيف الصور، وغير ذلك. تُدرَّب الشبكات العصبية، بما فيها النماذج اللغوية الكبيرة، على كميات ضخمة من البيانات التاريخية لإنشاء نماذج ذكاء اصطناعي يمكنها تقديم تنبؤات تساعد المستخدمين على توقّع مجموعة من المشكلات وحلّها. يمكن لهذه النماذج أيضًا العودة إلى معاييرها الإحصائية لتصحيح الأخطاء ونقل معرفتها للوصول إلى استنتاجات حول مشكلات ومجالات جديدة. لقد أدّت الاستثمارات الضخمة في مراكز البيانات والرقاقات اللازمة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي وتشغيل الاستدلال (عملية الاستنتاج التي تستخدمها للرد على استفسارات المستخدمين) إلى تغذية طفرة الذكاء الاصطناعي.

ما المقصود بالذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية؟

يستخدم الأطباء والباحثون السّريريون وشركات الأدوية والكوادر الطبية تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي للمساعدة في التشخيص، وفحوصات المرضى، وتطوير الأدوية، وتحسين كفاءة المستشفيات. أصبحت السجلات الصحية الإلكترونية (EHRs) واسعة الانتشار في المستشفيات والمراكز الطبية في الولايات المتحدة خلال الأعوام الخمسة عشر الماضية، ويرجع ذلك إلى حد كبير لمليارات الدولارات من الحوافز الفيدرالية. وعلى الرغم من أنها جعلت حفظ السجلات أكثر دقة وقلّلت الأخطاء الطبية، فإن متطلبات تدوين الملاحظات المُرهِقة وصعوبة التنقل في شاشاتها وكثرة التنبيهات ورسائل البريد الوارد قد أوجدت أيضًا عبئًا إضافيًا على العاملين في مجال الرعاية الصحية. يمكن للسجلات الصحية الإلكترونية المحسّنة بوكلاء الذكاء الاصطناعي أن تساعد الأطباء السريريين على توفير الوقت وزيادة وقت التواصل مع المرضى من خلال طلب إنشاء ملخصات لحالة المريض وأدويته ونتائج المختبر قبل الفحص، والانتقال بسرعة إلى الوظائف الرئيسية، وإتاحة التحدّث أو الكتابة بأوامر لغة طبيعية.

ففي مجال الأشعة، يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي المساعدة في تحديد مناطق المسح ذات أعلى احتمالية لنمو أنسجة غير طبيعية أو قياس مؤشرات محددة، مثل تغيّر حجم الكلية، التي يمكن أن تساعد الأطباء على توقّع تراجع الوظائف قبل ظهوره في اختبارات الدم.

ومع ذلك، تستهدف العديد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية تخفيف الأعباء الإدارية عن المستشفيات والمراكز الطبية—على سبيل المثال، من خلال أتمتة الفوترة وجدولة المواعيد، والمساعدة في كتابة خطابات الموافقة المسبقة لشركات التأمين، أو تذكير المرضى بموعد إجراء تصوير الثدي الشعاعي. يعمل قطاع تكنولوجيا معلومات الرعاية الصحية على بناء أنظمة ذكاء اصطناعي توليدي تدعم التشخيص من خلال تحليل تاريخ المرضى ونتائج الفحص ونتائج الاختبارات المخبرية جنبًا إلى جنب مع مراجعات للمصادر المعرفية حول الأمراض، والوصول إلى استنتاجات يمكن أن تساعد الأطباء في الحالات المعقدة.

النقاط الرئيسة

• تُدرَج في السجلات الصحية الإلكترونية قيد التطوير وظائف الذكاء الاصطناعي التوليدي التي تتيح للأطباء الاطّلاع على ملخصات لملفات المرضى ونتائج المختبر وتصفية المعلومات ذات الصلة بحالات معينة.
• يمكن لأدوات التشخيص باستخدام الذكاء الاصطناعي توفير الوقت على اختصاصيي الأشعة وزيادة دقتهم من خلال عرض مناطق المسح ذات أعلى احتمالية لوجود نمو سرطاني للأنسجة، أو من خلال قياس مؤشرات تساعد في توقّع تراجع وظائف الأعضاء قبل ظهوره في اختبارات الدم.
• يمكن للذكاء الاصطناعي المساعدة في استخلاص استنتاجات من بيانات واردة من مصادر متفرقة—بما في ذلك السجلات الصحية الإلكترونية ومخرجات الأجهزة الطبية ونتائج الاختبارات الجينية—قد تكون ذات صلة بالأبحاث والرعاية.
• في المكاتب الخلفية، يمكن للذكاء الاصطناعي مساعدة أقسام الفوترة على زيادة الإيرادات، وأتمتة جدولة المواعيد، وتذكير المرضى بالفحوصات، وصياغة طلبات الموافقة المسبقة.

فوائد الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية

يُتوقَّع أن يقدِّم الذكاء الاصطناعي مجموعة واسعة من الفوائد في مجالات البحث الطبي وتطوير الأدوية والتشخيص السريري والرعاية وإدارة الرعاية الصحية.

• EHRs: يمكن لأنظمة السجلات الصحية الإلكترونية المحسّنة باستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي أن توفّر وقت الأطباء من خلال مساعدتهم على التحضير للمواعيد عبر ملخصات موجزة لحالة المريض، وتبسيط التنقّل داخل النظام، وأتمتة تدوين الملاحظات.
• التصوير التشخيصي: تستخدم أقسام الأشعة في المستشفيات الذكاء الاصطناعي لتحليل الصور الطبية للمساعدة في تحديد مشكلات الأعضاء وغيرها، والمساهمة في توقّع الأمراض بشكل أسرع وأكثر دقة مما كان ممكنًا سابقًا.
• جدولة المستشفى والتخطيط: يمكن لأنظمة الجدولة المحسّنة بالذكاء الاصطناعي مساعدة الإداريين على تخصيص الموظفين والمعدات إذ تكون الحاجة إليها أكبر. تستطيع الروبوتات المزوّدة بالذكاء الاصطناعي تعلم إجراءات جديدة لتسليم الأدوية والعينات المخبرية والطعام والإمدادات الأخرى بكفاءة.
• التجارب السريرية: تقوم شركات الأدوية بتمشيط بيانات السجلات الصحية الإلكترونية المتعلقة بنتائج الصحة والتركيبة السكانية للعثور على مشاركين في التجارب السريرية. يهدف العمل البحثي في مركز كامبريدج للذكاء الاصطناعي في الطب إلى إيجاد مجموعات فرعية من المرضى ضمن التجارب الفاشلة ممن استفادوا بالفعل من علاج معين. تستفيد عملية تطوير الأدوية في المختبرات من نماذج الذكاء الاصطناعي التي يمكنها اكتشاف الأنماط في كيفية تفاعل المركّبات الجزيئية مع مسببات الأمراض بما قد يجعلها مرشحة لمزيد من الدراسة.
• البحث الطبي: تحتوي السجلات الصحية الإلكترونية على ملاحظات مكتوبة غنية بالمعلومات المتعلقة بالعلاجات والنتائج، لكن يصعب استخراج هذه البيانات غير المهيكلة للبحث. يمكن لمعالجة اللغة الطبيعية استخراج البيانات من تلك الملاحظات السريرية للمساعدة في كشف الآثار الجانبية للأدوية أو تحديد العلامات المبكرة للأمراض. يمكن للمعايير الصناعية مثل عناصر بيانات الأورام المشتركة الدنيا (mCODE) للأمراض السرطانية أن تتيح بيانات السجلات الصحية الإلكترونية من منصات برمجية مختلفة للباحثين حتى يتمكنوا من مقارنة خيارات العلاج.
• سلامة الأدوية: قد يستفيد هذا المجال قريبًا من أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تستخلص البيانات السريرية المخزنة في السجلات الصحية الإلكترونية لقياس مدى فاعلية الأدوية ومخاطرها بين مجموعات سكانية مختلفة. يمكن للنماذج اللغوية الكبيرة، بمساعدة تقنية تُسمى الاسترجاع المعزَّز بالتوليد (RAG)، دمج مجموعات بيانات شركات الأدوية للمساعدة في العثور على المرضى الأكثر عرضة لردود الفعل السلبية تجاه الأدوية.

تحديات الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية

تواجه عملية تطبيق الذكاء الاصطناعي على بيانات السجلات الصحية الإلكترونية تحديات عديدة، إذ لا يؤدي ذلك تلقائيًا إلى تحسين الرؤى أو رعاية المرضى أو عمليات المستشفيات. يحتاج الأطباء السريريون والإداريون وغيرهم من الموظفين إلى الثقة الكافية في هذه التكنولوجيا لاستخدامها بشكل منتظم، وأن يكونوا على دراية باحتمال وقوع أخطاء. تحتاج المستشفيات ذات الموارد المالية المحدودة إلى فهم التكلفة العالية لتنظيف بيانات المرضى وإخفاء هويتهم لجعلها جاهزة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي. تابع القراءة للتعرّف على المزيد من هذه التحديات وغيرها.

• ثقة الأطباء: قد يتردد الممارسون الطبيون في استخدام الأنظمة التي قد تتسبب في أخطاء أو تحل محل عملهم. يجب أن تعمل الأنظمة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي كمساعدين يساعدونهم على تحسين جودة الرعاية، وذلك من خلال الانتقال بحذر من حالات الاستخدام منخفضة المخاطر إلى الحالات الأعلى مخاطرة.
• قواعد الخصوصية: لقد حدّت القواعد الصارمة المتعلقة بكيفية مشاركة بيانات الرعاية الصحية والوصول إليها من كمية البيانات المتاحة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي. لكن اللوائح العالمية تتغير للسماح باستخدام المزيد من البيانات الصحية في تدريب النماذج ودعم القرارات الطبية. فعلى سبيل المثال، تضع لائحة مساحة البيانات الصحية الأوروبية تنسيقات مشتركة للبيانات الطبية وقواعد لإعادة استخدامها. كما سيجعل مشروع قانون البيانات (الاستخدام والوصول) في المملكة المتحدة بيانات الحالات السابقة والمواعيد والفحوصات متاحة عبر هيئة الخدمات الصحية الوطنية بغضّ النظر عن نظام تكنولوجيا المعلومات الذي أنشأها.
• جودة البيانات: تُعد البيانات الطبية الكاملة والموحّدة عنصرًا أساسيًا للتشخيصات والعلاجات الفعّالة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي. لكن عملية تنظيف البيانات لضمان جودتها يمكن أن تُرهق الموارد المالية لمقدمي خدمات الرعاية الصحية، خصوصًا المستشفيات والمراكز الطبية الأخرى ذات هوامش الربح المحدودة.
• الجزر البياناتية: لقد أدى نقص التوافق بين السجلات الصحية الإلكترونية لمورّدين مختلفين إلى الحدّ من مشاركة البيانات بين مقدمي خدمات الرعاية الصحية. ويسري ذلك أيضًا على انعدام التوافق عبر الأنظمة لدى مجموعات البحوث السريرية وشركات الأدوية والجهات الحكومية. تُسهم المعايير الصناعية والتبادلات الحكومية للبيانات في معالجة هذه المشكلة.

10 حالات استخدام وأمثلة للذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الصحية

يطبّق المهنيون الطبيون الذكاء الاصطناعي عبر مجموعة واسعة من التطبيقات لتحسين الرؤى التشخيصية والقرارات السريرية، والتنبؤ بنتائج المرضى، والقيام بالكثير غير ذلك. فيما يلي 10 من أكثر حالات استخدام الذكاء الاصطناعي شيوعًا في مجال الرعاية الصحية وعلوم الحياة.

1. التصوير الطبي: يمكن لتحليل الأشعة السينية والتصوير بالرنين المغناطيسي والتصوير المقطعي المحوسب بالاعتماد على الذكاء الاصطناعي مساعدة الأطباء في تشخيصاتهم—على سبيل المثال، من خلال تحديد تغيّرات حجم الكلى للتنبؤ المبكر بانخفاض الوظائف. يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي المساعدة في تحديد مناطق من الصور ذات أعلى احتمال لنمو أنسجة غير طبيعية.
2. اتخاذ القرار التنبؤي: يستخدم أحد مشغّلي مستشفيات التأهيل في الولايات المتحدة نماذج الذكاء الاصطناعي للمساعدة في التنبؤ بحوادث سقوط المرضى والإشارة إلى المرضى الذين تم إخراجهم وقد يكونون أكثر عرضة لإعادة الدخول. كما يستخدم مقدمو خدمات الرعاية الصحية الذكاء الاصطناعي لاتخاذ قرارات أفضل بناءً على توقعات مخاطر الأمراض ونتائج المرضى.
3. دعم القرار السريري: في دراسة محدودة نُشرت عام 2024 في JAMA Network Open، كانت التشخيصات الطبية المعتمدة فقط على إدخال ست حالات في روبوت GPT-4 GenAI التابع لـ OpenAI أكثر دقة بكثير من تلك التي قدّمها الأطباء الذين استخدموا الروبوت للمساعدة أو لم يستخدموه على الإطلاق.
4. معالجة اللغة الطبيعية: يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي أتمتة تدوين الملاحظات في أثناء فحوصات المرضى من خلال التعرّف الصوتي. كما يمكنها استخراج رؤى من الملاحظات السريرية.
5. اكتشاف الأدوية: من خلال فحص المُركّبات الجزيئية في مكتبة إحدى شركات الأدوية لتحديد الفعالية، يمكن للذكاء الاصطناعي تسريع تحديد العلاجات والعقاقير الجديدة. ويمكن استخدامه أيضًا للتنبؤ بسلامة الأدوية وآثارها الجانبية.
6. الطب المُخصص: يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي تقديم رؤى حول استجابات المرضى الفردية للأدوية بناءً على جيناتهم، ما يساعد الممارسين على تحديد التوقيت والجرعة الأمثلين.
7. الأتمتة الإدارية: يمكن للبرمجيات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي تبسيط جدولة المرضى، والمتابعات، والفوترة، والتوثيق، إضافةً إلى مساعدة مقدمي خدمات الرعاية على خفض التكاليف من خلال التنبؤ باحتياجات الموظفين والمعدات الطبية.
8. المراقبة عن بُعد للمرضى: يمكن لأجهزة الاستشعار والأجهزة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي التي يرتديها المرضى مساعدة الأطباء على مراقبة حالات القلب والسكري والسرطان وغيرها حتى يتمكنوا من التدخل عند عدم التزام المرضى بخطط العلاج أو الرياضة أو النظام الغذائي أو غيرها.
9. المساعدون الصحيون الافتراضيون: يمكن لروبوتات الدردشة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي مساعدة المرضى في الاستفسار عن الحالات والعلاجات والتوصية بتغييرات في نمط الحياة أو النظام الغذائي. كما يمكن لمقدمي خدمات الرعاية استخدام روبوتات الدردشة لمساعدة المرضى على جدولة المواعيد والاستعداد لها.
10. الجراحة الروبوتية: يمكن لأنظمة الكاميرات والأذرع الميكانيكية والأدوات الموجّهة حاسوبيًا والمُعزّزة بالذكاء الاصطناعي، والخاضعة لتحكم الجرّاح، أن تعمل في بعض الحالات بدقة أعلى من الأطباء باستخدام الأدوات اليدوية، ما قد يؤدي إلى مضاعفات أقل ونزيف أقل وأوقات تعافٍ أسرع. كما يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي المساعدة في تخطيط خطوات الجراحة الروبوتية، وتحديد مواضع الأدوات، وتصنيف الصور الطبية.

ما مستقبل الذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الصحية؟

ستساعد مواصلة تطوير واعتماد المعايير الوطنية ومعايير القطاع مؤسسات الرعاية الصحية والحكومات على تبادل المزيد من البيانات، ما يوفر أساسًا أقوى للرؤى المعتمدة على الذكاء الاصطناعي. لكن المستشفيات التي تعاني ضغوطًا مالية ستحتاج إلى إيجاد طرق للاستثمار في أحدث الأدوات وإعداد بياناتها لتحليل الذكاء الاصطناعي.

ومن المتوقع أن ينتشر استخدام الروبوتات في المستشفيات، وهي روبوتات يتحكم فيها الممرضون وغيرهم من العاملين من هواتفهم للمساعدة في نقل عينات المختبر والمعدات الطبية والإمدادات بهدف تقصير أوقات التوصيل وتوفير وقت الموظفين. تبدأ أيضًا السجلات الصحية الإلكترونية التي تستخدم الذكاء الاصطناعي التوليدي لتوفير المعلومات ذات الصلة للأطباء في الوقت المناسب وتقليل الحاجة إلى التنقل عبر الشاشات المعقدة بالظهور في السوق.

وخلال العقد المقبل، من المرجح أن يستفيد الأطباء من أنظمة ذكاء اصطناعي تساعد في دعم اتخاذ القرار الطبي في أثناء زيارات المرضى، إذ تقترح التشخيصات عبر جهاز كمبيوتر أو جهاز لوحي استنادًا إلى ما يقوله الطبيب، والمطبوعات المتاحة، والبيانات الخاصة بحالات سابقة مشابهة. كما يمكن لهذه الأنظمة المساعدة في التوصية بالفحوصات والأدوية.

تحديث الرعاية الصحية باستخدام Oracle

تعزز منتجات Oracle Health جوانب مختلفة من الرعاية، بما في ذلك من خلال الذكاء الاصطناعي التوليدي. يمكنها المساعدة في تخصيص سير العمل للموظفين، وتبسيط إدارة المرضى، وتوفير المعلومات ذات الصلة قبل الفحوصات.

يعمل Oracle Health Clinical AI Agent على التقاط محادثات الطبيب والمريض لإنشاء مسودات ملاحظات السجل الصحي الإلكتروني، ويسمح للأطباء باستدعاء بيانات من السجل الطبي للمرضى عبر أوامر صوتية. تتيح Oracle Health Data Intelligence لمقدمي خدمات الرعاية والدافعين إجراء تحليلات ذكاء اصطناعي على البيانات السريرية والمالية. ويمكن للخدمات إعطاء الأولوية للمرضى ذوي الخطورة العالية، والإشارة إلى الفحوصات المتأخرة، وتنبيه المرضى لجدولة المواعيد.

الأسئلة الشائعة حول الذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الصحية

كيف يُستخدم الذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الصحية؟

يحوّل الذكاء الاصطناعي العديد من جوانب رعاية المرضى وإدارة الرعاية الصحية، بما في ذلك الدعم التشخيصي، وخطط العلاج المُخصصة، والتوثيق، والتجارب السريرية، والتخطيط داخل المستشفيات.

ما مثال على استخدام الذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الصحية؟

يمكن لبرمجيات الرعاية الصحية المعززة بالذكاء الاصطناعي استدعاء معلومات سجلات المرضى الإلكترونية بسرعة، ومساعدة الأطباء في توثيق زيارات المرضى بشكل أسرع، ومساعدة شركات الأدوية في تصميم التجارب السريرية، ومساعدة المستشفيات في التخطيط للموارد البشرية.