الذكاء الاصطناعي هو أحد التقنيات التي تعمل على إحداث تحول تدريجي في العلوم الطبية. توفر هذه التقنية نتيجة دقيقة للمستخدم من خلال أخذ البيانات ومعالجتها. اليوم، تتوسع تطبيقات الذكاء الاصطناعي في العلوم الطبية، وتستخدم العديد من المؤسسات الطبية هذه التكنولوجيا في عمليات التشخيص والعلاج ورعاية المرضى.
تاريخ
للذكاء الاصطناعي تاريخ طويل، وقد استخدم هذا المصطلح لأول مرة في التاريخ عام 1956. وعلى الرغم من هذا التاريخ الطويل، إلا أنه لا يوجد حتى الآن تعريف دقيق للذكاء الاصطناعي، كما أن معظم التعريفات المقترحة لهذه التكنولوجيا متناقضة ومتطورة. وتعتبر تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الطب من أكثر المجالات الواعدة لهذه التكنولوجيا.
من سبعينيات إلى تسعينيات القرن العشرين، حقق الذكاء الاصطناعي تقدمًا في مجال العلوم الطبية، مثل التفسير التلقائي لمخططات كهربية القلب (ECG)، ولكن اليوم لا يُشار إلى هذه التطورات غالبًا على أنها ذكاء اصطناعي حقيقي.
كيف يعمل الذكاء الاصطناعي
يتعرف الذكاء الاصطناعي في الواقع على الأنماط الموجودة في البيانات بمساعدة أساليب التعلم الآلي واستخدام الخوارزميات. ويمكن ذكر تشخيص اعتلال الشبكية السكري ضمن تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الطب. تصوير قاع العين هو طريقة تصوير شبكية العين لتشخيص اعتلال الشبكية السكري. أظهر الباحثون في جوجل أن نظام الذكاء الاصطناعي المدرب على آلاف صور شبكية العين يمكنه تشخيص اعتلال الشبكية السكري بحساسية طبيب العيون. ومع هذا النظام أيضًا، شوهدت علاقة غير مكتشفة سابقًا بين أنماط قاع العين الفوتوغرافية وخطر حدوث مضاعفات القلب والأوعية الدموية.
في التعلم الآلي، من خلال فحص بيانات الإدخال (مثل صور الشبكية) وبعض المخرجات (مثل تأكيد أو رفض اعتلال الشبكية السكري)، تتعلم الخوارزمية إنشاء البيانات الصحيحة لمدخل معين.
يرجع التطور الأخير في الذكاء الاصطناعي إلى حد كبير إلى نجاح "التعلم العميق". التعلم العميق هو فرع فرعي من طريقة التعلم الآلي حيث يتم استخدام شبكة عصبية اصطناعية ذات عدد كبير من الطبقات للتعرف على أنماط البيانات. تشتمل البنية الأساسية لهذه الشبكات العصبية على طبقة إدخال وطبقة إخراج وعدد من الطبقات المخفية بينهما. تحتوي العديد من الشبكات العصبية الحديثة على أكثر من 100 طبقة ويمكنها نمذجة العلاقات المعقدة بين بيانات الإدخال والإخراج، ولكنها قد تتطلب المزيد من البيانات أو وقت الحساب أو التصاميم المعمارية المتقدمة لتحقيق الأداء الأمثل.
تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الطب
اليوم، تتمتع أنظمة تشخيص الصور الطبية التي تستخدم الذكاء الاصطناعي بتطبيقات كان يؤديها في السابق خبراء بشريون. في الوقت الحالي، يمكن القول إن التعرف التلقائي على الصور الطبية هو المجال الأكثر نجاحًا لتطبيقات الذكاء الاصطناعي في الطب. كما توسعت تطبيقات هذه التكنولوجيا لتشمل التجارب السريرية والأبحاث التطبيقية والأبحاث الطبية الحيوية.
ومن تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الطب يمكن ذكر ما يلي:
طرق التصوير:
- الأشعة: أهم تطبيقات الأشعة هو تشخيص الأمراض، وبما أن الصور غالباً ما تحتوي على جزء كبير من المعلومات، فإن تقنيات التعلم العميق مهمة هنا.
- طب العيون: تصوير قاع العين هو طريقة غير جراحية لتسجيل صور الشبكية والقرص البصري والبقعة. يمكن أن تلعب طريقة التصوير هذه دورًا حيويًا في تشخيص بعض الأمراض ومكافحتها والتي تعد من بين أسباب العمى التي يمكن الوقاية منها.
- علم الأمراض: تقييم التشريح المرضي (علم أمراض الأنسجة) هو المعيار الذهبي لتشخيص العديد من أنواع السرطان. في هذه الطريقة، يتم فحص عينات الأنسجة وتفسيرها تحت المجهر. مع ظهور الشبكات العصبية ذات الطبقات المتعددة، يمكن أن يكون الذكاء الاصطناعي مفيدًا في تشخيص سرطان البروستاتا، وانتشار سرطان الثدي في الغدد الليمفاوية، والكشف عن الانقسام الفتيلي في سرطان الثدي.
- الأمراض الجلدية: يتم تشخيص وتمييز الآفات الجلدية عن طريق الفحص من قبل طبيب الأمراض الجلدية . ويمكن إدراج هذا العمل في مجال تطبيقات الذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال، من الممكن عادة التمييز بين سرطان الجلد وآفات الشامات الحميدة عن طريق الفحص البدني. ويمكن للذكاء الاصطناعي القيام بذلك باستخدام كاميرات الهاتف المحمول.
- تفسير الجينوم: تولد طرق التسلسل عالية الإنتاجية بيانات أولية ضخمة للدراسات الجينومية. يمكن للشبكات العصبية الاصطناعية العميقة تفسير المتغيرات الجينية بشكل أفضل من الطرق التقليدية من خلال فحص هذه البيانات.
- التنبؤ بالنتائج السريرية ومراقبة المريض
- التحقق من الحالة الصحية باستخدام الأجهزة القابلة للارتداء
- الجراحة الروبوتية الآلية
آفاق الذكاء الاصطناعي في الطب
تعمل تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي على إحداث تحول في العلوم الطبية؛ ولذلك، يجب على النظام الصحي أن يتخذ خطوات نحو هذا التحول. وهناك حاجة إلى مزيد من الأبحاث والدراسات لتوسيع تطبيقات هذه التكنولوجيا في العلوم الطبية. ونظرا لحساسية هذا المجال وارتباطه بصحة الإنسان فإن هذه الدراسات تحتاج إلى مزيد من الدقة.