تطبيقات التعلم الآلي في الرعاية الصحية 2022: ماذا نتوقع؟

يساعد التعلم الآلي (ML) في الرعاية الحرجة والتشخيص والعلاج في جميع أنحاء العالم منذ بعض الوقت. يمكن استخدام البيانات السريرية وموارد المستشفيات بشكل أكثر فاعلية بمساعدة أنظمة ML والذكاء الاصطناعي. في البداية ، تم استخدام ML بشكل أساسي لتطوير اللقاحات ودراسة الأمراض والعمل مع الجينوميات. ومع ذلك ، فإن إدارات المستشفيات تعتمد الآن بسرعة منصات يحركها ML لتحسين خدماتها.

يمكن للمستشفيات أيضًا تلبية احتياجات المزيد من المرضى بمساعدة الذكاء الاصطناعي وتحديد أولويات المرضى الذين يحتاجون إلى إشراف بشري مكثف. لا يهدف التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي (AI) إلى استبدال العاملين في مجال الرعاية الصحية البشرية أو الأطباء ، ولكنهم ببساطة يجعلون وظائفهم أسهل. بدءًا من تحليل سجلات المرضى واقتراح التدخلات وحتى المساعدة في البحث عن الأدوية وتركيبها ، فإن ML هو مصدر القوة لكل شيء.

لنأخذ مثالاً حيث يوجد حوالي 20 مريضًا يحتاجون إلى رعاية حرجة ، ولكن لا يوجد سوى 15 طبيبًا ومقدمي رعاية في الموقع. في مثل هذه الحالة ، يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي المدعوم من ML في تحديد المرضى الذين يحتاجون إلى دعم بشري فوري. يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي الأطباء وموظفي المستشفى على اتخاذ قرارات فعالة عند الحاجة.

وبالمثل ، دعنا نفترض أن المريض في حاجة ماسة إلى التدخل الطبي ، لكن المريض لديه سجلات طبية سابقة قد لا تسمح باستخدام بعض الأدوية ، أو قد يحتاج المريض إلى ممارسة أو علاج طبي معين. يستغرق الاطلاع على السجلات الطبية وقتًا ويحتاج إلى تعاون من الأقسام والمتخصصين الآخرين. يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي في هذه العملية من خلال اقتراح أفضل الممارسات لكل مريض. يمكن حتى تخصيص العلاجات بناءً على بيانات أخرى ، مثل المجموعات الديموغرافية والجينومات.

تعلم التعلم الآلي عبر الإنترنت من أفضل الجامعات في العالم - الماجستير ، وبرامج الدراسات العليا التنفيذية ، وبرنامج الشهادات المتقدمة في ML & AI لتسريع حياتك المهنية.

استكشف دوراتنا التدريبية حول التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي

أهمية ML في الرعاية الصحية

الطب والعلاجات لها نتائج مختلفة على أشخاص مختلفين. لفترة طويلة ، كنا نتعامل مع الرعاية الصحية والطب القياسيين كنظام "مقاس واحد يناسب الجميع". ليس فقط العمر والجنس والوزن والتاريخ الطبي هو ما يحدد آثار الرعاية الصحية ولكن أيضًا عوامل مثل العادات اليومية والنظام الغذائي.

على سبيل المثال ، قد يتم وصف المريض المصاب بارتفاع ضغط الدم بعدم تناول أدوية معينة ، أو قد يُنصح المريض الذي يعاني من حالة طبية أخرى بعدم الخضوع لعملية جراحية. باستخدام التعلم الآلي والتعلم الإحصائي وأساليب التعلم العميق ، يمكن لأجهزة الكمبيوتر الآن تحديد أفضل طريق من خلال ربط هذه العوامل بنتائج محددة.

هذا ينقذ الأرواح من خلال السماح للمهنيين الطبيين بقضاء وقت أقل في التوثيق وتقييم المريض. في حالة عدم وجود ممرضات أو أطباء متاحين لمراقبة ومساعدة المريض ، يمكن للأنظمة القائمة على الذكاء الاصطناعي مساعدة العاملين في مجال الرعاية الصحية. يمكن تعليم هذه الآلات كيفية التعامل مع المحفزات مثل انخفاض معدل ضربات القلب أو التقلب في معايير صحة الفرد.

يستخدم ML لحساب مطالبات التأمين ومخاطر الرعاية الصحية وتمويل العلاجات. تستخدم الأنظمة التي يحركها الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع في العلوم الاكتوارية والتأمين الصحي. يعد ML ضروريًا لتقديم خدمات الرعاية الصحية بشكل فعال وخدمة المرضى في جميع أنحاء العالم.

دعونا نأخذ مثال اللقاحات أو الأدوية التي يجب تطويرها بسرعة لحماية الناس. بدون ML ، فإن البحوث الطبية مثل هذه تستغرق سنوات حتى تكتمل. حتى التجارب السريرية قد تستغرق شهورًا. يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي تسريع العملية ، مما يسمح للباحثين بإنقاذ المزيد من الأرواح.

الأهم من ذلك ، يساعد ML المهنيين الطبيين على فك تشفير البيانات السريرية وبيانات المرضى بشكل أسرع. هذا يعزز علاجات أفضل وأكثر فعالية (تدخلي أو غير تدخلي). على سبيل المثال ، إذا كان يتعين إنشاء تقرير بناءً على اختبار الأشعة ، فيمكن أن يكتسب ML رؤى مهمة من البيانات المتاحة لمساعدة أخصائيي الأشعة في إنشاء التقرير بشكل أسرع. في مرحلة ما ، قد تتم أتمتة المهام التحليلية والتقييمات الطبية ، مما يسمح للأطباء بالتركيز أكثر على علاج المرضى من خلال اتخاذ أفضل مسار للعمل.

حاليًا ، يتم استخدام ML في الرعاية الصحية للأغراض التالية:

• التطبيب عن بعد والرعاية الوقائية الأولية
• اتخاذ القرار السريري لأفضل الممارسات
• تقييم السجلات الطبية الإلكترونية (EMR)
• تصنيف وتحليل الصور الطبية
• التجارب السريرية
• رعاية صحية ذكية مع إنترنت الأشياء (إنترنت الأشياء)
• Edge Computing لإدارة المستشفيات
• كشف الاحتيال والتأمين
• كشف المرض
• تطوير الأدوية والبحوث
• دواء دقيق

خلال Covid-19 ، اكتشف العالم بالفعل كيف يوجد نقص كبير في المهنيين الطبيين والعاملين في الرعاية الحرجة. بمساعدة الأتمتة والإدارة الذكية ، يمكن أن تكون المستشفيات مسلحة للتعامل مع هذه المواقف بشكل أفضل. يمكن تخصيص وحدات الرعاية الحرجة وموارد المستشفى الأخرى بناءً على الأولوية للمرضى المصابين بشدة.

أصبح الذكاء الاصطناعي بالفعل معيارًا في أقسام الأشعة والأورام وأمراض القلب وحتى الأمراض الجلدية. يمكن تدريس أنظمة التحليل القائمة على ML لتحديد عوامل الخطر في وقت أبكر بكثير مما يمكن للبشر وبدقة أكبر. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن للذكاء الاصطناعي المساعدة في دمج سير عمل العلاج المخصص للمرضى الذين يعانون من حالات معينة بناءً على البيانات الواردة من أجهزتهم (الساعات الذكية والهواتف) وعلم وظائف الأعضاء العام.

ما يخبئه التعلم الآلي للرعاية الصحية في عام 2022

ML لديها الكثير لتقدمه لنا في السنوات القادمة. سنرى تقدمًا كبيرًا في الحوسبة المتطورة ودمج الذكاء الاصطناعي في إدارة المستشفيات. بمساعدة ML ، تقوم المستشفيات في جميع أنحاء العالم بدمج الأنظمة المساعدة القائمة على ML في موارد المستشفيات. يسمح بالاتصال والتعاون السلس بين الإدارات في الوقت الفعلي. التصوير الطبي وتقييم السجلات الطبية الإلكترونية هما محور التركيز الأساسي لتعلم الآلة خلال عام 2022.

لقد أنقذ التعلم العميق في مجال الرعاية الصحية عددًا لا يحصى من الأرواح ، خاصة بمساعدة الطب الوقائي والعلاجات الدقيقة والكشف المبكر عن الأمراض. إلى جانب التعلم العميق والحوسبة المتطورة ، ستعمل المستشفيات أيضًا على دمج تقنيات blockchain في أطرها. على سبيل المثال ، من خلال التعلم العميق والسجلات الطبية على blockchain ، يمكن للمستشفيات إحضار التاريخ الطبي للمريض من خلال المطابقة البيومترية.

فيما يلي اتجاهات 2022 لـ AI ML في الرعاية الصحية :

• تعزيز العلاجات الشخصية وأطر الرعاية الصحية الفعالة
• استخدام بيانات العالم الحقيقي للقرارات السريرية والأدوية الوقائية.
• التشخيص المبكر والكشف في الوقت الحقيقي.
• تجربة مريض غير متحيزة.
• تطوير وبحث أسرع للأدوية مع التعلم العميق.
• مراقبة المرضى دون إشراف بشري.
• مراقبة المريض في الوقت الحقيقي والرعاية الأساسية المؤتمتة.
• التصوير الطبي المتقدم وتحليل السجلات.
• استخدام البيانات في الهندسة الطبية الحيوية المتقدمة والأبحاث القائمة على الجينوم.
• سياسات رعاية صحية وأطر تنظيمية أفضل.
• تحليل التأمين والمطالبات.
• المحاكاة الرقمية للحالات الطبية ونتائج توصيل الأدوية من أجل نتائج طبية قابلة للتكرار.
• أنظمة تدريب الواقع الافتراضي والواقع المعزز للتمريض والجراحة.
• استخدام أكثر فعالية لبيانات الرعاية الصحية للتعلم الآلي والتعلم العميق.
• منع الاحتيال الطبي وسهولة الوصول إلى الموارد للمرضى ذوي الأولوية العالية.
• أدوات الذكاء الاصطناعي والأنظمة المساعدة للرعاية الحرجة والعلاجات التدخلية.
• الأجهزة الطبية المتقدمة ودمج الروبوتات في الرعاية الصحية.

وفقًا للتقارير ، يمكن أتمتة 33٪ من جميع المهام التي يؤديها الأطباء والأطباء بسهولة. لا تزال العديد من المستشفيات تعتمد على التحديثات اليدوية والأنظمة التناظرية. سيشهد هذا تغييرًا هائلاً في السنوات القادمة بمساعدة الذكاء الاصطناعي.

اقرأ مقالاتنا الشهيرة المتعلقة بتطوير البرمجيات

استنتاج

حاليًا ، بدأ الجراحون في استخدام الواقع المعزز والذكاء الاصطناعي المساعد لممارسة الجراحة في البيئات الافتراضية. بمساعدة رؤية الكمبيوتر والتعلم العميق ، يمكن للجراحين معرفة نتائج كل خطوة في الوقت الفعلي.

وبالمثل ، يمكن أيضًا مراقبة الأمراض والأدوية في هذه البيئات الطبية الافتراضية. كل هذا يقودنا إلى الاعتقاد بأن لدينا مستقبلًا مشرقًا للغاية في المستقبل ، على الأقل في مجال الرعاية الصحية والعلوم الطبية.

إن العمل في مجال الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لا بد أن يأخذك إلى أماكن. دورة المستوى الأعلى من upGrad ، ماجستير العلوم في التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي ، هي واحدة من هذه الدورات. تتخصص هذه الدورة في تعليمك المهارات المطلوبة في التعلم الآلي ، ومعالجة اللغات الطبيعية ، والتعلم العميق ، والمزيد لبدء رحلتك المهنية.