12+ تطبيق لتعلم الآلة. تعزيز قطاع الرعاية الصحية 2022

لقد فرض التزايد المستمر في عدد سكان العالم ضغطًا هائلاً على قطاع الرعاية الصحية لتقديم العلاج الجيد وخدمات الرعاية الصحية. الآن ، أكثر من أي وقت مضى ، يطالب الناس بخدمات الرعاية الصحية الذكية والتطبيقات والأجهزة القابلة للارتداء التي ستساعدهم على عيش حياة أفضل وإطالة عمرهم.

بحلول عام 2025 ، من المتوقع أن يرتفع الذكاء الاصطناعي في قطاع الرعاية الصحية من 2.1 مليار دولار (اعتبارًا من ديسمبر 2018) إلى 36.1 مليار دولار بمعدل نمو سنوي مركب قدره 50.2٪.

لطالما كان قطاع الرعاية الصحية أحد أكبر مؤيدي التكنولوجيا المبتكرة ، والذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة ليسوا استثناء. مثلما تغلغل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي بسرعة في قطاعي الأعمال والتجارة الإلكترونية ، وجدوا أيضًا العديد من حالات الاستخدام في صناعة الرعاية الصحية. في الواقع ، أصبح تعلم الآلة (مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي) يلعب دورًا محوريًا في مجال الرعاية الصحية - بدءًا من تحسين نظام تقديم خدمات الرعاية الصحية ، وخفض التكاليف ، والتعامل مع بيانات المرضى إلى تطوير إجراءات العلاج والأدوية الجديدة والمراقبة عن بعد وأكثر من ذلك بكثير.

تؤدي هذه الحاجة إلى خدمة رعاية صحية "أفضل" بشكل متزايد إلى خلق مجال لتطبيقات الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML) لدخول عالم الرعاية الصحية والأدوية. مع عدم وجود ندرة في البيانات في قطاع الرعاية الصحية ، فقد حان الوقت لتسخير إمكانات هذه البيانات مع تطبيقات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. اليوم ، يؤثر الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والتعلم العميق على كل مجال يمكن تخيله ، كما أن الرعاية الصحية أيضًا لا تزال دون تغيير.

أيضًا ، حقيقة أن عبء بيانات قطاع الرعاية الصحية يتزايد كل دقيقة (بسبب النمو السكاني المستمر وارتفاع معدل الإصابة بالأمراض) يجعل من الضروري للغاية دمج التعلم الآلي في قماشه. مع التعلم الآلي ، هناك احتمالات لا حصر لها. من خلال تطبيقاته المتطورة ، يساعد ML على تحويل صناعة الرعاية الصحية إلى الأفضل.

تؤكد شركة الأبحاث Frost & Sullivan أنه بحلول عام 2021 ، سيحقق الذكاء الاصطناعي ما يقرب من 6.7 مليار دولار من العائدات في صناعة الرعاية الصحية العالمية. وفقًا لماكينزي ، فإن البيانات الضخمة والتعلم الآلي في قطاع الرعاية الصحية لديه القدرة على توليد ما يصل إلى 100 مليار دولار سنويًا! مع الابتكارات المستمرة في علم البيانات وتعلم الآلة ، يمتلك قطاع الرعاية الصحية الآن القدرة على الاستفادة من الأدوات الثورية لتوفير رعاية أفضل.

احصل على شهادة التعلم الآلي عبر الإنترنت من أفضل الجامعات في العالم. احصل على درجة الماجستير أو برنامج PGP التنفيذي أو برامج الشهادات المتقدمة لتسريع مسار حياتك المهنية.

في ما يلي 12 تطبيقًا شائعًا للتعلم الآلي تجعله كبيرًا في صناعة الرعاية الصحية:

1. تحليلات تصوير الأنماط

اليوم ، تهتم مؤسسات الرعاية الصحية حول العالم بشكل خاص بتعزيز تحليلات التصوير وعلم الأمراض بمساعدة أدوات وخوارزميات التعلم الآلي. يمكن أن تساعد تطبيقات التعلم الآلي أخصائيي الأشعة في تحديد التغييرات الطفيفة في عمليات المسح ، وبالتالي مساعدتهم على اكتشاف وتشخيص المشكلات الصحية في المراحل المبكرة.

أحد هذه التطورات الرائدة هو خوارزمية ML من Google لتحديد الأورام السرطانية في تصوير الثدي بالأشعة السينية. أيضًا ، مؤخرًا ، في جامعة إنديانا - جامعة بوردو إنديانابوليس ، حقق الباحثون تقدمًا كبيرًا من خلال تطوير خوارزمية التعلم الآلي للتنبؤ (بدقة 90٪) بمعدل الانتكاس لابيضاض الدم النقوي (AML). بخلاف هذه الإنجازات ، طور الباحثون في جامعة ستانفورد أيضًا خوارزمية تعلم عميق لتحديد وتشخيص سرطان الجلد.

2. العلاج الشخصي وتعديل السلوك

بين عامي 2012-2017 ، ارتفع معدل تغلغل السجلات الصحية الإلكترونية في الرعاية الصحية من 40٪ إلى 67٪. هذا يعني بطبيعة الحال المزيد من الوصول إلى البيانات الصحية الفردية للمرضى. من خلال تجميع هذه البيانات الطبية الشخصية للمرضى الأفراد الذين لديهم تطبيقات وخوارزميات ML ، يمكن لمقدمي الرعاية الصحية (HCPs) اكتشاف وتقييم المشكلات الصحية بشكل أفضل. بناءً على التعلم الخاضع للإشراف ، يمكن للمهنيين الطبيين التنبؤ بالمخاطر والتهديدات التي تتعرض لها صحة المريض وفقًا للأعراض والمعلومات الوراثية في تاريخه الطبي.

هذا هو بالضبط ما تقوم به شركة IBM Watson Oncology . باستخدام المعلومات الطبية للمرضى وتاريخهم الطبي ، يساعد الأطباء على تصميم خطط علاج أفضل بناءً على الاختيار الأمثل لخيارات العلاج.

يعد التعديل السلوكي جانبًا مهمًا من جوانب الطب الوقائي. تساعد تقنيات التعلم الآلي في رفع مستوى التعديل السلوكي للمساعدة في التأثير على التعزيزات السلوكية الإيجابية لدى المرضى. على سبيل المثال ، Somatix هي شركة لتحليل البيانات قائمة على B2B2C أطلقت تطبيقًا قائمًا على ML والذي يراقب ويتعرف بشكل سلبي على مجموعة من الحالات الجسدية والعاطفية. يساعد هذا الأطباء على فهم نوع التغييرات السلوكية ونمط الحياة المطلوبة لصحة الجسم والعقل.

بدأت الشركات الناشئة والمؤسسات في مجال الرعاية الصحية أيضًا في تطبيق تطبيقات ML لتعزيز التعديلات السلوكية. سوماتكس ، منصة برمجيات B2B2C لتحليل البيانات ، هي مثال جيد. يستخدم تطبيق ML "التعرف على إيماءات اليد إلى الفم" لمساعدة الأفراد على فهم وتقييم سلوكهم ، وبالتالي السماح لهم بالانفتاح لاتخاذ قرارات تؤكد الحياة.

3. اكتشاف الأدوية وتصنيعها

وجدت تطبيقات التعلم الآلي طريقها إلى مجال اكتشاف الأدوية ، خاصة في المرحلة الأولية ، بدءًا من الفحص الأولي لمركبات الدواء وحتى معدل نجاحه المقدر استنادًا إلى العوامل البيولوجية. يعتمد هذا بشكل أساسي على تسلسل الجيل التالي .

تستخدم شركات الأدوية التعلم الآلي في اكتشاف الأدوية وعملية التصنيع. ومع ذلك ، في الوقت الحالي ، يقتصر هذا على استخدام ML غير الخاضع للإشراف والذي يمكنه تحديد الأنماط في البيانات الأولية. ينصب التركيز هنا على تطوير الطب الدقيق المدعوم بالتعلم غير الخاضع للإشراف ، والذي يسمح للأطباء بتحديد آليات الأمراض "متعددة العوامل". تعد مجموعة MIT Clinical Machine Learning Group واحدة من اللاعبين الرائدين في اللعبة.

تهدف أبحاث الطب الدقيق إلى تطوير مثل هذه الخوارزميات التي يمكن أن تساعد في فهم عمليات المرض بشكل أفضل ، وبالتالي تحديد العلاج الفعال للقضايا الصحية مثل مرض السكري من النوع 2.

بصرف النظر عن هذا ، تُستخدم أيضًا تقنيات البحث والتطوير ، بما في ذلك الجيل التالي من التسلسل والطب الدقيق ، للعثور على المسارات البديلة لعلاج الأمراض متعددة العوامل. يستخدم مشروع Microsoft Hanover التقنيات القائمة على ML لتطوير الطب الدقيق. حتى Google انضمت إلى عربة اكتشاف الأدوية.

وفقًا للجمعية الملكية في المملكة المتحدة ، يمكن أن يكون التعلم الآلي مفيدًا بشكل كبير في تحسين التصنيع الحيوي للمستحضرات الصيدلانية. يمكن لمصنعي الأدوية تسخير البيانات من عمليات التصنيع لتقليل الوقت الإجمالي المطلوب لتطوير الأدوية ، وبالتالي تقليل تكلفة التصنيع أيضًا.

4. تحديد الأمراض والتشخيص

ساعد التعلم الآلي ، جنبًا إلى جنب مع التعلم العميق ، في تحقيق اختراق ملحوظ في عملية التشخيص. بفضل هذه التقنيات المتقدمة ، يمكن للأطباء اليوم تشخيص حتى هذه الأمراض التي لم يتم تشخيصها في السابق - سواء كان الورم / أو السرطان في المراحل الأولى من الأمراض الوراثية. على سبيل المثال ، يدمج IBM Watson Genomics الحوسبة المعرفية مع تسلسل الورم القائم على الجينوم لتعزيز عملية التشخيص بحيث يمكن بدء العلاج بشكل مباشر. ثم هناك مبادرة InnerEye من Microsoft التي تم إطلاقها في عام 2010 والتي تهدف إلى تطوير أدوات تشخيص متطورة لتحليل أفضل للصور.

5. الجراحة الروبوتية

بفضل الجراحة الروبوتية ، يمكن للأطباء اليوم إجراء العمليات الجراحية بنجاح حتى في أكثر المواقف تعقيدًا وبدقة. مثال على ذلك - روبوت دافنشي. يسمح هذا الروبوت للجراحين بالتحكم في الأطراف الآلية ومعالجتها لإجراء العمليات الجراحية بدقة وتقليل الهزات في المساحات الضيقة من جسم الإنسان. تُستخدم الجراحة الروبوتية أيضًا على نطاق واسع في إجراءات زراعة الشعر لأنها تنطوي على تفاصيل دقيقة وترسيم. تعتبر الروبوتات اليوم رائدة في مجال الجراحة. تعمل الروبوتات المدعومة بخوارزميات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي على تعزيز دقة الأدوات الجراحية من خلال دمج مقاييس الجراحة في الوقت الفعلي ، وبيانات من التجارب الجراحية الناجحة ، وبيانات من السجلات الطبية قبل العملية داخل الإجراء الجراحي. وفقًا لـ Accenture ، فقد قللت الروبوتات من مدة البقاء في الجراحة بنسبة 21٪ تقريبًا.
تستخدم Mazor Robotics الذكاء الاصطناعي لتعزيز التخصيص والحفاظ على التدخل الجراحي عند الحد الأدنى في الإجراءات الجراحية التي تنطوي على أجزاء من الجسم ذات تشريح معقد ، مثل العمود الفقري.

6. العلاج الشخصي

من خلال الاستفادة من التاريخ الطبي للمريض ، يمكن أن تساعد تقنيات ML في تطوير علاجات وأدوية مخصصة يمكن أن تستهدف أمراضًا معينة لدى المرضى الأفراد. هذا ، عندما يقترن بالتحليلات التنبؤية ، يجني المزيد من الفوائد. لذلك ، بدلاً من الاختيار من بين مجموعة معينة من التشخيصات أو تقدير المخاطر على المريض بناءً على تاريخ أعراضه ، يمكن للأطباء الاعتماد على القدرات التنبؤية لـ ML لتشخيص مرضاهم. يعد IBM Watson Oncology مثالًا رئيسيًا على تقديم علاج شخصي لمرضى السرطان بناءً على تاريخهم الطبي.

7. بحوث التجارب السريرية

تقدم تطبيقات التعلم الآلي مجالًا واسعًا لتحسين أبحاث التجارب السريرية. من خلال تطبيق التحليلات التنبؤية الذكية على المرشحين للتجارب السريرية ، يمكن للمهنيين الطبيين تقييم مجموعة أكثر شمولاً من البيانات ، والتي من شأنها ، بالطبع ، تقليل التكاليف والوقت اللازمين لإجراء التجارب الطبية. تؤكد McKinsey أن هناك مجموعة من تطبيقات ML التي يمكن أن تعزز كفاءة التجارب السريرية ، مثل المساعدة في العثور على أحجام العينات المثلى لزيادة الفعالية وتقليل أخطاء البيانات المحتملة باستخدام السجلات الصحية الإلكترونية.

يتطور التعلم الآلي بسرعة ليصبح عنصرًا أساسيًا في التجارب السريرية وعملية البحث. لماذا ا؟

تتطلب التجارب والبحوث السريرية الكثير من الوقت والجهد والمال. في بعض الأحيان يمكن أن تمتد العملية لسنوات. تساعد التحليلات التنبؤية المستندة إلى ML في تقليل استثمار الوقت والمال في التجارب السريرية ، ولكنها تقدم أيضًا نتائج دقيقة. علاوة على ذلك ، يمكن استخدام تقنيات ML لتحديد المرشحين المحتملين للتجارب السريرية ، والوصول إلى سجلاتهم الطبية ، ومراقبة المرشحين طوال عملية التجربة ، واختيار أفضل عينات الاختبار ، وتقليل الأخطاء المستندة إلى البيانات ، وغير ذلك الكثير.

يمكن لأدوات ML أيضًا تسهيل المراقبة عن بُعد من خلال الوصول إلى البيانات الطبية في الوقت الفعلي للمرضى. من خلال تغذية الإحصاءات الصحية للمرضى في السحابة ، يمكن لتطبيقات التعلم الآلي أن تسمح لمقدمي الرعاية الصحية بالتنبؤ بأي تهديدات محتملة قد تضر بصحة المرضى.

8. توقع تفشي الأوبئة

تطبق مؤسسات الرعاية الصحية خوارزميات ML و AI لرصد وتوقع تفشي الوباء المحتمل الذي يمكن أن يسيطر على أجزاء مختلفة من العالم. من خلال جمع البيانات من الأقمار الصناعية ، والتحديثات في الوقت الفعلي على وسائل التواصل الاجتماعي ، وغيرها من المعلومات الحيوية من الويب ، يمكن لهذه الأدوات الرقمية التنبؤ بتفشي الأوبئة. يمكن أن يكون هذا نعمة خاصة لدول العالم الثالث التي تفتقر إلى البنية التحتية للرعاية الصحية المناسبة.

في حين أن هذه ليست سوى حالات قليلة لاستخدام التعلم الآلي اليوم ، في المستقبل ، يمكننا أن نتطلع إلى المزيد من تطبيقات تعلم الآلة المحسّنة والرائدة في مجال الرعاية الصحية. نظرًا لأن تعلم الآلة ما زال يتطور ، فإننا نواجه العديد من المفاجآت التي ستغير حياة البشر ، وتقي من الأمراض ، وتساعد في تحسين خدمات الرعاية الصحية على قدم وساق.

على سبيل المثال ، ساعدت آلات ناقلات الدعم والشبكات العصبية الاصطناعية في التنبؤ بتفشي الملاريا من خلال مراعاة عوامل مثل درجة الحرارة ، ومتوسط ​​هطول الأمطار الشهري ، وما إلى ذلك.
ProMED-mail ، برنامج قائم على الويب يسمح للمنظمات الصحية بمراقبة الأمراض والتنبؤ بتفشي الأمراض في الوقت الفعلي. باستخدام التصنيف الآلي والتصور ، تعتمد HealthMap بنشاط على ProMED لتتبع وتنبيه البلدان بشأن تفشي الأوبئة المحتملة.

9. التعهيد الجماعي لجمع البيانات

اليوم ، يستثمر قطاع الرعاية الصحية بشكل كبير في التعهيد الجماعي للبيانات الطبية من مصادر متعددة (تطبيقات الأجهزة المحمولة ، ومنصات الرعاية الصحية ، وما إلى ذلك) ، ولكن بالطبع ، بموافقة الناس. بناءً على هذه المجموعة من البيانات الصحية الحية ، يمكن للأطباء ومقدمي الرعاية الصحية تقديم علاج سريع وضروري للمرضى (لا يضيع الوقت في إنجاز الأعمال الورقية الرسمية). تعاونت شركة IBM مؤخرًا مع Medtronic لجمع وتفسير بيانات السكري والأنسولين في الوقت الفعلي بناءً على بيانات التعهيد الجماعي. ثم مرة أخرى ، تمنح ResearchKit من Apple للمستخدمين الوصول إلى التطبيقات التفاعلية التي تستخدم التعرف على الوجه المستند إلى ML لعلاج مرض أسبرجر ومرض باركنسون.

10. تحسين العلاج الإشعاعي

أثبت التعلم الآلي أنه مفيد للغاية في مجال الأشعة. في تحليل الصور الطبية ، هناك العديد من المتغيرات المنفصلة التي يمكن تشغيلها في أي لحظة عشوائية. الخوارزميات المستندة إلى ML مفيدة هنا. نظرًا لأن خوارزميات التعلم الآلي تتعلم من العديد من عينات البيانات المتباينة ، فيمكنها تشخيص المتغيرات المرغوبة وتحديدها بشكل أفضل. على سبيل المثال ، يستخدم ML في تحليل الصور الطبية لتصنيف أشياء مثل الآفات إلى فئات مختلفة - طبيعية ، غير طبيعية ، آفة أو غير آفة ، حميدة ، خبيثة ، وما إلى ذلك. يستخدم الباحثون في جامعة كاليفورنيا في لوس أنجلوس DeepMind Health من Google لتطوير مثل هذه الخوارزميات التي يمكنها اكتشاف الفرق بين الخلايا السليمة والخلايا السرطانية ، وبالتالي تعزيز العلاج الإشعاعي للخلايا السرطانية.

11. الاحتفاظ بسجلات الرعاية الصحية

من المعروف أن التحديث والاحتفاظ بسجلات الرعاية الصحية والتاريخ الطبي للمريض بشكل منتظم هو عملية شاملة ومكلفة. تساعد تقنيات ML في حل هذه المشكلة عن طريق تقليل الوقت والجهد والمال في عملية حفظ السجلات. تساعد طرق تصنيف المستندات باستخدام VMs (أجهزة متجهة) وتقنيات التعرف على OCR القائمة على ML مثل Cloud Vision API من Google على فرز وتصنيف بيانات الرعاية الصحية. ثم هناك أيضًا سجلات صحية ذكية تساعد على ربط الأطباء وممارسي الرعاية الصحية والمرضى لتحسين البحث وتقديم الرعاية والصحة العامة.

اليوم ، نقف على أعتاب ثورة طبية ، كل ذلك بفضل التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي. ومع ذلك ، فإن استخدام التكنولوجيا وحدها لن يؤدي إلى تحسين الرعاية الصحية. يجب أيضًا أن تكون هناك عقول فضولية ومتفانية يمكنها إعطاء معنى لمثل هذه الابتكارات التكنولوجية الرائعة مثل التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي.

تحقق من برنامج الشهادة المتقدم في التعلم الآلي والسحابة مع IIT Madras ، أفضل مدرسة هندسية في الدولة لإنشاء برنامج لا يعلمك فقط التعلم الآلي ولكن أيضًا النشر الفعال له باستخدام البنية التحتية السحابية. هدفنا من هذا البرنامج هو فتح أبواب المعهد الأكثر انتقائية في الدولة ومنح المتعلمين إمكانية الوصول إلى أعضاء هيئة التدريس والموارد المذهلة من أجل إتقان مهارة عالية ومتنامية

لفهم أهمية الناس في قطاع الرعاية الصحية ، يقول كيفين فو :
"التكنولوجيا رائعة. لكن الناس وعملية تحسين الرعاية. أفضل التنبؤات هي مجرد اقتراحات حتى يتم تنفيذها. هذا هو الجزء الصعب في مجال الرعاية الصحية. يتطلب النجاح التحدث إلى الناس وقضاء الوقت في تعلم السياق وسير العمل - بغض النظر عن مدى سوء رغبة البائعين أو المستثمرين في الاعتقاد بخلاف ذلك ".