كيف يساعد الذكاء الاصطناعي في اكتشاف الأمراض والوقاية منها؟ - غاية التعليمية

غاية التعليمية يكتُب.. يؤدي الذكاء الاصطناعي دورًا مهمًا في مختلف المجالات، ومنها: المجال الصحي. فقد أتاح الذكاء الاصطناعي إمكانات غير مسبوقة لتحليل كميات كبيرة من بيانات المرضى؛ مما ساهم في اكتشاف الأنماط وعوامل الخطر، والتنبؤ بالأوبئة، وتعزيز تخصيص الموارد خلال الأزمات الصحية. وبفضل هذه التقنيات، أصبح للعاملين في مجال الصحة العامة أدوات أكثر تطورًا للكشف عن الأمراض والوقاية منها.

اخر الاخبار العاجلة عبر غاية التعليمية أخبار محلية ودولية، وكذلك أخبار الر ياضة وخاصة كرة القدم يلا كورة و يلا شوت اليوم.

وفيما يلي سنوضح التطبيقات الحالية للذكاء الاصطناعي في مجال اكتشاف الأمراض والوقاية منها وأبرز التحديات المرتبطة بذلك:

أولًا: دور الذكاء الاصطناعي في المجال الصحي:

تتنوع أدوار الذكاء الاصطناعي في المجال الصحي بين تحليل البيانات وتعرف الأنماط، وتقديم نماذج تنبئية للوقاية من تفشي الأمراض، وغير ذلك. وفيما يلي توضيح لأهم تلك الأدوار:

تحليل البيانات وتعرف الأنماط:

تُعد قدرة الذكاء الاصطناعي على تحليل مجموعات البيانات الكبيرة بدقة وسرعة من أبرز مزاياه التي جعلته من التقنيات المهمة في المجال الصحي. فبفضل خوارزميات التعلم الآلي، يمكن تحليل البيانات الطبية المعقدة، مثل: السجلات الصحية، والمعلومات الجينية للكشف عن أنماط قد تشير إلى بداية انتشار مرض معين أو ظهور مرض جديد.

على سبيل المثال: يمكن لمقدمي الرعاية الصحية استخدام الذكاء الاصطناعي لتحليل بيانات تاريخية وتحديد الأنماط أو المؤشرات التي تصعب ملاحظتها بالطرق التقليدية. وهذه القدرة ضرورية للكشف المبكر عن الأمراض المُعدية؛ إذ إن السرعة في اكتشاف المرض تساهم في إنقاذ الناس، والسيطرة على انتشار المرض.

النماذج التنبئية للوقاية من انتشار الأوبئة:

تُستخدم بعض نماذج الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بانتشار الأمراض؛ إذ يمكنها التنبؤ بموقع وزمان انتشار الأوبئة بالاعتماد على البيانات السابقة الخاصة بتلك الأوبئة. وتأخذ هذه النماذج بالحسبان متغيرات مثل: المناخ، والكثافة السكانية لتقديم تنبؤات دقيقة.

على سبيل المثال: خلال جائحة كوفيد-19، استخدمت بعض الحكومات بعض نماذج الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بانتشار الفيروس.

ثانيًا: التطبيقات الحالية للذكاء الاصطناعي في مجال الكشف عن الأمراض:

يُستخدم الذكاء الاصطناعي بعدة طرق مختلفة في مجال الكشف عن الأمراض، أبرزها:

استخدام أدوات التشخيص المعتمدة على الذكاء الاصطناعي:

تُستخدم أنظمة الذكاء الاصطناعي في مجال التشخيص الطبي بفضل قدرتها على تحليل الصور الطبية، مثل: الأشعة السينية والتصوير المقطعي؛ إذ يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي اكتشاف العلامات المبكرة لأمراض مثل: سرطان الثدي والسل وكوفيد-19 من صور الأشعة السينية والتصوير المقطعي المحوسب، وغالبًا ما تحدد الشذوذ الذي قد لا تلاحظه العين البشرية. 

ومن الأمثلة البارزة على ذلك، استخدام الذكاء الاصطناعي في الكشف عن اعتلال الشبكية السكري، وهو السبب الرئيسي للعمى؛ إذ تستطيع أنظمة الذكاء الاصطناعي تحليل صور الشبكية والبيانات السريرية لتحديد علامات المرض بدقة عالية، مما يسمح بالتدخل الطبي المبكر. 

استخدام الذكاء الاصطناعي في التحليل الجيني للكشف عن الأمراض:

يساعد الذكاء الاصطناعي في تحليل كميات كبيرة من البيانات الجينية لتحديد الطفرات التي قد تشير إلى احتمالية الإصابة بأمراض معينة، مثل: الزهايمر أو السرطان. وتستخدم هذه التقنيات شركات مثل: Deep Genomics و IBM Watson Health للكشف عن المخاطر الصحية وتطوير علاجات مناسبة.

مراقبة الأمراض المُعدية:

يساهم الذكاء الاصطناعي في مراقبة الأمراض المُعدية عبر تحليل البيانات من مصادر مختلفة، مثل: التقارير الإخبارية، والسجلات الصحية لتحديد العلامات المبكرة لانتشار الأمراض. على سبيل المثال: نجحت منصة BlueDot في التنبؤ بانتشار كوفيد-19 قبل إصدار التنبيهات الرسمية؛ مما يدل على إمكانات الذكاء الاصطناعي في تعزيز مراقبة انتشار الأمراض والاستجابة لحالات انتشار الأوبئة.

ثالثًا: التحديات:

يرتبط استخدام الذكاء الاصطناعي في مجال الكشف عن الأمراض ببعض التحديثات، أبرزها:

المخاوف المتعلقة بخصوصية البيانات:

يعتمد استخدام الذكاء الاصطناعي على الوصول إلى بيانات شخصية كبيرة للتنبؤ بالأمراض؛ مما يثير مخاوف متعلقة بالخصوصية. ولضمان الاستخدام المسؤول لهذه التقنية، يجب على مطوري أنظمة الذكاء الاصطناعي الالتزام بتعليمات صارمة لحماية البيانات الحساسة من السرقة أو التسريب.

القوانين والتشريعات:

مع التطورات السريعة في الذكاء الاصطناعي، تحتاج الحكومات إلى تحديث التشريعات لضمان الشفافية فيما يتعلق بأنظمة الذكاء الاصطناعي وطرق استخدامها. ويجب أن تشمل هذه التشريعات معايير محددة لعمل الخوارزميات ومراقبتها المستمرة.

التحيز:

إذا دُربت أنظمة الذكاء الاصطناعي على بيانات متحيزة، ستنتج تنبؤات متحيزة تؤثر سلبًا في فئات معينة. لذلك، من الضروري تدريبها على بيانات متنوعة وشاملة.