مقدمة

ما هو الذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الصحية؟

يدفع انفجار البيانات الواسع النطاق على مدى السنوات العديدة الماضية الى تطوير أدوات باستخدام الذكاء الاصطناعي (AI) حتى تتمكن الشركات من استخدام المزيد من بياناتها واستخراج رؤى ذات مغزى للمساعدة في حل المشكلات واتخاذ قرارات مستنيرة.

يمكن أن تستفيد الرعاية الصحية بشكل كبير من الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي بسبب الكميات الهائلة من البيانات الطبية وأنواع أخرى من المعلومات التي تجمعها المؤسسات الصحية وتحافظ عليها. يمكن أن يساعد التعلم الآلي المؤسسات في الفرز من خلال مكتبات البيانات الكبيرة التي قد تضطر الى تحديد البيانات الطبية الأكثر أهمية لحل المشكلات وتحسين عمليات الرعاية أو الأعمال. ومن خلال مستوى أعمق من الاحصائيات والرؤى، أصبح بوسعهم اتخاذ قرارات أفضل أو استكشاف أفكار ومصادر جديدة للميزة التنافسية.

الاستخدام العملي

كيف يمكن تطبيق الذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الصحية؟

الذكاء الاصطناعي والتحليلات

مع تحسن معالجة بيانات الرعاية الصحية، تزداد امكانية اكتساب المعرفة المفيدة من مجموعات البيانات الكبيرة. لفهم كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يحدث تحولا في الرعاية الصحية، دعونا نستكشف قدرات التحليلات وأدوات الذكاء الاصطناعي المصممة للصحة.

الكشف عن الاتجاهات باستخدام التحليلات

في التحليلات، تتم مراجعة البيانات بعد الحدث ويتم اجراء التنبؤات بناء على الاتجاهات. على سبيل المثال، يعرف الأطباء أن عوامل مثل العمر أو التاريخ الطبي قد تجعل اصابات عدوى الانتان أكثر خطورة على بعض المرضى ويمكن أن تستخدم تلك البيانات لابلاغ الرعاية.

كيف يقوم الذكاء الاصطناعي بتوسيع نطاق التحليلات

يمكن للتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي توسيع نطاق التحليلات من خلال التعلم والتحليلات المستمرة. على سبيل المثال، يمكن لبرنامج الذكاء الاصطناعي استخدام كميات هائلة من البيانات غير الشخصية من السجلات الصحية الالكترونية للتنبؤ بالمرضى الأكثر عرضة للخطر من الاصابة بعدوى تعفن الدم.

لماذا يمكن أن تستفيد الرعاية الصحية

تمتلك مؤسسات الرعاية الصحية الكثير من البيانات التي لا يمكن للبشر تحليلها بأنفسهم. يمكن للتحليلات العميقة المتواصلة باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي والتحليلات أن تجد أنماطا يفتقدها الأشخاص، مما قد يساعد في تحسين الخدمات والتقدم في الأبحاث.

تعرف على المزيد عن كيفية تطبيق المؤسسات الصحية الذكاء الاصطناعي والتحليلات

الاعتراف بالمشاكل

رحلة الى الذكاء الاصطناعي

تبحث مؤسسات الرعاية الصحية باستمرار في كيفية الابتكار ومواكبة التغييرات في الصناعة. يقدم الذكاء الاصطناعي العديد من الفرص الفريدة للرعاية الصحية، ولكن تحتاج المؤسسات الى اتخاذ خطوات لتأمين بياناتها ودمجها قبل أن تبدأ رحلتهم في استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي.

مع زيادة التركيز على نتائج المرضى، يوجد المزيد من الحوافز لتبادل البيانات على مستوى النظام. ولكن التحديات الكبيرة ما زالت تقف في طريق التواصل السلس والتعاون عبر نظم الرعاية الصحية. التحدي الأكثر صعوبة هو التشغيل التفاعلي، أو قدرة السجلات الصحية الالكترونية (EHRs) وغيرها من أنظمة ادارة بيانات الرعاية الصحية لتبادل المعلومات بسلاسة.

بمجرد أن يكون هناك مصدر واحد للحقيقة ويكون الأطباء وفرق الرعاية قادرين على الوصول السريع والآمن الى المعلومات، ستكون المؤسسات مستعدة لاعتماد أدوات الذكاء الاصطناعي التي يمكنها استخلاص احصائيات ورؤى أعمق من البيانات.

ولكن قبل تنفيذ أدوات الذكاء الاصطناعي، يتعين على المؤسسات أن تدرس العديد من العوامل. على سبيل المثال، يجب على المؤسسات البحث عن تقنية موثوقة ومستعدة للحفاظ على قوة عاملة ماهرة لتشغيلها. تشمل الاعتبارات الأخرى الموافقة التنظيمية، والحصول على موافقة المستخدم للعمليات والبرامج الجديدة، وتحديد كيفية تكامل الحل مع الأدوات الحالية.

ويكاد يكون هناك دائما تحديات مرتبطة باعتماد تكنولوجيات أحدث، ولكن ينبغي النظر بقوة في المزايا المحتملة للاحصائيات والرؤى التي يمكن أن تعزز عمليات الرعاية والأعمال باعتبارها مؤسسات تسعى الى ايجاد طرق جديدة لتحسين قدراتها والمنافسة.

 

بدء رحلة الذكاء الاصطناعي

خطوات التجهيز للذكاء الاصطناعي

خلق ثقافة الابتكار

تعزيز بيئة ابداعية تكافئ الأساليب الجديدة لحل التحديات والنهوض بمهمة المؤسسة.

ازالة الحواجز

تحديد وازالة العقبات التي تمنع التعاون، مع تعزيز الامتثال والأمن.

استعراض حالة المسئولية

قياس الأثر، مثل الجودة السريرية، وتجربة المستهلك والعائد على الاستثمار، والمشاريع المبتكرة، وحالات النجاح والفشل لتشجيع المشاركة.

نهج استباقي

دعم الرعاية

الأدوات التي تدعم الذكاء الاصطناعي مناسبة تماما للتنقل في البيانات المعقدة التي تم انشاؤها من الرعاية السريرية الحديثة. يمكن لحلول الذكاء الاصطناعي تمكين المتخصصين من الوصول الى المعلومات المعمقة من مصادر متعددة بسرعة أكبر، بما في ذلك الملاحظات الطبية التي يدخلها الأطباء والصور الطبية وبيانات المراقبة المستمرة من أجهزة الاستشعار وغيرها، وتطبيق النتائج التي تم التوصل اليها من خلال الذكاء الاصطناعي لاتخاذ قرارات أكثر استنارة بشأن رعاية المرضى

يمكن لحلول التعلم الآلي، التي تعتبر أدوات الذكاء الاصطناعي مجموعة فرعية منها، أن تتعلم أيضا أنماط المسارات الصحية لعدد كبير من المرضى والمؤسسات. وهذا يمكن أن يساعد القادة على توقع الاحتياجات المستقبلية واتخاذ الخطوات اللازمة للاستعداد. وهذا يشكل أهمية خاصة مع عمل المؤسسات الصحية على البقاء على اطلاع دائم باتجاهات الحالات الصحية الخاصة وتلبية احتياجات مجتمعها بكفاءة.

النهوض بالأبحاث

تحسين نهج الأبحاث العلاجية

يمكن للذكاء الاصطناعي تحديد العلاقات المهمة في البيانات الأولية وسحب المعلومات ذات الصلة دون أي ثغرات في الانتباه. وباستخدام الذكاء الاصطناعي، يمكن للباحثين معالجة المشاكل المعقدة التي يصعب - أو ربما يكاد يكون من المستحيل - على البشر حلها بمفردهم.

من الطرق المهمة التي يمكن أن يتمكن بها الذكاء الاصطناعي من دعم الباحثين في علوم الحياة تنظيم رحلة التطوير السريري، بما في ذلك تنظيم البيانات واختيار الموقع والتوظيف ومراقبة المرضى. على سبيل المثال، يمكن لتقنيات الذكاء الاصطناعي أن تساعد المتعاونين في تطوير البروتوكول على تحديد الرؤى من بيانات المريض الواقعية ذات الصلة الوثيقة بدراساتهم في وقت مبكر من العملية. بهذه الطريقة، يمكن أن تتضمن البروتوكولات تقديرات تقريبية أفضل لاتاحة المرضى قبل المضي قدما في التجارب السريرية. وهذه القدرة المتقدمة مفيدة للباحثين، ولكنها مفيدة أيضا للمرضى الذين يحتاجون الى العلاج.