الذكاء الاصطناعي في صناعة الرعاية الصحية - إطلاق العنان لإمكانات الذكاء الصناعى وسط التحديات

لقد رأينا جميعًا قوة روبوتات الدردشة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي في الأمور اليومية العامة، بدءًا من الأسئلة الأساسية وحتى المعادلات الرياضية المعقدة. تخيل دمج هذه القوة في صناعة الرعاية الصحية.

ولكن هل كل هذا جميل ولامع للغاية؟ لا. نحن نناقش التحديات والمخاوف المتعلقة بدمج الذكاء الاصطناعي مع قطاع الرعاية الصحية وكيفية التغلب على هذه القيود.

المشاكل المتعلقة بالمعلومات الرقمية للرعاية الصحية:

هل تعلم أن قطاع الرعاية الصحية مسؤول عن حوالي 30% من إجمالي بيانات العالم، ومن المتوقع أن يبلغ معدل النمو السنوي المركب حوالي 36% بحلول عام 2025؟ وبوضع هذا في أرقام، توقعت دراسة أجرتها جامعة ستانفورد أن يتم إنتاج 2314 إكسابايت بواسطة صناعة الرعاية الصحية في عام 2020.

أظهر استطلاع أجرته شركة بيانات الرعاية الصحية PureSpectrum أنه في الولايات المتحدة وحدها، كان من الممكن أن توفر صناعة الرعاية الصحية حوالي 16 مليار دولار فقط من خلال تحسين استخدام البيانات ومعالجتها في عام 2020.

تطبيقات الذكاء الاصطناعي في قطاع الرعاية الصحية:

تتضمن الأفكار لتحسين الاستفادة من البيانات التي يولدها قطاع الرعاية الصحية ما يلي:

أدوات التشخيص المدعومة بالذكاء الاصطناعي: من خلال الجمع بين الرؤية الحاسوبية للتصوير الطبي والتعلم الآلي، يمكننا إحداث ثورة في أدوات تشخيص رعاية المرضى.

الخوارزميات المتقدمة للسجلات الطبية: بإضافة معالجة اللغة الطبيعية إلى المعادلة، يمكننا إنتاج خوارزميات متقدمة لاستخراج وتحليل السجلات الطبية غير المنظمة.

مراقبة الصحة العامة: يمكن أن تستفيد مراقبة الصحة العامة من النمذجة التنبؤية. من خلال تحليل البيانات التاريخية والوقت الحقيقي، يمكننا التنبؤ بدقة بانتقال المرض. كان بإمكاننا إيقاف انتشار كوفيد-19 بشكل أسرع بكثير.

الطب الشخصي: تخيل الطب المصمم خصيصًا لعلاج أعراضك بطريقة تناسب احتياجات جسمك. إنه مثل الطباعة ثلاثية الأبعاد، ولكن للطب.

التحديات والاعتبارات:

كما ذكرنا، ليس كل شيء مشرقًا؛ بعض المخاوف هي:

مثل أي حل للبيانات الضخمة، تختلف مصادر البيانات، وكذلك بروتوكولات الاتصال، إلى جانب تنسيق التخزين. إن الافتقار إلى التوحيد القياسي والتشغيل البيني يجعل من الصعب دمج البيانات للتحليل.
مع القوة العظيمة تأتي مسؤولية كبيرة. خصوصية البيانات حساسة للغاية عندما يتعلق الأمر ببيانات الرعاية الصحية. يجب أن يتوافق أي حل لديه إمكانية الوصول إلى هذه البيانات مع اللوائح مثل قانون نقل التأمين الصحي والمساءلة (HIPAA) في الولايات المتحدة واللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) في أوروبا، مما يضمن خصوصية البيانات عبر جميع الكيانات المعنية.

يحتاج أي نموذج ذكاء اصطناعي إلى بيانات لتدريب النموذج؛ مع ذلك يأتي حوكمة البيانات وملكيتها. واجهت OpenAI دعوى تعويض بقيمة 3 مليارات دولار بسبب الطريقة التي حصدت بها البيانات المستخدمة لتدريب ChatGPT. أدى هذا إلى دعوات عامة للتنظيم حول كيفية جمع برامج الدردشة واستخدامها للبيانات.

ما هو التالي:

من المتوقع أن تبلغ قيمة سوق الرعاية الصحية بالذكاء الاصطناعي، والتي تقدر بـ 11 مليار دولار في عام 2021، 187 مليار دولار بحلول عام 2030. ومع هذه القيمة السوقية الضخمة، تحاول الكثير من الشركات الحصول على قطعة من الكعكة.

وبشكل خاص من خلال إضافة الساعات الذكية وإنترنت الأشياء إلى المعادلة، نتوقع تغييرًا جذريًا مع المستشفيات ومقدمي الخدمات الطبية وشركات التكنولوجيا الحيوية. ومع الاستخدام الهائل لروبوتات الدردشة والمساعدين الشخصيين، ستنضم المزيد والمزيد من الشركات إلى حفلة دمج حلول الرعاية الصحية الخاصة بها مع هذه الروبوتات الدردشة، حتى التكامل مع المنازل الذكية.

AI in The Healthcare Industry - Unlocking Potential Amongst Challenges

We have all seen the power of AI chatbots in general daily matters, starting from basic questions up to complex mathematical equations. Imagine integrating this power into the healthcare industry. But is it all too nice and shiny? No. We are discussing the challenges and concerns of integrating artificial intelligence

MEDevel.com: Open-source for Healthcare, and EducationMohamed Youssef