ابتكارات الذكاء الاصطناعي في ندوة الصحة

مستشفيات رائدة تستعرض تطورات الذكاء الاصطناعي

عرضت العديد من المستشفيات البارزة أحدث مبادراتها في مجال البحث والتطوير في مجال الذكاء الاصطناعي خلال الندوة. قدم لي هايتشو، العميد التنفيذي لكلية علوم البيانات في الجامعة الصينية في هونغ كونغ في شنتشن، TCM Omini، نموذج لغوي كبير مصمم خصيصًا للطب الصيني التقليدي (TCM). يتم تشغيل هذا النموذج بواسطة HuatuoGPT-o1، الذي طوره فريق لي.

TCM Omini: إحداث ثورة في تشخيص الطب الصيني التقليدي

يشتمل TCM Omini على أساليب التشخيص الأساسية الأربعة للطب الصيني التقليدي: المراقبة والاستماع والشم والاستجواب والجس. يستخدم هذا النموذج المبتكر التعرف على الصور لتحليل الإشارات المرئية مثل مظهر اللسان، ويلتقط الأصوات والروائح من خلال أجهزة استشعار متخصصة، ويستخدم معالجة اللغة الطبيعية لاستخراج الأعراض والتاريخ الطبي. علاوة على ذلك، فإنه يدمج بيانات مستشعر النبض ويحلل أنماط النبض باستخدام معالجة الإشارات وتقنيات التعرف على الأنماط، مما يوفر نهجًا شاملاً لتشخيص الطب الصيني التقليدي.

PUMCH-GENESIS: تسريع تشخيص الأمراض النادرة

طور مستشفى كلية الطب بجامعة بكين (PUMCH) ومعهد الأتمتة التابع للأكاديمية الصينية للعلوم (CASIA) بالاشتراك مع PUMCH-GENESIS، نموذج ذكاء اصطناعي كبير مصمم لتشخيص الأمراض النادرة. تم الكشف عن النموذج رسميًا في الندوة.

أكد يانغ دونغان، أمين لجنة فحص الانضباط في PUMCH، أن PUMCH-GENESIS يعالج عنق الزجاجة الحرج في تحليل الجينوم: التفسير الذي يستغرق وقتًا طويلاً لبيانات تسلسل الجينوم الكامل (WGS). حاليًا، حتى الأطباء ذوي الخبرة يمكنهم فقط تحليل عدد محدود من تقارير WGS يوميًا، مما يعيق رعاية المرضى. يعد نظام الذكاء الاصطناعي الجديد هذا، الذي يستفيد من التعلم العميق ودمج البيانات والمعرفة الهجين، بتحسين كفاءة ودقة التشخيصات الجينية بشكل كبير. إن قدرة PUMCH-GENESIS على تحليل حجم أكبر من بيانات WGS تسرع من عملية التشخيص، مما قد يؤدي إلى تدخلات علاجية أبكر وأكثر فعالية للمرضى الذين يعانون من أمراض نادرة.

قامت PUMCH بالفعل بدمج أكثر من 80 تطبيقًا للذكاء الاصطناعي عبر وظائف المستشفى المختلفة، بما في ذلك خدمات المرضى والتشخيص والعلاج السريري والبحث الطبي وإدارة المستشفيات، مما يدل على التبني الواسع النطاق للذكاء الاصطناعي في جميع أنحاء المؤسسة.

نهج مستشفى رويجين القائم على البيانات لتطوير الذكاء الاصطناعي

سلط Zhu Lifeng، نائب مدير المركز المبتكر للطب الرقمي في شنغهاي، الضوء على تركيز مستشفى Ruijin على استخدام البيانات وجهوده لإنشاء مجموعات طبية متعددة الوسائط ومتعددة الأمراض. يدرك المستشفى أن البيانات هي المورد الأكثر قيمة لتطوير الذكاء الاصطناعي.

بناء مجموعات طبية شاملة

استفاد مستشفى Ruijin من البيانات الصحية لمجموعة متنوعة من التطبيقات، بما في ذلك قياسات تقييم الجودة وتنظيم السلاسل الزمنية للبيانات ومحاذاة مجموعات البيانات السريرية متعددة الوسائط والتعليقات التوضيحية التفصيلية للبيانات. تسمح قاعدة البيانات الواسعة للمستشفى، التي تشمل مجموعة واسعة من المعلومات الطبية، بتطوير نماذج ذكاء اصطناعي قوية قادرة على معالجة التحديات الطبية المعقدة.

كشف Zhu أن إجمالي بيانات الصحة في مستشفى Ruijin قد وصل إلى 5 بيتابايت، مع زيادة سنوية تبلغ حوالي 1.5 بيتابايت بسبب التقدم المستمر في التقنيات الطبية. توفر قاعدة البيانات المتوسعة باستمرار موردًا غنيًا لتدريب وتحسين خوارزميات الذكاء الاصطناعي، مما يضمن دقتها وفعاليتها.

تأثير DeepSeek على نشر الذكاء الاصطناعي في المستشفيات

سلط مين دونغ، نائب مدير معهد أبحاث الحوسبة السحابية والبيانات الضخمة في الأكاديمية الصينية لتكنولوجيا المعلومات والاتصالات، الضوء على الدور المهم الذي يلعبه DeepSeek في تسريع تبني تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي في أنظمة المستشفيات في الصين.

التبني الواسع النطاق لأنظمة DeepSeek

اعتبارًا من 3 مايو، قامت أكثر من 800 مستشفى عام على مستوى الدولة بتطبيق نظام DeepSeek، الذي يغطي المؤسسات الطبية على جميع المستويات. يؤكد هذا التبني الواسع النطاق الاعتراف المتزايد بإمكانات الذكاء الاصطناعي لتحويل تقديم الرعاية الصحية.

أكد مين على أن الذكاء الاصطناعي قد حسن بشكل كبير كفاءة تقديم الخدمات والإدارة داخل المستشفيات. يمكن للأدوات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي أتمتة المهام الروتينية وتبسيط سير العمل وتزويد الأطباء برؤى قيمة، مما يؤدي في النهاية إلى نتائج أفضل للمرضى.

معالجة التحديات في تطبيق الذكاء الاصطناعي الطبي

ومع ذلك، أقر مين أيضًا بالتحديات المرتبطة بالتطبيق واسع النطاق للذكاء الاصطناعي الطبي، بما في ذلك القيود الخوارزمية التي يمكن أن تؤدي إلى مخرجات مشوهة وخطر الهلوسة. يمكن أن يؤدي نقص مجموعات البيانات عالية الجودة للظروف الطبية المتخصصة أيضًا إلى ضعف جودة البيانات للتدريب والاستدلال. علاوة على ذلك، تثير عملية تدريب البيانات مخاوف بشأن مخاطر السلامة والخصوصية.

القيود الخوارزمية والهلوسة

الخوارزميات ليست معصومة من الخطأ ويمكن أن تنتج أحيانًا نتائج غير دقيقة أو مضللة. وهذا يثير قلقًا خاصًا في التطبيقات الطبية، حيث يمكن أن يكون لأصغر الأخطاء عواقب وخيمة. إن خطر “الهلوسة”، حيث ينتج نموذج الذكاء الاصطناعي مخرجات لا تستند إلى بيانات أو أدلة حقيقية، يزيد من التأكيد على الحاجة إلى التحقق الدقيق من صحة ومراقبة أنظمة الذكاء الاصطناعي.

جودة البيانات وتوافرها

يعتمد أداء نماذج الذكاء الاصطناعي بشكل كبير على جودة وكمية بيانات التدريب. يمكن أن يحد نقص مجموعات البيانات الكبيرة والمتنوعة بما يكفي ل الظروف الطبية المتخصصة من دقة وموثوقية أدوات التشخيص والعلاج التي تعمل بالذكاء الاصطناعي. تتطلب معالجة هذا التحدي جهودًا تعاونية لجمع وتنظيم ومشاركة البيانات
الطبية عالية الجودة مع الالتزام بالمعايير الأخلاقية ومعايير الخصوصية الصارمة.

شواغل تتعلق بالسلامة والخصوصية

يثير استخدام بيانات المرضى الحساسة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي مخاوف كبيرة بشأن السلامة والخصوصية. من الضروري تنفيذ تدابير أمنية قوية لحماية معلومات المرضى من الوصول غير المصرح به وإساءة الاستخدام. بالإضافة إلى ذلك، من الضروري تطوير أنظمة ذكاء اصطناعي شفافة وخاضعة للمساءلة تحترم استقلالية المريض وتضمن اتخاذ القرارات التي تحركها الذكاء الاصطناعي بما يحقق مصالح المريض الفضلى.

مستقبل الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية

وسلطت الندوة الضوء على الإمكانات التحويلية للذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية، مع أمثلة على التطبيقات المبتكرة التي تتراوح من تشخيص الطب الصيني التقليدي إلى تحديد الأمراض النادرة. يوضح التبني الواسع النطاق لأنظمة DeepSeek في المستشفيات في جميع أنحاء الصين الاعتراف المتزايد بقدرة الذكاء الاصطناعي على تحسين تقديم الخدمات والإدارة.

ومع ذلك، سلطت الندوة الضوء أيضًا على التحديات التي يجب معالجتها لضمان التنفيذ الآمن والفعال والأخلاقي للذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية. وتشمل هذه التحديات القيود الخوارزمية ومشكلات جودة البيانات ومخاوف السلامة والخصوصية. من خلال معالجة هذه التحديات بشكل استباقي، يمكن لصناعة الرعاية الصحية إطلاق العنان للإمكانات الكاملة للذكاء الاصطناعي وخلق مستقبل حيث تمكن التكنولوجيا الأطباء وتحسن نتائج المرضى.

تعكس التطورات المعروضة اتجاهًا أوسع لدمج الذكاء الاصطناعي في الممارسة الطبية، مما يوفر إمكانات لتشخيصات أكثر دقة وعلاجات شخصية وتقديم رعاية صحية فعالة. وتطرق النقاش أيضًا إلى أهمية الوصول إلى البيانات وشفافية الخوارزميات والاعتبارات الأخلاقية لضمان التنفيذ المسؤول للذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية.

الطب الدقيق

يمكن لقدرة الذكاء الاصطناعي على تحليل كميات هائلة من بيانات المرضى أن تؤدي إلى الطب الدقيق، حيث يتم تصميم العلاجات لتناسب التركيب الجيني للفرد وأسلوب حياته وبيئته. يمكن لهذا النهج الشخصي تحسين فعالية العلاج وتقليل الآثار الجانبية.

اكتشاف الأدوية

يمكن للذكاء الاصطناعي تسريع عملية اكتشاف الأدوية من خلال تحديد المرشحين المحتملين للأدوية والتنبؤ بفاعليتهم وتحسين تصميمهم. يمكن أن يقلل هذا بشكل كبير من الوقت والتكلفة المرتبطين بتطوير علاجات جديدة للأمراض.

مراقبة المرضى عن بعد

يمكن لأنظمة مراقبة المرضى عن بعد التي تعمل بالذكاء الاصطناعي تتبع العلامات الحيوية للمرضى واكتشاف المشكلات الصحية المحتملة مبكرًا وتقديم تدخلات في الوقت المناسب. يمكن أن يحسن هذا نتائج المرضى ويقلل الحاجة إلى دخول المستشفى.

الكفاءة الإدارية

يمكن للذكاء الاصطناعي أتمتة المهام الإدارية، مثل جدولة المواعيد والفواتير ومعالجة مطالبات التأمين، مما يحرر متخصصي الرعاية الصحية للتركيز على رعاية المرضى. يمكن أن يحسن هذا الكفاءة ويقلل التكاليف.

الواقع المعزز

يمكن للذكاء الاصطناعي المدمج مع الواقع المعزز (AR) أن يوفر للجراحين إرشادات في الوقت الفعلي أثناء العمليات المعقدة، مما يحسن الدقة ويقلل من خطر حدوث مضاعفات. يمكن أيضًا استخدام الواقع المعزز لتدريب طلاب الطب وتثقيف المرضى.

تشير التطورات التي تمت مناقشتها في الندوة إلى كيف أن تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي تعيد تشكيل الرعاية الصحية. مع استمرار تقدم الذكاء الاصطناعي وتكامله بشكل أكبر في المجال الطبي، ستظل خصوصية البيانات والسلامة والآثار الأخلاقية لاستخدام الذكاء الاصطناعي في عمليات صنع القرار الحساسة في مجال الرعاية الصحية مجال تركيز رئيسي داخل صناعة الرعاية الصحية في السنوات القادمة. مع توجيه الاهتمام نحو التطوير في هذه المجالات الحاسمة، فإن تكامل الذكاء الاصطناعي سيجلب التكنولوجيا الطبية إلى حقبة جديدة من الرعاية. مع تطور التكنولوجيا، ستضمن الجهود التعاونية الموصوفة أن التطورات في الذكاء الاصطناعي يتم تطويرها ونشرها بأمان و مع إيلاء اهتمام دقيق لاحتياجات المرضى الفردية.