الشبكة اليمنية للعلوم والبيئة (يمن ساينس) موقع يهتم بأخبار العلوم والتكنولوجيا والصحة والبيئة والسكان
مقالات مشابهة
سحر محمد
الذكاء الصناعي يعلم متي سنموت , ولكن علي عكس افلام الخيال العلمي هذه التوقعات قد تساعدنا في الحفاظ علي ارواحنا . اقترحت ورقة بحثية نشرت في مجلة نيتشر بان تعبئة البينات الرقميةللسجل الصحي الخاص بنا في نموذج تعلم عميق يعمل علي تحسن كبير في دقة النتائج المتوقعة . ففي اثناء اجراء التجارب عمل الباحثون علي استخدام بينات مرضي لعدد اثنين من المستشفيات الامريكية استطاعت الخوارزميات توقع مواعيد خروج المرضي ومدة بقاهم الي جانب وقت الوفاة!
شبكات الذكاء العصبونيةالموصوفة في الدراسة استخدمت بيانات هائلة مثل حيوية المريض ,تاريخه الطبي لخلق التوقعات . الخوارزميات الجديدة عملت علي صف الاحداث السابقة في السجل الخاص بكل مريض في جدول زمني مما اتاح لنماذج التعلم العميق تحديد المخرجات المستقبلية بما فيها وقت الوفاة . كما تتضمن ايضا شبكات الذكاء العصبونيةالملاحظات والتعليقات المكتوبة بخط يد المريض الي جانب خربشاتة القديمة وكلها تأخذ بالحسبان عند طرح التوقعات.
ولكن هل لهذه المعلومات فائدة غير اعلامنا بالمصير الحتمي للمريض ؟ يؤكد الباحثون ان المستشفيات علي ضوء هذه المعلومات باستطاعتها ايجاد طرق جدية لإعادةترتيب اولويات العناية بالمريض وتحديد خطة علاجية مناسبة كما بالإمكان التهيؤ المسبق بالإسعاف الطبي اللازم قبل حتي حدوث الأسوأ.
التعلم العميق deep learning
مجموعه من الخوارزميات يسعي المبرمجون من خلالها تعليم الاله عدة مستويات من التمثيل والتجريد مما يساعد تحقيق فهم اكبر للمعطيات كالصور والفيديو والنصوص وغيرها , ويعد التعلم العميق جزء من عائلة اكبر من طرق تعلم الالة ” machine learning ” المعتمدة علي التمثيلات فعلي سبيل المثال أي صورة يمكن تمثيلها بعدة طرق منها شعاع من البيكسلات التي تكون هذه الصورة ويسعي الخبراء في هذا المجال الي ايجاد وتعريف هذه التمثيلات وكيفية تعليميها. اول ظهور لهذا المجال كان عام2006 وضهر من المجال البحثي الخاص بشبكات الذكاء الصناعي العصبوني وكانت اول تطبيقاته ضهورا هيالنمذجة الصوتية و التعرف علي الخطاب وذلك عام 2010 ثم انتقلت التطبيقات الي النمذجة اللغوية ومعالجة اللغات الطبيعية والتعرف علي الاغرض ونضم استرجاع المعلومات . يسعي الباحثون حاليا الي تطبيق بني تعليمية اوسع واحدث تخدم البشرية في المجال البيولوجي .
طموح جوجل
لاتزال هذه التجارب تنفذ علي نطاق ضيق وتعمل جوجل علي تكبير مشروعها برغم انتشار قواعد البيانات في جهات مختلفة من مراكز العناية الصحية و المستشفيات والجهات الحكومية الا انها انشات نظام كمبيوتر مركزي يعمل علي التغذية المستمرة ببيانات الرعاية الصحية للمرضي .
مخاوف
فكرة ارسال البيانات الشخصية الي نموذج توقعي منفرد تمتلكه احد اكبر الشركات الخاصة قد يبدو حل للكثيرين ولكنة ليس بالضرورة الملحة فالبعض يري ان سجلات مرضي ملايين المرضي في يد بعض الشركات الخاصة قد يؤدي استغلال مباشر للشركات الصحية وتصبح القوةالمحتكرة للرعاية الصحية.
ففي سياق متصل خضعت شركة الفابيت المستحوذة علي التعلم العميق الخاص بالصحة احدي الشركات التابعة لجوجل الشهر الماضي للفحص من قبل الحكومة البريطانية علي خلفية شكوك بممارسة الاحتكار وذلك علي اثر ادعاءات بأن الشركة قامت باختراق القانون واخذ بيانات المرضي بدون الحصول علي الموافقة المطلوبة في عام 2017 .
ويبدي المختصون بالرعاية الصحية قلقهم حين يصبح الذكاء الصناعي واقع مفروض ويشددون علي وجوب اخذ الاحتياطات والتزام الشفافية الكاملة و وصرحت الجمعية الامريكية للطب “دمج الذكاء الصناعي مع المجهود البشري في الطب سينعكس ايجابا وسيحقق منفعة عظيمة ولكن بشرط ان تلبي المعايير الرئيسية مثل الشفافية وتجنب الانحياز ”
من غير جهود حثيثة ومنظمة من قبل الحكومة لخلق اطار عمل شفاف ربما قد يكون من المستحيل وضع رقابة علي مثل هذه الشركات وتحميلها المسؤولية.
تطبيقات اخري للذكاء الاصطناعي في المجال الطبي
استطاع المبرمجون تطوير خوارزميات متطورة تعمل علي تشخيص امراض خطيرة كسرطان الرئة وامراض القلب بطريقه اكثر دقة حتي من المختصين, فنسبة نجاح الاطباء في تشخيص امراض القلب المختلفة يصل الي 80% حسب تقرير نشرتةBBC NEWS . ولكن باحثو مستشفيJohn Radcliffe في اكسفورد نجحوا في تطوير نظام فحص بالذكاء الاصطناعي والذي اثبت تفوقه في عدد من التجارب السريرية . كما يعكف المطورون في شركة اوبتليم (Optellum ) علي تسويق نظام فحص بالذكاء الصناعي يعمل علي الكشف عن سرطان الرئة وذلك بالتحليل الدقيق لكتل الخلايا الممسوحه . واثبتت النتائج قدرة النظام علي فحص 4000 حالة مريض بسرطان الرئة سنويا كما تمكن التنبؤ بالمرض في وقت مبكر قبل الاطباء انفسهم.
وفي سياق متصل استطاع الباحثون في المجال الصحي تزويد شبكة خوارزميات الذكاء الصناعي بصور القرنية للتنبؤ بمدي احتمالية اصابة الشخص بأحد امراض العين .
المصادر
https://futurism.com/googles-ai-predict-when-patient-die/
https://futurism.com/ai-diagnose-heart-disease-lung-cancer-more-accurately-doctors/
https://www.syr-res.com/article/9385.html
