سودانايل:
2024-12-12@02:04:58 GMT
حوار مع صديقي ال ChatGPT الحلقة (61)
تاريخ النشر: 8th, December 2024 GMT
د. أحمد جمعة صديق
جامعة الزعيم الازهري
حوار اليوم:
• ما هي التطبيقات الحديثة للذكاء الاصنطناعي في المجال الطبي؟
• ما المقصود بالتعليم العميق؟
• أحد التطبيقات البارزة هو استخدام الذكاء الاصطناعي لتحديد الأدوية المناسبة لعلاج الأمراض النادرة، ما درجة الاعتماد على مثل هذا التطبيق؟
• يمكن للذكاء الاصطناعي تحديد الأنماط التي قد تكون صعبة على الأطباء اكتشافها، مما يساعد في الكشف المبكر عن الأمراض مثل السرطان أو أمراض القلب.
******************
• التطبيقات الحديثة للذكاء الاصطناعي في المجال الطبي
في السنوات الأخيرة، شهدت تقنية الذكاء الاصطناعي (AI) تقدماً هائلًا في مختلف المجالات، وكان القطاع الطبي من أبرز المستفيدين من هذه التحولات التكنولوجية. يشهد المجال الطبي تحولًا جذريًا من خلال تطبيقات الذكاء الاصطناعي التي تساعد في تحسين تشخيص الأمراض، تحسين الرعاية الصحية، وزيادة كفاءة الأطباء والفرق الطبية. في هذا المقال، سنستعرض بعض التطبيقات الحديثة للذكاء الاصطناعي في المجال الطبي.
1. تحليل الصور الطبية والتشخيص
أحد أبرز التطبيقات التي يعتمد عليها الذكاء الاصطناعي في الطب هو تحليل الصور الطبية. تعتمد الكثير من أنظمة الذكاء الاصطناعي على تقنيات التعلم العميق (Deep Learning) لتحليل الصور الطبية مثل الأشعة السينية (X-ray)، الرنين المغناطيسي (MRI)، والأشعة المقطعية (CT). يمكن للذكاء الاصطناعي تحديد الأنماط التي قد تكون صعبة على الأطباء اكتشافها، مما يساعد في الكشف المبكر عن الأمراض مثل السرطان أو أمراض القلب.
على سبيل المثال، تم تطوير أدوات تعتمد على الذكاء الاصطناعي لقراءة الأشعة السينية وتحليلها للكشف عن وجود الأورام أو الكسور، وقد أظهرت بعض الدراسات أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يتفوق في دقة التشخيص على الأطباء في بعض الحالات.
2. التشخيص الطبي والمساعدة في اتخاذ القرار
الذكاء الاصطناعي يعزز قدرة الأطباء في اتخاذ القرارات السريرية من خلال استخدام أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تجمع بيانات المرضى، مثل الأعراض، النتائج المخبرية، والتاريخ الطبي. هذه الأنظمة قادرة على اقتراح تشخيصات محتملة أو خطط علاجية بناءً على بيانات ضخمة وتحليلها بسرعة وبدقة.
على سبيل المثال، هناك أنظمة تستخدم الذكاء الاصطناعي لتقديم تشخيصات دقيقة للأمراض المعقدة مثل الأورام الخبيثة أو الأمراض النادرة، وتساعد الأطباء في اتخاذ قرارات العلاج الأكثر فعالية بناءً على بيانات طبية شاملة.
3. الطب الشخصي والعلاج المخصص
يساهم الذكاء الاصطناعي في مجال الطب الشخصي من خلال تصميم خطط علاجية مخصصة بناءً على تحليل البيانات الجينية والبيئية. من خلال دراسة الجينات الخاصة بالمريض، يمكن للذكاء الاصطناعي تحديد الأدوية والعلاجات التي ستكون أكثر فاعلية لهذا الشخص.
تستخدم بعض الشركات التكنولوجيا لتحليل البيانات الجينية واكتشاف الارتباطات بين الطفرات الجينية والأمراض المختلفة، مما يساعد في تخصيص العلاجات للمرضى بناءً على تركيبتهم الجينية الخاصة، وبالتالي تحسين فعالية العلاج.
4. التطبيب عن بُعد والرعاية الصحية الرقمية
يسهم الذكاء الاصطناعي في تحسين خدمات الرعاية الصحية عن بُعد. من خلال استخدام الروبوتات الذكية والتطبيقات الصحية، يمكن للمرضى الحصول على استشارات طبية عن بُعد باستخدام الذكاء الاصطناعي الذي يحاكي الذكاء البشري.
تستخدم بعض التطبيقات الذكاء الاصطناعي لتحليل الأعراض التي يقدمها المريض وإعطاء مشورة طبية مبدئية أو توجيه المريض إلى الطبيب المناسب. هذه التكنولوجيا لها دور كبير في تحسين الوصول إلى الرعاية الصحية، خصوصًا في المناطق الريفية أو المجتمعات ذات الموارد المحدودة.
5. مراقبة المرضى في الوقت الفعلي
الذكاء الاصطناعي يمكن أن يكون أداة فعالة لمراقبة المرضى في الوقت الفعلي. من خلال الأجهزة القابلة للارتداء، مثل الساعات الذكية أو أجهزة الاستشعار الأخرى، يتم جمع بيانات صحية بشكل مستمر عن حالة المريض. يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل هذه البيانات بشكل فوري للكشف عن أي تغيرات قد تشير إلى مشكلة صحية، مثل مشاكل القلب أو التنفس.
على سبيل المثال، يستخدم الذكاء الاصطناعي في مراقبة مرضى السكري لتحليل مستويات السكر في الدم وتقديم توصيات فورية لتعديل العلاج بناءً على البيانات الواردة من جهاز المراقبة.
6. البحث الطبي وتطوير الأدوية
أحد المجالات المتقدمة التي يتم فيها استخدام الذكاء الاصطناعي هو تسريع عملية البحث والتطوير في صناعة الأدوية. تساعد تقنيات الذكاء الاصطناعي الباحثين في دراسة آثار الأدوية المحتملة وتحليل التفاعلات الكيميائية بسرعة أكبر من الطرق التقليدية. كما يمكن للذكاء الاصطناعي مساعدة الشركات في التنبؤ بفعالية الأدوية الجديدة قبل تجاربها السريرية، مما يقلل من الوقت والتكلفة في تطوير الأدوية.
أحد التطبيقات البارزة هو استخدام الذكاء الاصطناعي لتحديد الأدوية المناسبة لعلاج الأمراض النادرة، حيث يتم تحليل الآلاف من الدراسات الطبية لتحديد العلاجات الأكثر وعدًا.
7. تحليل البيانات الضخمة في الطب
يسهم الذكاء الاصطناعي بشكل كبير في تحليل البيانات الطبية الضخمة، التي تشمل سجلات المرضى، الدراسات السريرية، والصور الطبية. هذا التحليل يمكن أن يساهم في اكتشاف الأنماط والتوجهات التي قد تغفل عنها التحليلات التقليدية. يساعد الذكاء الاصطناعي في اكتشاف عوامل خطر جديدة للأمراض، وتحسين استراتيجيات الوقاية، وتطوير استراتيجيات علاجية أكثر دقة.
8. الروبوتات الجراحية
من أبرز استخدامات الذكاء الاصطناعي في الطب هو الروبوتات الجراحية. على الرغم من أن الأطباء هم الذين يقومون بالعمليات الجراحية، فإن الروبوتات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي تقدم دعمًا مهمًا من خلال تحسين دقة الحركات وتقليل المخاطر التي قد تحدث أثناء الجراحة. يمكن للأطباء استخدام هذه الروبوتات لتنفيذ العمليات بدقة أكبر، مما يقلل من الوقت الذي يحتاجه المريض للتعافي.
خاتمة
إن الذكاء الاصطناعي يمثل مستقبل الطب، ويُتوقع أن يستمر تأثيره في تعزيز كفاءة وجودة الرعاية الصحية. من تحليل الصور الطبية إلى التشخيصات الشخصية والتطورات في البحث الطبي، فإن الذكاء الاصطناعي سيغير بشكل جذري الطريقة التي نتعامل بها مع الرعاية الصحية. ومع استمرار تطور هذه التكنولوجيا، فإننا أمام حقبة جديدة من الطب المبني على البيانات والدقة.
• يمكن للذكاء الاصطناعي تحديد الأنماط التي قد تكون صعبة على الأطباء اكتشافها، مما يساعد في الكشف المبكر عن الأمراض مثل السرطان أو أمراض القلب. الى اي درجة يمكن الاعتماد على هذه النتائج في التشخيص؟
الاعتماد على الذكاء الاصطناعي في التشخيص الطبي، خاصة في الكشف المبكر عن الأمراض مثل السرطان أو أمراض القلب، يمكن أن يكون مفيدًا للغاية، ولكن يجب أن يتم بحذر وبالتوازي مع الخبرة البشرية. دعونا نناقش مدى موثوقية هذه الأنظمة والتحديات المتعلقة بها:
1. دقة الذكاء الاصطناعي في التشخيص
الذكاء الاصطناعي (AI) يعتمد في الغالب على تقنيات التعلم العميق (Deep Learning) التي تم تدريبها على مجموعات ضخمة من البيانات الطبية، مثل صور الأشعة السينية، الرنين المغناطيسي (MRI)، والأشعة المقطعية (CT). هذه الأنظمة قادرة على تحديد الأنماط التي يصعب على البشر ملاحظتها بسبب الكمية الكبيرة من المعلومات والأنماط المعقدة في هذه الصور. في بعض الحالات، يمكن أن تتفوق الأنظمة المدعومة بالذكاء الاصطناعي في دقتها على الأطباء، خاصة في حالات مثل الكشف المبكر عن الأورام الصغيرة أو التغيرات الطفيفة في الأنسجة التي قد تكون غير واضحة للعين البشرية.
على سبيل المثال، في دراسة أجريت حول استخدام الذكاء الاصطناعي في تحليل الأشعة السينية للكشف عن السرطان، أظهرت الأنظمة المدعومة بالذكاء الاصطناعي قدرة على الكشف المبكر للأورام بدقة مشابهة أو حتى أعلى من الأطباء المدربين.
2. الاعتماد على الذكاء الاصطناعي: توازن بين الذكاء البشري والآلي
رغم الدقة العالية التي يمكن أن يقدمها الذكاء الاصطناعي، فإنه لا يمكن الاعتماد عليه بشكل كامل في التشخيص الطبي. هناك عدة أسباب لهذا:
• المحدودية في الفهم البشري للمخرجات: على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي يمكنه تقديم تحليل دقيق للصور أو البيانات الطبية، إلا أن تفسير هذه النتائج يتطلب فهماً عميقًا للسياق الطبي الأوسع. الأطباء لا يعتمدون فقط على نتائج التحليل، بل يأخذون في اعتبارهم التاريخ الطبي للمريض، أعراضه، والسياق العام لحالته الصحية، وهو شيء قد يصعب على الذكاء الاصطناعي فهمه بالكامل.
• قابلية حدوث الأخطاء: مثل أي تقنية أخرى، قد تحتوي أنظمة الذكاء الاصطناعي على أخطاء أو ثغرات في التحليل، خاصة إذا كانت البيانات المدخلة إليها غير دقيقة أو تم تدريبها على مجموعة بيانات غير متنوعة بما فيه الكفاية. على سبيل المثال، قد تظهر بعض الحالات الطبية النادرة أو الاستثنائية التي لا يمكن للذكاء الاصطناعي التعامل معها بفعالية.
• الحاجة للتأكد البشري: من الضروري أن يظل الطبيب هو العنصر الحاسم في تفسير نتائج الذكاء الاصطناعي. يمكن للذكاء الاصطناعي أن يعمل كأداة مساعدة لتقديم التوصيات أو الإشارات التي يمكن أن تلفت انتباه الطبيب إلى مشكلة معينة، لكنه لا يجب أن يكون بديلاً كاملاً للتقييم الطبي البشري.
3. مزايا وقيود الذكاء الاصطناعي في التشخيص الطبي
المزايا:
• الكشف المبكر: يمكن للذكاء الاصطناعي اكتشاف علامات دقيقة تدل على وجود مرض ما قبل أن تصبح واضحة للأطباء.
• السرعة: يمكن للأنظمة المدعومة بالذكاء الاصطناعي تحليل كميات ضخمة من البيانات في وقت قصير، مما يسرع عملية التشخيص.
• الدقة: في العديد من الحالات، يمكن للذكاء الاصطناعي اكتشاف الأنماط بشكل أكثر دقة من الأطباء المدربين، خاصة في تحليلات الصور المعقدة.
القيود:
• المجموعة المحدودة من البيانات: إذا كانت البيانات المستخدمة لتدريب النموذج غير متنوعة بما فيه الكفاية، قد لا يكون النظام دقيقًا في التعامل مع جميع الحالات الطبية.
• الحاجة لتفسير بشري: لا يزال الطبيب بحاجة إلى تفسير مخرجات الذكاء الاصطناعي بناءً على السياق الطبي الشامل للمريض.
• المخاوف القانونية والأخلاقية: في حال حدوث خطأ في التشخيص الذي يعتمد على الذكاء الاصطناعي، قد تكون هناك صعوبة في تحديد المسؤولية القانونية.
4. التوجه المستقبلي
بشكل عام، فإن الذكاء الاصطناعي في الطب يعد أداة قوية لتحسين دقة التشخيص وكفاءته، لكن من الضروري أن يبقى تحت إشراف الطبيب. المستقبل القريب سيشهد تحسينات في خوارزميات الذكاء الاصطناعي وزيادة دقتها، مما قد يقلل من الفجوة بين الأدوات الرقمية والخبرة البشرية. في الوقت نفسه، سيظل الأطباء هم العامل الحاسم في اتخاذ القرار الطبي النهائي بناءً على التقييم الشامل.
الخلاصة
يمكن الاعتماد على الذكاء الاصطناعي بشكل كبير في تعزيز دقة التشخيص وكشف الأمراض في مراحلها المبكرة، لكنه لا يُعتبر بديلاً عن الأطباء. بدلاً من ذلك، يجب أن يكون الذكاء الاصطناعي شريكًا للأطباء في اتخاذ القرارات الطبية، مما يسهم في تحسين النتائج الصحية للمرضى.
• أحد التطبيقات البارزة هو استخدام الذكاء الاصطناعي لتحديد الأدوية المناسبة لعلاج الأمراض النادرة، ما درجة الاعتماد على مثل هذا التطبيق؟
الاعتماد على الذكاء الاصطناعي في تحديد الأدوية المناسبة لعلاج الأمراض النادرة يعتبر من التطبيقات الواعدة في الطب، لكنه يحتاج إلى توازن دقيق بين التقنية والخبرة البشرية. فيما يلي استعراض للقدرة على الاعتماد على هذه التطبيقات والمزايا والقيود المتعلقة بها:
1. دقة الذكاء الاصطناعي في تحديد الأدوية للأمراض النادرة
الأمراض النادرة هي تلك التي يصاب بها عدد قليل من الناس، مما يجعل من الصعب تطوير أدوية مخصصة لها بسبب محدودية البيانات السريرية. الذكاء الاصطناعي يأتي ليحل هذه المشكلة من خلال تحليل كميات ضخمة من البيانات الطبية والعلمية، مثل الدراسات الجينية، سجلات المرضى، نتائج الاختبارات المخبرية، والتفاعلات بين الأدوية.
• تحليل البيانات الضخمة: الذكاء الاصطناعي قادر على تحليل آلاف الدراسات الطبية، قواعد البيانات الجينية، وتفاعلات الأدوية بشكل أسرع من أي شخص، مما يسمح له بتحديد الأدوية التي قد تكون فعالة لعلاج مرض نادر بناءً على الأنماط الجينية أو البيولوجية المرتبطة به.
• التعلم من الحالات السابقة: يمكن للذكاء الاصطناعي التعلم من الحالات السريرية السابقة والتجارب السريرية العالمية للأدوية الجديدة التي قد تكون قيد التطوير. هذا يساعد في تقديم توصيات دقيقة لعلاج مرض نادر، حيث يمكن للذكاء الاصطناعي أن يحدد الأدوية التي أظهرت نتائج واعدة في تجارب سريرية مشابهة.
2. المزايا
• تسريع عملية البحث والتطوير: في الأمراض النادرة، قد تكون هناك صعوبة في تجميع عينات كبيرة من المرضى لإجراء الدراسات السريرية التقليدية. الذكاء الاصطناعي يمكن أن يسهم في تسريع اكتشاف العلاجات المناسبة من خلال محاكاة نتائج الأدوية بناءً على البيانات المتاحة، مما يقلل من الوقت والتكاليف المطلوبة لتطوير الأدوية.
• دقة في اختيار الأدوية: يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل الأنماط الجينية والبروتينية والتفاعلات الدوائية بشكل أدق من البشر، مما قد يساعد في اختيار الأدوية الأكثر فاعلية بناءً على الخصائص الفردية للمريض.
• إيجاد علاجات غير تقليدية: يمكن للذكاء الاصطناعي اكتشاف أدوية أو مزيج من الأدوية التي قد لا تكون ظاهرة في البحث التقليدي. قد يتم اقتراح أدوية كانت مخصصة في الأصل لعلاج حالات أخرى، ولكنها تظهر فعالية عند استخدامها لعلاج مرض نادر.
3. القيود والتحديات
على الرغم من الفوائد المحتملة، لا يمكن الاعتماد بالكامل على الذكاء الاصطناعي في تحديد الأدوية للأمراض النادرة دون بعض التحفظات:
• عدم اكتمال البيانات: في العديد من الأمراض النادرة، قد تكون هناك بيانات محدودة حول المرض أو العلاج الفعال له. إذا كانت مجموعة البيانات التي يعتمد عليها الذكاء الاصطناعي غير مكتملة أو غير شاملة بما فيه الكفاية، فقد يؤدي ذلك إلى توصيات غير دقيقة أو خاطئة.
• التحديات الأخلاقية: في بعض الحالات، يمكن أن يتسبب الاعتماد الزائد على الذكاء الاصطناعي في توجيه العلاج بشكل غير مناسب، خاصة في الأمراض النادرة حيث تكون الاستجابة للعلاج متنوعة بشكل كبير من مريض لآخر. لذا، لا بد من وجود إشراف بشري للتأكد من أن الأدوية المختارة مناسبة للمريض.
• التجارب السريرية المحدودة: لأن الأمراض النادرة تؤثر على عدد قليل من المرضى، فقد لا تكون هناك دراسات سريرية كافية لاختبار الأدوية. في هذه الحالات، يكون هناك تحدٍ في ضمان أن الذكاء الاصطناعي يعمل بناءً على بيانات دقيقة وموثوقة، خاصة عندما تكون التجارب السريرية محدودة أو غير موجودة.
4. التكامل مع الخبرة الطبية
على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يكون أداة مساعدة قوية، إلا أن اتخاذ قرارات العلاج يتطلب دائمًا إشراف الأطباء والمتخصصين. المرضى الذين يعانون من الأمراض النادرة غالبًا ما يكون لديهم ظروف صحية معقدة، ويتطلب الأمر فهما عميقا للتاريخ الطبي الخاص بكل مريض واعتبارات أخرى، مثل استجابة المريض للأدوية السابقة أو وجود حالات صحية متوازية.
يجب أن يكون دور الذكاء الاصطناعي متمثلًا في تقديم توصيات مدعومة بالبيانات، ولكن القرار النهائي بشأن العلاج يجب أن يتم بالتعاون بين الطبيب والمريض. يمكن للطبيب أن يدمج هذه التوصيات مع معرفته الطبية وتجربته الشخصية لضمان تقديم أفضل رعاية.
5. التوجه المستقبلي
مع تطور الذكاء الاصطناعي وزيادة حجم البيانات الطبية المتاحة، فإن الاعتماد عليه في تحديد الأدوية للأمراض النادرة سيتزايد. تحسين الخوارزميات وتوسيع نطاق التجارب السريرية سيساهم في تعزيز دقة هذه الأنظمة.
الختام
يمكن الاعتماد على الذكاء الاصطناعي بشكل كبير في تحديد الأدوية المناسبة لعلاج الأمراض النادرة، خاصة في تسريع اكتشاف العلاجات واختيار الأدوية الأكثر فعالية بناءً على البيانات المتاحة. ومع ذلك، يجب أن يتم هذا الاعتماد بحذر وتكامل مع الخبرة البشرية، حيث لا يزال دور الأطباء أساسيًا في تقييم القرارات الطبية وتخصيص العلاج بما يتناسب مع حالة كل مريض.
• تعتمد الكثير من أنظمة الذكاء الاصطناعي على تقنيات التعلم العميق (Deep Learning) لتحليل الصور . ما الطبية مثل الأشعة السينية (X-ray)، الرنين المغناطيسي (MRI)، والأشعة المقطعية (CT). ما المقصود بالتعليم العميق؟
التعلم العميق (Deep Learning) هو فرع من فروع تعلم الآلة (Machine Learning)، الذي هو بدوره جزء من الذكاء الاصطناعي (AI). يعتمد التعلم العميق على بنية الشبكات العصبية الاصطناعية متعددة الطبقات، وهو تقنية متقدمة يمكنها معالجة البيانات بشكل معقد ومتكامل. لفهم هذا بشكل أفضل، دعنا نفصل المصطلح:
1. ما هو التعلم العميق؟
التعلم العميق يعتمد على "الشبكات العصبية العميقة"، وهي هياكل رياضية تشبه في طريقة عملها الدماغ البشري. هذه الشبكات تتكون من عدة طبقات من "العصبونات الاصطناعية"، وكل طبقة تأخذ المعلومات من الطبقة التي قبلها، وتقوم بمعالجتها لتقديم نتائج دقيقة.
• الشبكة العصبية هي نموذج رياضي يحاكي طريقة عمل الخلايا العصبية في الدماغ البشري، وهي تتكون من طبقات من الخلايا (أو "العصبونات") التي ترتبط ببعضها البعض.
• العمق يشير إلى عدد الطبقات المتتالية التي تمر من خلالها البيانات. كلما زاد عدد الطبقات، زادت القدرة على تعلم الأنماط الأكثر تعقيدًا في البيانات.
2. كيف يعمل التعلم العميق؟
في التعلم العميق، تُعطى الشبكة العصبية بيانات أولية (مثل صورة طبية أو نصوص أو صوت) ويتم تدريب الشبكة على التعرف على الأنماط أو التصنيفات من هذه البيانات. كل طبقة في الشبكة العصبية تقوم بتحليل معلومات معينة من البيانات المدخلة، ويتم تمرير هذه المعلومات إلى الطبقات التالية لمزيد من المعالجة. وفي النهاية، تقدم الشبكة النتيجة النهائية (مثل تشخيص مرضي أو تصنيف صورة).
على سبيل المثال، عند تدريب نموذج تعلم عميق على صور طبية (مثل الأشعة السينية)، يقوم النموذج بتعلم كيفية التعرف على تفاصيل معينة مثل الأورام أو الكسور من خلال عدة طبقات.
3. أنواع التعلم العميق
• الشبكات العصبية متعددة الطبقات (MLP): هي أبسط نوع من الشبكات العصبية العميقة، حيث تحتوي على طبقات مدخلة، طبقات مخفية، وطبقة مخرجات.
• الشبكات العصبية التلافيفية (CNN): تُستخدم بشكل شائع في معالجة الصور والفيديو. فهي قادرة على التقاط الأنماط المكانية (مثل الأشكال والألوان) في الصور، مما يجعلها مثالية لتحليل الصور الطبية.
• الشبكات العصبية المتكررة (RNN): تُستخدم لتحليل البيانات المتسلسلة (مثل النصوص أو الصوت)، حيث تعتمد النتيجة على السياق السابق.
4. التعلم العميق في تحليل الصور الطبية
في مجال الطب، يُستخدم التعلم العميق بشكل رئيسي في تحليل الصور الطبية مثل:
• الأشعة السينية (X-ray): يمكن للذكاء الاصطناعي أن يتعلم التعرف على الأنماط الدقيقة في الأشعة السينية للكشف عن كسور العظام أو الأورام الصغيرة.
• الرنين المغناطيسي (MRI): يستخدم التعلم العميق لتحديد الأنسجة غير الطبيعية مثل الأورام أو التغيرات في الأنسجة الدماغية.
• الأشعة المقطعية (CT): يُستخدم لتحليل الصور المقطعية للكشف عن الحالات المعقدة مثل السرطان أو أمراض القلب.
5. مزايا التعلم العميق في الطب
• الكشف المبكر: يمكن للتعلم العميق اكتشاف الأنماط الصغيرة التي قد يغفل عنها الأطباء، مما يساعد في الكشف المبكر عن الأمراض.
• دقة عالية: توفر الشبكات العصبية العميقة دقة متناهية في تحديد الأنماط المعقدة، مما يساعد الأطباء في التشخيص بدقة أكبر.
• تحليل كميات ضخمة من البيانات: يمكن لأنظمة التعلم العميق التعامل مع كميات ضخمة من الصور والبيانات، وهو ما يصعب على الأطباء القيام به يدوياً.
6. التحديات في التعلم العميق
• البيانات: يحتاج التعلم العميق إلى كميات كبيرة من البيانات لتدريب النماذج بدقة. إذا كانت البيانات غير كافية أو غير متنوعة، قد تؤدي إلى نتائج غير دقيقة.
• التفسير: رغم أن النماذج قد تقدم نتائج دقيقة، إلا أن عملية فهم كيفية اتخاذ هذه النماذج للقرارات قد تكون معقدة. هذا ما يُعرف بـ "مشكلة الصندوق الأسود" في الذكاء الاصطناعي.
• الاعتماد على الأطباء: حتى مع تقدم الخوارزميات، تبقى هناك حاجة لتدخل الأطباء في تفسير النتائج وضمان صحتها.
الخلاصة
التعلم العميق هو تقنية قوية في الذكاء الاصطناعي قادرة على معالجة وتحليل البيانات المعقدة مثل الصور الطبية. تستخدم هذه التقنية في مجال الطب بشكل خاص لتحسين التشخيص الطبي، وزيادة دقة الكشف عن الأمراض مثل السرطان وأمراض القلب، ولكن لا يزال من الضروري أن يتم التحقق من نتائج الذكاء الاصطناعي من قبل الأطباء المختصين لضمان صحة التشخيص.
aahmedgumaa@yahoo.com
المصدر: سودانايل
كلمات دلالية: الاعتماد على الذکاء الاصطناعی استخدام الذکاء الاصطناعی الذکاء الاصطناعی یمکن أن على الذکاء الاصطناعی فی أنظمة الذکاء الاصطناعی أن الذکاء الاصطناعی الرنین المغناطیسی بالذکاء الاصطناعی یمکن الاعتماد على الشبکات العصبیة الأشعة المقطعیة البیانات الطبیة على سبیل المثال الرعایة الصحیة تحلیل البیانات الأشعة السینیة التشخیص الطبی کمیات ضخمة من على البیانات المجال الطبی التی قد تکون على الرغم من على الأطباء بعض الحالات الاصطناعی ا هذه الأنظمة الأطباء فی فی التشخیص بشکل کبیر قادرة على تکون هناک إذا کانت للکشف عن فی تحلیل فی اتخاذ فی تحسین خاصة فی یقلل من فی الطب أن یکون الطبی ا من خلال کبیر فی یجب أن أن یتم
إقرأ أيضاً:
5 تعديلات عاجلة.. الأطباء تكشف لصحة الشيوخ موقفها من المسئولية الطبية
شارك نقيب الأطباء د. أسامة عبد الحي، في اجتماع لجنة الصحة بمجلس الشيوخ، بدعوة من رئيس اللجنة د. حسين خضير، لمناقشة مشروع قانون المسؤولية الطبية وحماية المريض، وذلك بحضور نائب رئيس الوزراء للتنمية البشرية وزير الصحة والسكان د. خالد عبد الغفار، ووزير الشؤون النيابية والتواصل السياسي المستشار محمود فوزي، وعدد من أعضاء اللجنة.
وخلال الاجتماع أكد نقيب الأطباء د. أسامة عبد الحي، أن هناك 5 مطالب أساسية للنقابة لابد أن يتضمنها مشروع «المسؤولية الطبية».
قانون المسؤولية الطبيةوأشار إلى موقف النقابة الرافض لما تضمنه مشروع قانون المسؤولية الطبية الذي أعلنت الحكومة الموافقة عليه، من مواد تقنن مسألة الحبس في قضايا الخطأ الطبي، وفي غير قضايا الإهمال الطبي الجسيم، مشددا على رفض النقابة الحبس في حالات الخطأ الطبي وضرورة استبداله بالتعويض مثل كل دول العالم عامة ودول الخليج خاصة التي يعمل بها نصف أطباء مصر.
كما شدد د. أسامة عبد الحي، على أنه لا يجوز الحبس الاحتياطي في الإتهامات التي تنشأ ضد مقدم الخدمة الصحية أثناء تأدية مهنته أو بسببها؛ حيث أن مبررات الحبس الاحتياطى غير متوفرة في القضايا المهنية، وهو أمر معمول به في معظم دول المنطقة.
وأشار إلى ضرورة أن تكون اللجنة العليا للمسؤولية الطبية هي الخبير الفني لجهات التحقيق والتقاضي، وتتلقى كافة الشكاوى المقدمة ضد مقدمي الخدمة الطبية بجميع الجهات المعنية وذات الصلة بتلقي شكاوى المواطنين بشأن الأخطاء الطبية، موضحا أن اللجنة العليا للمسؤولية الطبية تشكل لجانا فرعية تتولى فحص الشكوى المقدمة بشأن الأخطاء الطبية بناء على طبيعة الشكوى والتخصصات المتعلقة بها.
وأوضح نقيب الأطباء، أن اللجنة الفرعية يجب أن يتضمن تقريرها أحد التوصيات الآتية، إما التوصية بانتفاء مسؤولية الطبيب عن الضرر الذي وقع على المريض، أو تقرير وقوع المسئولية الطبية المدنية بحق مقدم الخدمة تستلزم تعويض لجبر الضرر، أو تقرير وقوع المسئولية الطبية الجنائية بحق مقدم الخدمة حال مخالفة الطبيب قوانين الدولة وقواعد ممارسة المهنة، والإحالة للنيابة المختصة لإعمال شؤونها.
وشدد على ضرورة التمييز بين المضاعفات الطبية المتعارف عليها علميا والحالات التي يحدث فيها ضرر للمريض وليس هناك أي مسؤولية على الطبيب، وتوضيح مفهوم المسؤولية المدينة التي تقع على الطبيب حال ارتكابه خطأ لكنه يعمل في تخصصه وملتزم بقواعد المهنة وتكون العقوبة هنا تعويضات فقط وليس الحبس.
ولفت نقيب الأطباء، إلى أن صندوق التعويضات يجب أن يتحمل التعويض كاملا وليس المساهمة فيه فقط كما نصت مسودة القانون.
وشدد نقيب الأطباء د. أسامة عبد الحي، على أن مشروع القانون بصيغته الحالية سيدفع مزيد من الأطباء للهجرة إلى الخارج بحثا عن بيئة عمل آمنة، ليسوا مهددين فيها بالحبس طوال الوقت بسبب تأدية عملهم.
الرئيس يجتمع مع وزير الخارجية.. وبيان رئاسي بالتفاصيل