دمج الذكاء الاصطناعي في حلول برامج الرعاية الصحية: الفوائد وحالات الاستخدام

كان الذكاء الاصطناعي يشق طريقه ببطء ولكن بثبات في كل جانب من جوانب صناعة الرعاية الصحية تقريبًا. اليوم ، ليس هناك شك في أن هذه التقنيات غيرت قواعد اللعبة: يساعد الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية على اكتشاف واختبار الأدوية الجديدة ، وتحديد علامات المرض التي تمر دون أن يلاحظها أحد ، بل وتجعل المستحيل ممكنًا ، مثل تمكين العمليات الجراحية عن بُعد.

علاوة على ذلك ، يعد الذكاء الاصطناعي جزءًا لا يتجزأ من تبسيط المهام اليومية المتعلقة بالرعاية الصحية ، وبالتالي جعل حياة المتخصصين في الرعاية الصحية أسهل قليلاً. السؤال هو ، كيف يمكن لمؤسسات الرعاية الصحية البدء في الاستفادة من هذه القوة وجعل الذكاء الاصطناعي جزءًا من عملياتها؟ هذا ما يدور حوله هذا المقال.

هنا ، نستكشف الفوائد وحالات الاستخدام والأمثلة الملهمة لحلول الذكاء الاصطناعي الطبية ، ونوجهك خلال عملية التكامل ، ونشارك النصائح حول العمل باستخدام الذكاء الاصطناعي بناءً على تجربتنا الخاصة.

فوائد دمج الذكاء الاصطناعي في برامج الرعاية الصحية

[المصدر: Statista]

وفقًا لبيانات Statista ، ستبلغ قيمة سوق الذكاء الاصطناعي للرعاية الصحية العالمية ما يقرب من 188 مليار دولار بحلول عام 2030 ، بمعدل نمو سنوي مركب بنسبة 37 في المائة من عام 2022 إلى عام 2030. دعنا ندخل في فوائد الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية التي أدت إلى مثل هذه الأرقام المذهلة.

تحسين دقة التشخيص والعلاج

تتمثل إحدى أكبر مزايا الخوارزميات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي في قدرتها على المساعدة في تحليل كميات هائلة من البيانات الطبية بسرعة ودقة ، مثل سجلات المرضى والصور الطبية ونتائج الاختبارات في الوقت الفعلي. يؤدي هذا إلى اكتشاف الأنماط والشذوذ التي إما تستغرق وقتًا أطول بكثير عندما يقوم بها البشر أو تمر دون أن يلاحظها أحد تمامًا دون تدخل الذكاء الاصطناعي.

يساعد الذكاء الاصطناعي المتخصصين في الرعاية الصحية (HCPs) على تطبيق نهج استباقي وتقديم علاج دقيق وفي الوقت المناسب لمرضاهم ، والتنبؤ بحالات الطوارئ والوقاية منها ، وتقليل حالات التشخيص الخاطئ.

المهنيين الطبيين متفائلون جدًا بشأن التكنولوجيا. على سبيل المثال ، أجرت الجمعية الأوروبية للطب الإشعاعي دراسة استقصائية عام 2022 تحدثت مع 185 اختصاصي أشعة يعملون باستخدام خوارزميات تعتمد على الذكاء الاصطناعي لتشخيص المرضى. واتفق الغالبية (75.7٪) منهم على المصداقية العامة للخوارزميات.

رعاية شخصية للمرضى

من الناحية المثالية ، يجب معالجة كل مريض مع مراعاة تاريخه الطبي الفريد وخبرته وبياناته الجينية ونمط حياته ومعلومات أخرى.

يمكن للذكاء الاصطناعي ، بالاقتران مع التقنيات الأخرى ، تحليل هذه البيانات في الوقت الفعلي. ونتيجة لذلك ، فإنه يتيح نهجًا مخصصًا للرعاية ويساعد في العثور على أفضل حلول التشخيص والعلاج الممكنة لمرضى معينين. هذا يؤدي إلى تحسين نتائج المرضى ويقلل من فرص إعادة القبول.

بينما لا يزال المرضى حذرين بشأن استخدام الذكاء الاصطناعي من قبل المتخصصين الطبيين ، يعتقد الكثير منهم أن هذه التكنولوجيا يمكن أن تحل بعض المشكلات في الصناعة. على سبيل المثال ، أظهر استطلاع أجراه مركز بيو للأبحاث في عام 2023 أن 51٪ من البالغين في الولايات المتحدة الذين ينظرون إلى التحيزات العرقية في الرعاية الصحية على أنها مشكلة يعتقدون أن الذكاء الاصطناعي سوف يقللها. كشف نفس البحث أن 65٪ من البالغين في الولايات المتحدة يريدون استخدام الذكاء الاصطناعي في فحص السرطان.

اقرأ المزيد: كيف يمكن لتكامل الذكاء الاصطناعي تحسين رعاية المرضى

توفير في التكاليف

في حين أن اتخاذ القرار المعقد يعتمد فقط على المتخصصين في الرعاية الصحية ، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يعفيهم من بعض المهام المتكررة الروتينية. وهذا يشمل الأعمال الإدارية مثل جدولة المواعيد ، وتسجيل المرضى ، ومعالجة الفواتير ، وغيرها من الأعمال الورقية ، وما إلى ذلك. تساعد أتمتة هذه العمليات مؤسسات الرعاية الصحية على خفض التكاليف الإدارية والتشغيلية.

علاوة على ذلك ، فإن هذا يحرر وقت مقدمي الرعاية الصحية لرعاية المرضى. على سبيل المثال ، وفقًا لبحث حديث ، في أوروبا ، قُدر أن 50٪ فقط من وقت عمل الطبيب مخصص لعلاج المرضى ، و 50٪ الباقية كانت مليئة بالمهام الإدارية. من المتوقع أن يؤدي تطبيق الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية إلى زيادة الوقت الذي يقضيه المرضى بنسبة 20٪. يمكن أن يؤدي هذا بطبيعة الحال إلى تحسين رضا المرضى وبالتالي زيادة الإيرادات.

بالإضافة إلى ذلك ، يمكن للتحليلات المدعومة بالذكاء الاصطناعي وحلول النمذجة التنبؤية تحسين تخصيص الموارد في مؤسسات الرعاية الصحية. على سبيل المثال ، خوارزميات الذكاء الاصطناعي قادرة على تحليل البيانات التاريخية والحقيقية لتحسين جدولة الموظفين وتدفق المرضى ، وتحسين التنبؤ بالطلب ، وتبسيط إدارة المخزون.

استخدام حالات الذكاء الاصطناعي في برامج الرعاية الصحية

في حين أن هناك وفرة من الحالات التي يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي فيها لإفادة الصناعة ، يمكن تقسيم معظم تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية تقريبًا إلى أربع فئات. هذه هي رعاية المرضى والتشخيص والتصوير الطبي والبحث والتطوير والإدارة. دعنا ندخل في كل مجموعة من مجموعات حالات الاستخدام هذه.

التشخيص والتصوير الطبي

يعمل الذكاء الاصطناعي حاليًا على تشكيل مستقبل التشخيص والتصوير الطبي ، وزيادة القدرات البشرية من خلال خوارزميات متقدمة. يساعد الذكاء الاصطناعي في برامج الرعاية الصحية مقدمي الرعاية الصحية على تفسير البيانات المعقدة بسرعة ودقة ، وبالتالي اتخاذ قرارات طبية أكثر كفاءة وتقليل الأخطاء الطبية.

فيما يلي قائمةبتقنيات الذكاء الاصطناعي النموذجية المستخدمة في التشخيص والتصوير الطبي :

• التعلم الآلي لتحليل مجموعات البيانات الكبيرة ، وبالتالي تحديد العلاقات المعقدة بين البيانات السريرية والأعراض ونتائج المرض ، مما يساعد على وضع تنبؤات وتعزيز اتخاذ القرارات التشخيصية
• التعلم العميق الذي يستخدم الشبكات العصبية ويساعد مقدمي الرعاية الصحية في مهام مثل تحليل الصور الطبية ، بما في ذلك الأشعة السينية والتصوير المقطعي والتصوير بالرنين المغناطيسي
• تقنيات البرمجة اللغوية العصبية لتفسير لغة الإنسان وتحليل السجلات الطبية والملاحظات السريرية والأوراق البحثية وما إلى ذلك لاستخراج المعلومات ذات الصلة
• أنظمة خبيرة لمحاكاة الخبرة البشرية في مجالات محددة من خلال تزويد مقدمي الرعاية الصحية بالمعرفة الطبية ذات الصلة والمبادئ التوجيهية السريرية
• تقنيات التفكير الاحتمالي لحساب الاحتمالات وتقييم احتمالية التشخيصات المختلفة
• أنظمة دعم القرار المدعومة بالذكاء الاصطناعي لمساعدة الأطباء في اتخاذ قرارات التشخيص بناءً على البيانات في الوقت الفعلي مثل تاريخ المريض والأعراض ونتائج الاختبارات والأبحاث الطبية

من المهم أن نلاحظ أنه من غير المرجح أن يحل الذكاء الاصطناعي محل البشر ، وأن القرارات النهائية تظل مسؤولية المتخصصين الطبيين. ومع ذلك ، فإن استخدام الذكاء الاصطناعي من قبل مقدمي الرعاية الصحية يؤدي إلى تشخيص أسرع وأكثر دقة. على سبيل المثال ، في إحدى مقالاتنا ، شاركنا قصة كيف اعتمدت العيادات المجرية أنظمة الذكاء الاصطناعي للمساعدة في التحقق من علامات سرطان الثدي التي ربما أغفلها الأطباء.

رعاية المرضى

عندما يتعلق الأمر برعاية المرضى ، تُستخدم تقنيات الذكاء الاصطناعي بشكل أساسي لتحسين تقديم خدمات الرعاية الصحية وتنسيق الرعاية ، فضلاً عن تعزيز تجارب المرضى. كما أنها تساعد مقدمي الرعاية الصحية على تبني نهج أكثر استباقية ويركز على المريض.

تشمل الحلول البرمجية الشائعة التي يحركها الذكاء الاصطناعي لرعاية المرضى ما يلي :

• مساعدين صحيين افتراضيين مدعومين بالذكاء الاصطناعي ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP) يوفران للمرضى دعمًا وإرشادًا مخصصًا للرعاية الصحية.عادةً ، يمكنهم الإجابة على الأسئلة ، وتقديم تقييمات للأعراض ، وتقديم تذكيرات بالأدوية ، وربط المستخدمين بمقدمي الرعاية الصحية
• حلول مراقبة المريض عن بُعد التي تستخدم خوارزميات التعلم الآلي وتمكن مقدمي الرعاية الصحية من تتبع العلامات الحيوية للمرضى وأعراضهم والتزامهم بالأدوية عن بُعد ، والتدخل عند الضرورة
• يهدف برنامج إدارة الأدوية إلى المساعدة في التوفيق بين الأدوية ، ومراقبة الالتزام ، وتوصيات الأدوية الشخصية
• حلول الكشف عن السقوط والوقاية منه التي تُستخدم مع المستشعرات أو الأجهزة القابلة للارتداء أو التقنيات القائمة على الكاميرا لاكتشاف السقوط أو التغييرات في أنماط الحركة.غالبًا ما يتم اعتماد هذه الأنظمة من قبل مقدمي الرعاية أو خدمات الطوارئ
• تم إنشاءمنصات إدارة الأمراض المزمنة لدعم المرضى الذين يعانون من أمراض مزمنة من خلال توفير خطط رعاية شخصية ومراقبة الأعراض وأدوات الإدارة الذاتية

من خلال الاستفادة من قوة تقنيات الذكاء الاصطناعي ، يمكن لمقدمي الرعاية الصحية تقديم رعاية استباقية تركز على المريض ، مما يؤدي إلى نتائج أفضل وتحسين رفاهية المريض بشكل عام.

اكتشف المزيد: كيفية تحسين خدمات الرعاية الصحية الخاصة بك باستخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي

إدارة

تعد أتمتة المهام الإدارية والمهام المتكررة الأخرى إحدى أسهل الطرق لمؤسسة الرعاية الصحية لبدء رحلة تكامل الذكاء الاصطناعي. ترتبط هذه الحلول عادةً بالعمليات التشغيلية بدلاً من رعاية المرضى ، ومع ذلك ، يمكنها المساعدة في توفير المال وزيادة جودة الخدمات.

تتضمن بعض الحلول البرمجية التي تعمل بالذكاء الاصطناعي الأكثر استخدامًا والمستخدمة في إدارة الرعاية الصحية ما يلي :

• منصات إدارة دورة الإيرادات التي تساعد في أتمتة وتحسين الفوترة والتشفير ومعالجة المطالبات ، وتحديد التسرب المحتمل للإيرادات
• تهدف حلول إدارة سلسلة التوريد إلى تحسين مستويات المخزون وتقليل التكاليف وضمان توافر الإمدادات الحيوية في الوقت المناسب.في هذه الحالة ، تقوم خوارزميات الذكاء الاصطناعي بتحليل البيانات التاريخية وأنماط الطلب ، وتوقع احتياجات التوريد ، وأتمتة عمليات الشراء
• خدمات الكشف عن الاحتيال والوقاية منه التي تستفيد من خوارزميات الذكاء الاصطناعي لتحليل الأنماط والشذوذ في بيانات المطالبات وسلوك الموفر وممارسات الفوترة ، والإبلاغ عن الأنشطة المشبوهة
• حلول تحسين سير العمل التي تساعد على أتمتة المهام الروتينية وتبسيط العمليات ، بشكل أساسي من خلال أتمتة العمليات الروبوتية (RPA).يمكن أن تغطي هذه التقنية جدولة المواعيد ومعالجة الوثائق وما إلى ذلك.
• أنظمة التوظيف التنبؤية وتخصيص الموارد التي تستخدم خوارزميات الذكاء الاصطناعي لتحليل بيانات المرضى التاريخية ، ومعدلات القبول ، وأنماط جدولة الموظفين للتنبؤ بأحجام المرضى في المستقبل وتحسين مستويات التوظيف ، فضلاً عن إدارة الموارد بكفاءة

البحث والتطوير

نظرًا لأن خوارزميات الذكاء الاصطناعي يمكنها تحليل كميات كبيرة من البيانات الطبية ، فمن الطبيعي أن يتم استخدامها ليس فقط من قبل مرافق الرعاية الصحية ولكن من قبل الباحثين أيضًا. تسمح الأدوات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي للعلماء بالاطلاع بسرعة على مجموعات البيانات الضخمة وتحديد الأنماط التي تسرع الاكتشافات الطبية. تساعد تقنيات الذكاء الاصطناعي في المهام التالية المتعلقة بالبحث :

• استخراج البيانات وتحليلها ، وفي هذه الحالة يتم استخدام الذكاء الاصطناعي لمعالجة بيانات الرعاية الصحية مثل السجلات الصحية الإلكترونية ، والبيانات الجينومية ، والتجارب السريرية ، والأدبيات العلمية.يساعد هذا الباحثين على فهم آليات المرض بشكل أفضل والتوصل إلى حلول بشكل أسرع
• التحليل الجينومي ، حيث يتم استخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لتحليل وتفسير تسلسل الحمض النووي ، والتنبؤ بمخاطر الأمراض ، وتعزيز الطب الشخصي
• اكتشاف الأدوية وتطويرها ، والذي أصبح أسهل بفضل خوارزميات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي التي تحلل البيانات حول الهياكل الجزيئية ، وتوقع التفاعلات المستهدفة للدواء ، وتحديد المركبات ذات الخصائص المرغوبة
• تحسين التجارب السريرية ، وفي هذه الحالة يساعد الذكاء الاصطناعي في تحسين تصميم وتنفيذ التجارب السريرية.لكي تكون أكثر تحديدًا ، يمكن لخوارزميات ML تحديد المشاركين المناسبين في التجربة ، والتنبؤ باستجابات المرضى ، وتحسين بروتوكولات التجربة

يساهم استخدام الذكاء الاصطناعي لهذه الأغراض في تطوير الطب القائم على الأدلة والرعاية الشخصية والتطور الشامل لأنظمة الرعاية الصحية.

أمثلة على الذكاء الاصطناعي في برامج الرعاية الصحية

من الأسهل بكثير فهم كيفية عمل كل هذا مع حالات الحياة الواقعية ، لذلك ، بالنسبة لكل فئة ، اخترنا مثالًا لكيفية استخدام شركات التكنولوجيا الصحية ومؤسسات الرعاية الصحية للذكاء الاصطناعي في برامج الرعاية الصحية.

التصوير الطبي: شبكة الفراشة

كما تعلم على الأرجح ، يعد التصوير بالموجات فوق الصوتية أداة تشخيصية آمنة وغير جراحية وغير إشعاعية تسمح لمقدمي الرعاية الصحية بالحصول على صور من داخل الجسم من خلال الموجات الصوتية. ومع ذلك ، فإن المعدات المستخدمة في الموجات فوق الصوتية باهظة الثمن عادةً وكبيرة جدًا بحيث لا يمكن استخدامها خارج مرافق الرعاية الصحية.

هذا هو السبب في أن شركة بترفلاي نتوورك الطبية أنشأت جهاز Butterfly iQ ، وهو جهاز تصوير محمول لكامل الجسم ، يمكن لمقدمي الرعاية الصحية حمله بنفس سهولة حملهم لسماعات الطبيب.

يعتمد Butterfly iQ على محول طاقة بالموجات فوق الصوتية قائم على أشباه الموصلات. يحتوي الجهاز على الآلاف من أجهزة استشعار الموجات فوق الصوتية الصغيرة ، والتي تمكنه من عمل صور عالية الدقة في الوقت الفعلي وإرسالها مباشرة إلى هاتف ذكي أو جهاز لوحي متصل.

بالنسبة لمكون الذكاء الاصطناعي للتكنولوجيا ، تم تحسين Butterfly iQ بخوارزميات AI التي تعزز جودة الصورة ، وتحسن الإعدادات ، وتساعد في تفسير الصور واكتشاف الحالات الشاذة. بالإضافة إلى ذلك ، يستفيد المنتج من الحوسبة السحابية ، والتي تتيح تخزين البيانات والتعاون والتحليل.

رعاية المرضى: Wellframe

تتمثل إحدى المهام التي يجب أن تعالجها الرعاية الصحية الحديثة في تمكين المريض ، مما يعني أن النظام يحتاج إلى تمكين من هم تحت رعايته من القيام بدور نشط في إدارة صحتهم. Wellframe هي خدمة تهدف إلى القيام بذلك بالضبط.

تساعد منصة إدارة الصحة الرقمية هذه المتخصصين في الرعاية الصحية على تقديم رعاية شخصية وتفاعلية وقائمة على البيانات لمرضاهم. لتحقيق ذلك ، قام منشئوه بدمج تطبيقات الأجهزة المحمولة والذكاء الاصطناعي وخدمات إدارة الرعاية.

يعد تطبيق Wellframe للهاتف المحمول للمرضى في الأساس رفيقًا للصحة الرقمية مع ميزات تتيح الدعم والتوجيه. تتضمن الوظيفة خطط الرعاية الشخصية ، وتذكيرات تناول الأدوية ، وتتبع الأعراض ، والمحتوى التعليمي ، وخدمات الرعاية الصحية عن بُعد ، والرسائل الآمنة مع مقدمي الرعاية الصحية ، وتنبيه الأخير في حالة المواقف شديدة الخطورة.

يستخدم فريق Wellframe أيضًا الذكاء الاصطناعي لتطوير برامج الرعاية الصحية. تُستخدم خوارزميات الذكاء الاصطناعي هنا لتحليل بيانات المريض مثل السجلات الصحية وإنشاء خطط رعاية مخصصة. كما أنها تساعد في اكتشاف الأنماط والمخاطر المحتملة والعيوب في العلاج ، وتوفر رؤى وتوصيات في الوقت الفعلي للمرضى ومقدمي الرعاية الصحية.

تعرف على المزيد: كيف يمكن للذكاء الاصطناعي مساعدة المتخصصين الصحيين في الأداء بشكل أفضل: الفوائد وقصص النجاح

الإدارة: ملحمة

المثال الأخير هنا معروف جيدًا لمعظم العاملين في مجال الرعاية الصحية. Epic هو نظام السجلات الصحية الإلكترونية (EHR) الذي يستخدم على نطاق واسع لإدارة معلومات المرضى وتبسيط سير العمل في مؤسسات الرعاية الصحية.

تتيح وظيفة Epic لمقدمي الرعاية الصحية العمل بسهولة مع تسجيل المرضى ، والتوثيق ، والرسوم البيانية ، وتقديم الطلبات للاختبارات والأدوية ، وتنسيق الرعاية ، والمزيد.

إذن ، ما هو دور الذكاء الاصطناعي في تطوير برامج الرعاية الصحية بواسطة Epic؟ تستفيد المنصة من الذكاء الاصطناعي للتحليلات التنبؤية لتحديد الأنماط في كميات كبيرة من بيانات المريض. بهذه الطريقة ، يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي التنبؤ بنتائج المرضى ، واكتشاف المخاطر والمضاعفات ، وتمكين مقدمي الرعاية الصحية من التدخل بشكل استباقي عند الحاجة.

تستخدم Epic أيضًا معالجة اللغة الطبيعية (NLP) والتعرف على الصوت لتحليل البيانات غير المهيكلة مثل الملاحظات والتوثيق الإكلينيكي واستخراج الأفكار والأنماط القيمة اللازمة لاتخاذ القرار. لا يمكن لمقدمي الرعاية الصحية الذين يستخدمون Epic إدارة المرضى الأفراد فحسب ، بل يمكنهم أيضًا دعم مبادرات إدارة صحة السكان.

يجد فريق Mind Studios أيضًا أن Epic مفيدة بشكل لا يصدق: في الواقع ، نستخدمها عندبناء حلول متوافقة مع HIPAA لمشاريع الرعاية الصحية لدينا ، بما في ذلك تلك التي تتضمن تقنية الذكاء الاصطناعي.

اكتشاف الأدوية: AlphaFold

وفقًا لـ Bloomberg ، فإن طرح دواء جديد في السوق يكلف عادةً ما يقرب من 3 مليارات دولار ، مع فشل حوالي 90 ٪ من الأدوية التجريبية. AlphaFold ، نموذج الذكاء الاصطناعي الذي طورته DeepMind ، سرّع العملية بشكل كبير وبسطها من خلال التنبؤ بالبنية ثلاثية الأبعاد للبروتينات ، وهو أمر ضروري لفهم كيفية تفاعلها مع جسم الإنسان.

بكل بساطة ، يتم تحفيز العديد من الأمراض عن طريق البروتينات التي تتصرف بشكل غير طبيعي. يساعد التنبؤ بالبنية ثلاثية الأبعاد للبروتينات الباحثين على تحديد الأهداف المحتملة للأدوية ، وتضييق نطاق الجزيئات التي قد تتفاعل مع البروتينات ، وتصميم الأدوية لمهاجمة الأمراض.

هنا كيف يعمل. أولاً ، يتم تدريب AlphaFold بكميات كبيرة من البيانات حول البروتينات من قواعد البيانات المتاحة والبحث العلمي ومصادر أخرى. يقوم DeepMind بتدريب النموذج باستخدام تقنيات التعلم العميق ، وخاصة الشبكات العصبية.

ثم يتم استخدام النموذج للتنبؤ بالبنية ثلاثية الأبعاد للبروتين وتحديد كيفية طيه من خلال خوارزميات وطرق حسابية معقدة. تساعد عملية التحسين التكراري على زيادة دقة التنبؤات.

دور آخر مهم لـ AlphaFold في الرعاية الصحية هو أنه يساهم في إنشاء قاعدة بيانات شاملة لبنية البروتين ، والتي لا يمكن أن تعزز اكتشاف الأدوية فحسب ، بل تعزز معرفتنا بالأمراض والبيولوجيا بشكل عام.

كيفية دمج حلول الذكاء الاصطناعي في برامج الرعاية الصحية

إذا كنت تمثل مؤسسة رعاية صحية لديها بالفعل برامج موجودة ، فقد يكون من المنطقي أكثر من الناحية المالية الاستثمار في تكامل حل الذكاء الاصطناعي الجاهز بدلاً من بناء منتج جديد من الصفر. هذا هو بالضبط ما نريد التركيز عليه في هذا القسم.

عملية تكامل الذكاء الاصطناعي معقدة في أي مجال. ومع ذلك ، قد يكون دمج برامج الذكاء الاصطناعي والرعاية الصحية أمرًا صعبًا بشكل خاص بسبب العديد من لوائح أمان وخصوصية البيانات التي يجب أخذها في الاعتبار. ستساعدك هذه الخطوات الست على فهم أفضل لكيفية القيام بذلك بأكثر الطرق فعالية.

الخطوة 1. حدد احتياجات مؤسسة الرعاية الصحية الخاصة بك

أول شيء تفعله عندما تقرر النظر في خيارات تكامل الذكاء الاصطناعي هو تحديد أهداف هذا المشروع. ما الذي تخطط لتحقيقه مع حلول الذكاء الاصطناعي؟ ما هي العمليات التي تريد أتمتتها وتحسينها؟ كيف ستفيد مؤسستك؟ وما هي الميزانية التي يمكنك تخصيصها للمشروع؟

ستساعدك الإجابة على هذه الأسئلة على ضمان صحة الفكرة ، وفي النهاية ، سيكون لديك قائمة بالمتطلبات الخاصة بحلول الذكاء الاصطناعي نفسها والفريق الذي سيقوم بتنفيذها.

الخطوة الثانية. ابحث عن مطورين جديرين بالثقة لتنفيذ الحل

تعتبر الخبرة والخبرة ذات الصلة ذات أهمية حاسمة عند البحث عن شريك لدمج حلول الذكاء الاصطناعي في عمليات مؤسسة الرعاية الصحية.

يحتاج مقدمو خدمات الأجهزة والبرامج إلى فهم اللوائح والمعايير والتحديات الفريدة في مجال الرعاية الصحية. لذلك ، لا تتردد في تقييم خبرة شركائك المحتملين أثناء المقابلات الفنية والاتصال بعملائهم السابقين لمعرفة المزيد عن تجربتهم ونهج عملهم.

الخطوة الثالثة. اختر حل الذكاء الاصطناعي الصحيح

هناك العديد من الخيارات لأدوات وتقنيات الذكاء الاصطناعي. يعتمد الاختيار هنا على نوع البيانات التي تخطط لمعالجتها وتوافرها والمتطلبات الفنية لحل الذكاء الاصطناعي وامتثاله للوائح والتكلفة.

سواء كنت تخطط لإنشاء حل ذكاء اصطناعي من البداية أو دمج حل جاهز للاستخدام مع بعض التعديلات ، نقترح اتخاذ القرار مع شريكك ذي الخبرة في تنفيذ الذكاء الاصطناعي.

الخطوة 4. التخطيط للاندماج

يعتمد نجاح مشروع الذكاء الاصطناعي الخاص بك بشكل مباشر على جودة وكمية البيانات التي ستقوم بتدريب خوارزميات الذكاء الاصطناعي عليها. لذلك ، تتضمن إحدى الخطوات الحاسمة في التحضير للتكامل جمع البيانات وتحليلها.

اعتمادًا على المشكلة التي ستعالجها الخوارزمية ، يمكن أن تتضمن البيانات صورًا طبية ونسخًا طبيًا وسجلات إلكترونية وبيانات من أجهزة يمكن ارتداؤها وما إلى ذلك.

من الضروري أيضًا التأكد من أن حل الذكاء الاصطناعي المحدد يتوافق مع المتطلبات والمعايير التنظيمية مثل HIPAA و GDPR.

الخطوة 5. تدريب واختبار ونشر الحل

بمجرد أن تصبح البيانات جاهزة ، يمكنك البدء في تدريب حل الذكاء الاصطناعي واختبار مدى دقة النتائج التي يولدها. في حين أن المهندسين المساهمين الرئيسيين في هذه العملية هم المهندسين ، تأكد من إشراك المتخصصين في الرعاية الصحية الذين سيعملون مع الحل في المستقبل لأنهم هم الذين يحتاجون إلى التحقق من فعالية الخوارزمية.

بعد التحقق من صحة نموذج الذكاء الاصطناعي ، يمكن للفريق نشره ، ويمكن لفريقك الداخلي البدء في دمجه في سير عمل المؤسسة.

الخطوة 6. مراقبة وتحسين نظام الذكاء الاصطناعي للرعاية الصحية الخاص بك

لم ينته المشروع بمجرد نشر الحل: فمشروعات الذكاء الاصطناعي ، خاصة في مجال الرعاية الصحية ، تتطلب مراقبة وتحسينًا مستمرين.

تستلزم هذه العملية جمع التعليقات من المستخدمين (في هذه الحالة - المهنيين الطبيين والمرضى بشكل أساسي) ، وتحليل تأثير الحلول على أداء مؤسسة الرعاية الصحية ، وتحسين الذكاء الاصطناعي لضمان النتائج المرجوة.

اقرأ المزيد: تطوير الويب الطبي: بناء موقع طبي حديث ومحدث

نصائح Mind Studios حول تطبيق تقنية الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية

قد تبدو العملية التي وصفناها أعلاه بسيطة إلى حد ما. ومع ذلك ، فإن تنفيذ مشاريع الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية يأتي مع بعض التحديات ولا يسير دائمًا كما هو مخطط له ، وذلك ببساطة بسبب الطبيعة المعقدة لكل من التكنولوجيا والصناعة. إليك بعض النصائح من فريقنا والتي قد تساعدك على ضمان نجاح فكرتك.

كن على دراية بتحديات الذكاء الاصطناعي

في حين أن الذكاء الاصطناعي لديه القدرة على إحداث ثورة في صناعة الرعاية الصحية ، فمن الأهمية بمكان لأي شخص يتبنى التكنولوجيا أن يكون على دراية بعيوبها وتحدياتها ومعالجتها. بينما تقلل نماذج الذكاء الاصطناعي من مخاطر الخطأ البشري ، فقد تم تدريبها على البيانات التي صنعها الإنسان ، وبالتالي يمكن أن تكونمتحيزة في كثير من الأحيان.

على سبيل المثال ، تخيل أن البيانات التاريخية للعيادة تُظهر أن مجموعة عرقية معينة أقل عرضة لطلب الرعاية الصحية. نظرًا لأن خوارزمية الذكاء الاصطناعي يتم تدريبها على تلك البيانات ، فمن غير المرجح أن توصي بمتابعة العلاج للمرضى من تلك المجموعة ، حتى إذا كانت هناك حاجة إلى الرعاية.

مصدر قلق كبير آخر لدى المتخصصين في الرعاية الصحية هو الافتقار إلى الشفافية لأنه غالبًا ما يكون من غير الواضح كيف تتوصل خوارزميات الذكاء الاصطناعي إلى استنتاجات معينة ، مما يجعل من الصعب تحديد ومعالجة التحيزات.

بالتأكيد ، هذه التحديات لا تعني أنه لا يجب عليك تبني الذكاء الاصطناعي. فقط ضع في اعتبارك أنه يجب استخدام حلول الذكاء الاصطناعي تحت إشراف بشري دائم ، خاصة عند علاج المرضى.

اختر شريكًا موثوقًا به طويل الأمد

يمكن أن تستغرق مشاريع الذكاء الاصطناعي سنوات لتطويرها ودمجها : فكر فقط في أداة Sepsis Watch ، التي تم إصدارها لأول مرة في عام 2018 وما زالت قيد الاختبار.ومع ذلك ، حتى عندما يتم دمج نموذج الذكاء الاصطناعي في سير عمل مرفق الرعاية الصحية ، فإنه لا يصبح حلًا سحريًا: تتطلب مثل هذه الحلول المراقبة والتدريب والتحسين المستمر.

لذلك ، نقترح اختيار شريك تقني يستثمر بصدق في نجاح مشروعك ومستعد للعمل عليه لفترة طويلة من الزمن ، ويقدم خدمات الصيانة والدعم بعد إطلاق الحل.

بصفتها شركة لتطوير البرمجيات ، تركز Mind Studios بشكل أساسي على التعاون طويل الأجل لضمان النجاح النهائي للمشروع على المدى الطويل. نتيجة لذلك ، يعتمد 70٪ من عملائنا على خدمات الصيانة والدعم بعد 3 سنوات من إطلاق المشروع.

العمل جنبًا إلى جنب مع المتخصصين في الرعاية الصحية

لا يمكن تطوير مشاريع الذكاء الاصطناعي لمنظمات الرعاية الصحية دون التعاون مع المتخصصين في الرعاية الصحية كمستخدمين أساسيين لهذه الحلول ، على الأقل إذا كنت لا تريدهم أن يفشلوا.

بالإضافة إلى حل مشكلات معينة ، يجب أن تحتوي أدوات الذكاء الاصطناعي على واجهات سهلة الاستخدام وبديهية وأن تثبت فعاليتها في بيئة رعاية صحية حقيقية. إلى جانب ذلك ، فإن الأطباء والممرضات هم الذين سيختبرون ما إذا كانت الحلول دقيقة وخالية من التحيز وآمنة ومستجيبة لاحتياجات المرضى.

أخيرًا ، سيؤدي إشراك العاملين في مجال الرعاية الصحية في عملية التطوير إلى زيادة فرص قبول الحلول واعتمادها في المستقبل ، مما يؤثر أيضًا بشكل مباشر على نجاح المشروع.

خاتمة

أدى اعتماد تقنية الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية إلى دخول الصناعة إلى حقبة جديدة ، مما عزز تجربة تقديم الرعاية وتلقيها. في حين أن هذه الحلول الجديدة تساعد في أتمتة العمليات المرتبطة بتحليل البيانات والتشخيص والمهام الإدارية ، يمكن لمتخصصي الرعاية الصحية التركيز بشكل مباشر على علاج مرضاهم وجعل هؤلاء الآخرين يشعرون بأنهم يمثلون أولوية.

بالتأكيد ، قد يكون الاستثمار في تكنولوجيا الأجهزة المعقدة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي مكلفًا للغاية بالنسبة لمؤسسات الرعاية الصحية الصغيرة ذات التمويل المحدود. ومع ذلك ، هناك الكثير من الطرق المعقولة التكلفة للاستفادة من الذكاء الاصطناعي وحتى استخدامه لخفض التكاليف على المدى الطويل من خلال دمج برامج الرعاية الصحية والذكاء الاصطناعي لتبسيط سير عمل الرعاية الصحية.

نظرًا لكون الرعاية الصحية إحدى الصناعات التي نركز عليها ، يسعد Mind Studios بمساعدتك في بناء حل برمجي فعال أو تحسين أحد الحلول الحالية باستخدام تقنية الذكاء الاصطناعي. لا تتردد في التواصل معنا ، وسيساعدك فريق تطوير الأعمال لدينا في إنشاء استراتيجية تناسب كل من متطلباتك وميزانيتك.

2