كيف يصبح التعلم الآلي عاملاً مُغيّرًا للعبة في صناعة الرعاية الصحية؟

يقود التعلم الآلي التحسين والابتكار الهائل في صناعة الرعاية الصحية. إنه يسرع التقدم في العمليات السريرية ، وتطوير الأدوية ، والجراحة ، وإدارة البيانات.

دفع جائحة Covid-19 قطاع الرعاية الصحية إلى تبني هذه التكنولوجيا الحديثة بنشاط.

والأهم من ذلك ، أن المرضى مهيئين لتحقيق أقصى استفادة حيث يمكن للتكنولوجيا تحسين نتائجهم الصحية من خلال تحليل أفضل خطط العلاج لهم. ML قادر على اكتشاف المرض في مرحلة مبكرة بشكل أكثر دقة ، مما يساعد على تقليل عدد عمليات إعادة الإدخال في المستشفيات والعيادات.

في هذه المقالة ، سنكتشف التطبيقات الرئيسية للتعلم الآلي في مجال الرعاية الصحية وكيف تعيد هذه التكنولوجيا تعريف الصناعة بفوائدها الاستثنائية.

هيا نبدأ!

التطبيقات الرئيسية للتعلم الآلي في الرعاية الصحية

من تعظيم كفاءة المستشفى إلى إجراء تشخيص دقيق ، أثبتت تقنيات التعلم الآلي أنها نعمة لصناعة الرعاية الصحية. فيما يلي بعض تطبيقات التعلم الآلي الرئيسية في صناعة الرعاية الصحية للتفاعل بشكل أفضل مع المستخدمين وتحقيق المزيد من الإيرادات.

إضفاء الطابع الشخصي على العلاج

يعد تقديم العلاجات الشخصية أحد حالات استخدام التعلم الآلي الرئيسية في مجال الرعاية الصحية. يسمح لمؤسسات الرعاية الصحية بتقديم رعاية شخصية للمرضى من خلال تحليل التاريخ الطبي للمرضى والأعراض والاختبارات. باستخدام ML في الطب والرعاية الصحية ، يمكن للأطباء تطوير علاجات مخصصة ووصف الأدوية التي تستهدف أمراضًا معينة في المرضى الأفراد.

مع ML ، يمكن لمنظمات الرعاية الصحية أيضًا الوصول إلى التحليل بناءً على السجلات الصحية الإلكترونية للمريض. يساعد هذا الأطباء على اتخاذ قرارات أسرع بشأن نوع العلاج الأنسب للمريض.

بالإضافة إلى ذلك ، يمكن أن يساعد التعلم الآلي في الرعاية الصحية الأطباء في معرفة ما إذا كان المريض مستعدًا للتغييرات الضرورية في الدواء. هذا يساعد في إحداث العلاج الصحيح من البداية.

كشف الاحتيال

وفقًا لوزارة العدل الأمريكية ، فإن 3٪ من مطالبات الرعاية الصحية في البلاد احتيالية. هذا يتحول إلى مائة مليار دولار تضيع سنويًا. باستخدام نماذج التعلم الآلي ، يمكن لقطاع الرعاية الصحية اكتشاف المطالبات غير الصالحة قبل دفع ثمنها وتسريع الموافقة على المطالبات الصالحة ومعالجتها ودفعها. بصرف النظر عن الكشف عن عمليات الاحتيال في التأمين ، يمنع ML أيضًا سرقة بيانات المريض.

تتبنى مؤسسات الرعاية الصحية الرائدة مثل Harvard Pilgrim Health تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي للقضاء على الاحتيال في الرعاية الصحية. يستخدمون أنظمة الكشف عن الاحتيال القائمة على ML لتحديد المطالبات واكتشاف السلوك المشبوه.

كشف الأمراض في مراحله المبكرة

هناك الكثير من الأمراض التي تحتاج إلى اكتشافها في المراحل المبكرة لتحديد خطة العلاج ومساعدة المرضى على تأمين حياة جيدة.

توفر مجموعة من الخوارزميات الخاضعة للإشراف وغير الخاضعة للإشراف في إطار التعلم الآلي مساعدة أفضل للأطباء في الكشف المبكر عن الأمراض. يقارن ML البيانات الجديدة بالبيانات القديمة حول مرض معين ، وإذا أظهرت الأعراض علامة حمراء ، يمكن للأطباء اتخاذ الإجراءات وفقًا لذلك.

الجراحة بمساعدة الروبوت

أحدثت الروبوتات الجراحية التي تعمل بنظام ML ثورة في العمليات الجراحية من حيث الدقة والسرعة. يمكن لهذه الأنظمة إجراء عمليات جراحية معقدة مع تقليل فقدان الدم أو الآثار الجانبية أو مخاطر الألم. بالإضافة إلى ذلك ، فإن التعافي بعد الجراحة يكون أسرع وأسهل بكثير.

يعد المركز الطبي بجامعة ماستريخت أحد أفضل التعلم الآلي في أمثلة الرعاية الصحية. لقد تم استخدام روبوت جراحي يعمل بنظام ML لخياطة الأوعية الدموية الصغيرة التي لا يزيد سمكها عن 0.03 ملم.

باستخدام ML في الطب والرعاية الصحية ، يحصل المتخصصون والجراحون على إمكانية الوصول إلى المعلومات في الوقت الفعلي والرؤى حول الحالة الصحية الحالية للمريض. وهذا بدوره يمكّن مقدمي الرعاية الصحية من اتخاذ قرارات ذكية قبل وأثناء وبعد الإجراءات لضمان أفضل النتائج. اقرأ هنا لمعرفة كيف سيتم تشكيل مستقبل العمل بواسطة الروبوتات .

تحليل الأخطاء في الوصفات الطبية

في الولايات المتحدة وحدها ، يموت ما بين 5000 إلى 7000 شخص سنويًا بسبب أخطاء الوصفات الطبية. غالبًا ما تنبع هذه الأخطاء من واجهات EHR المعيبة - يختار الأطباء الأدوية الخاطئة من القائمة المنسدلة أو يتم الخلط بين وحدات الجرعات. في مثل هذه الحالات ، يمكن أن تكون تقنيات ML منقذًا.

تقوم نماذج ML بتحليل بيانات السجلات الصحية الإلكترونية التاريخية ومقارنة الوصفات الجديدة مقابلها. يتم وضع علامة على تلك الوصفات التي تنحرف عن الأنماط المعتادة ، حتى يتمكن الأطباء من مراجعتها وتعديلها.

على سبيل المثال ، يستخدم مستشفى بريجهام والنساء نظامًا يعمل بنظام ML لتحديد أخطاء الوصفات الطبية. على مدار عام ، حدد النظام 10668 خطأً محتملاً ، و 79٪ منها كانت ذات قيمة إكلينيكية ، لذلك تمكن المستشفى من توفير 1.3 مليون دولار من التكاليف المتعلقة بالرعاية الصحية.

إلى جانب توفير التكاليف ، يعمل نظام الكشف عن الأخطاء الذي يعمل بنظام ML على زيادة جودة الرعاية عن طريق منع الجرعات الزائدة من الأدوية والمخاطر الصحية.

[اقرأ أيضًا: دليل تحسين السجلات الصحية الإلكترونية لجعل عروض الرعاية الصحية الخاصة بك فعالة ]

المساعدة في البحوث والتجارب السريرية

البحوث والتجارب السريرية عمليات مكلفة وطويلة. هناك سبب وجيه وراء ذلك - يجب إثبات سلامة الأدوية والإجراءات الطبية الجديدة قبل استخدامها على نطاق واسع. ومع ذلك ، هناك حالات يلزم فيها إطلاق الحل في أسرع وقت ممكن - مثل لقاحات COVID-19.

لحسن الحظ ، يمكن لخوارزميات التعلم الآلي أن تجعل العملية أقصر. يمكن أن تساعد هذه الخوارزميات في تحديد أفضل عينة للتجربة ، وجمع المزيد من نقاط البيانات ، وتحليل البيانات الجارية من المشاركين في التجربة ، وتقليل الأخطاء المستندة إلى البيانات.

اكتشاف المخدرات وخلقها

إنها إحدى الفوائد الرئيسية للتعلم الآلي في مجال الرعاية الصحية . لدى ML القدرة على اكتشاف عقاقير جديدة تقدم قيمة اقتصادية كبيرة للأدوية والمستشفيات وسبل العلاج الجديدة للمرضى. كما أنه يجعل عملية إنشاء الدواء أسرع وفعال للغاية من حيث التكلفة.

Atomwise هي إحدى هذه الشركات الصيدلانية التي تستخدم أجهزة الكمبيوتر العملاقة ، والتي تستمد العلاج من قواعد بيانات التركيب الجزيئي. في عام 2015 ، استخدمت Atomwise تقنية التعلم العميق الخاصة بها لاكتشاف الأدوية الحالية في السوق والتي يمكن إعادة تصميمها لعلاج فيروس الإيبولا. نجحوا في العثور على عقارين يمكن أن تساعد في تقليل مخاطر الوباء.

التحليل الذي كان سيستغرق عدة سنوات حدث في يوم واحد من خلال التكنولوجيا القائمة على Atomwise ML.

[اقرأ أيضًا: كيف يعيد التحول الرقمي تشكيل صناعة الرعاية الصحية ؟]

أتمتة تشخيص الصور

تستخدم المستشفيات والعيادات تقنية ML للتعرف على التشوهات في أنواع مختلفة من الصور الطبية ، مثل التصوير بالرنين المغناطيسي أو فحوصات الأشعة. يساعد التعرف على الصور الأطباء في تشخيص التهابات الكبد والكلى والأورام وتحسين تشخيص السرطان وغير ذلك.

أفضل مثال على الإدراك البصري المدعوم من ML هو الأداة المستخدمة من قبل مستشفى جامعة UVA. باستخدام خوارزميات ML ، تحلل الأداة صور خزعة الأطفال للتمييز بين مرض الاضطرابات الهضمية والاعتلال المعوي البيئي ، ويقوم بذلك بشكل موثوق كما يفعل الأطباء.

الآن بعد أن نظرنا في التطبيقات الرئيسية للتعلم الآلي وحالات استخدام التعلم الآلي في صناعة الرعاية الصحية ، دعنا نتعمق في تحديات تطبيق تقنيات التعلم الآلي ذات الصلة بصناعة الرعاية الصحية.

تحديات اعتماد ML في الرعاية الصحية

يأتي التنفيذ الواسع للتقنيات المبتكرة مثل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي مصحوبًا بالعديد من التحديات. من نقص البيانات عالية الجودة إلى سلامة المرضى ، يوجد عدد من الحواجز في مجال الرعاية الصحية باستخدام البرامج والتقنيات المستندة إلى ML.

لذلك ، دعونا نلقي نظرة عليهم:

سلامة المريض

تعتمد القرارات التي تتخذها خوارزميات التعلم الآلي بشكل كامل على البيانات التي تم تعلمها عليها. إذا كان الإدخال غير موثوق به أو خاطئ ، فستكون النتيجة خاطئة أيضًا. يمكن أن يضر القرار الخاطئ بالمريض أو حتى يتسبب في وفاته.

نقص جودة البيانات

تعتمد النتائج التي تحصل عليها من خوارزميات التعلم الآلي على جودة البيانات الموضوعة فيها. لسوء الحظ ، لا تكون البيانات الطبية دقيقة وموحدة دائمًا كما يجب أن تكون في كثير من الأحيان. هناك فجوات في السجلات ، وعدم دقة في الملفات الشخصية ، وصعوبات أخرى. لذلك ، قبل تطبيق أداة التعلم الآلي ، ستحتاج إلى قضاء بعض الوقت في جمع البيانات وتنظيفها والتحقق من صحتها وتنظيمها لأغراضها.

مخاوف الخصوصية

يكمن التحدي الرئيسي الآخر لتطبيق الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في الرعاية الصحية في كمية البيانات التي تم جمعها والتي تحتوي على معلومات حساسة أو سرية. وهذا بدوره يتطلب إجراءات أمنية إضافية ليتم تنفيذها. لذلك ، من الضروري البحث عن شركة تطوير برامج ML المناسبة التي يمكنها تقديم عدد من خيارات الأمان لضمان التعامل مع بيانات العميل بشكل مناسب.

مستقبل ML في الرعاية الصحية

يبدو مستقبل ML في قطاع الرعاية الصحية مشرقًا. على الرغم من بعض التحديات ، يعمل ML بالفعل على تعزيز تجربة المريض وممارسة الطب للأطباء وعمليات صناعة الأدوية. وبدأت الرحلة للتو. وفقًا لـ Grand View Research ، من المتوقع أن يتوسع الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي العالمي في سوق الرعاية الصحية بمعدل نمو سنوي مركب (CAGR) يبلغ 38.4٪ من عام 2022 إلى عام 2030.

مجموعات البيانات المتزايدة للمعلومات الرقمية المتعلقة بصحة المرضى ، وزيادة الطلب على الطب الشخصي ، والطلب المتزايد لتقليل نفقات الرعاية هي بعض من القوى الدافعة الرئيسية لنمو السوق.

بالإضافة إلى ذلك ، في السنوات القادمة ، يمكن أن تكون هناك روبوتات مبرمجة من شأنها أن تساعد الأطباء في غرفة الجراحة. يمكن للتقنيات التي تعمل بنظام ML في مجال الرعاية الصحية أن تمكن الأطباء من تقليل المخاطر أثناء العمليات من خلال الانتقال إلى أدق تفاصيل العلاج.

يساعد التعلم الآلي في صناعة الرعاية الصحية أيضًا على تمكين "الخزعات الافتراضية" وتطوير مجال علم الإشعاع المبتكر. يمكن للاستفادة من أدوات التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي لاكتساب رؤى أن تنشئ تنبيهات أسرع وأكثر دقة لمقدمي الرعاية الصحية.

يمكن أن يوفر الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في الرعاية الصحية أيضًا تحذيرات مبكرة لظروف مثل النوبات أو تعفن الدم ، والتي تتطلب غالبًا تحليلًا مكثفًا لمجموعات البيانات شديدة التعقيد.

الاستفادة من ML لتسجيل المخاطر ودعم القرار السريري والتنبيه المبكر هي بعض المجالات الهامة لتطوير هذا النهج الثوري.

من المؤكد أن التعلم الآلي سوف يوسع قاعدته في مجال الرعاية الصحية في السنوات القادمة. ومن ثم ، يجب على المتخصصين في الرعاية الصحية والأطباء البدء في استخدام التعلم الآلي لصالحهم.

كيف يمكن أن يساعد Appinventiv عملك على تبني التعلم الآلي؟

في Appinventiv ، يمكن لفريق المحترفين لدينا المساعدة في تطوير حلول برمجية مخصصة قائمة على التعلم الآلي مع مراعاة أهداف أعمال الرعاية الصحية الخاصة بك. يمكن أن تساعدك معرفتنا وخبرتنا التقنية في الصناعة على تحقيق رؤيتك في الحياة.

أحد مشاريعنا الناجحة في هذا المجال هو تطبيق YouCOMM الذي تم تطويره لربط المرضى داخل المستشفى بالممرضات للحصول على المساعدة الطبية في الوقت الفعلي. يسمح النظام للمرضى بالاتصال / إخطار الموظفين من خلال استخدام إيماءات الرأس أو الأوامر الصوتية.

منذ إطلاق التطبيق ، تعمل أكثر من 5 سلاسل مستشفيات في الولايات المتحدة على حل YouCOMM.

إذا كنت تبحث أيضًا عن خدمات تطوير برامج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي أو ترغب في فهم كيفية استخدام التعلم الآلي في الرعاية الصحية ، فتواصل مع خبرائنا. يمكننا مساعدتك في تنفيذ التعلم الآلي في حلول الرعاية الصحية وتلبية احتياجاتك بأكثر الطرق ملاءمةً للتكنولوجيا.