من المحتمل أن يكون طبيبك القادم روبوتًا

دخل إلى غرفة الفحص طبيب من نوع جديد ، لكن ليس له اسم ولا وجه. إدخال الذكاء الاصطناعي في الصحة ليس له علاقة بالزرعات الإلكترونية أو وضع وعي الناس في الآلات. انسَ الصورة النمطية للخيال العلمي حيث أن الذكاء الاصطناعي موجود في غرفة الفحص لمساعدة الطبيب وتخفيف عقله في بعض الأحيان حتى يتمكن من فعل الشيء نفسه لمرضاهم.

"سماعة الطبيب للقرن الحادي والعشرين"

برتالان ميسكو، المعروف باسم "الطبيب المستقبلي" ، يطلق على الذكاء الاصطناعي "سماعة الطبيب للقرن الحادي والعشرين". بينما توفر مختلف التقنيات والاختبارات جميع المعلومات التي يحتاجون إليها لتشخيص وعلاج المرضى ، فإن الأطباء مثقلون بالفعل بالمسؤوليات السريرية والإدارية ، ويعتبر الفرز من خلال الكم الهائل من المعلومات المتاحة مهمة شاقة ، إن لم تكن مستحيلة.

هذا هو المكان الذي يمكن أن يصنع فيه الذكاء الاصطناعي كل الفرق. ومع ذلك ، فإن تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الطب تتجاوز العمل الإداري. من خوارزميات التشخيص القوية إلى الروبوتات الجراحية المضبوطة ، تجعل التكنولوجيا وجودها معروفًا في التخصصات الطبية.

لتصور مستقبل يكون فيه الذكاء الاصطناعي جزءًا راسخًا من فريق رعاية المريض ، سيتعين علينا أولاً أن نفهم بشكل أفضل كيفية مقارنة الذكاء الاصطناعي بالأطباء البشريين. كيف يقارنون من حيث الدقة؟ ما هي المساهمات المحددة أو الفريدة التي يستطيع الذكاء الاصطناعي تقديمها؟ كيف سيكون الذكاء الاصطناعي أكثر فائدة - وربما ضارًا - في ممارسة الطب؟

AI مقابل. أطباء حقيقيون

على الرغم من أننا ما زلنا في المراحل الأولى من تطوره ، فإن الذكاء الاصطناعي قادر بالفعل على تشخيص المرضى مثل الأطباء. باحثين من مستشفى جون رادكليف في أكسفورد، إنجلترا ، نظام تشخيص بالذكاء الاصطناعي يكون أكثر دقة من الأطباء في تشخيص أمراض القلب على الأقل 80٪ من الوقت.

Na جامعة هارفرد، ابتكر الباحثون مجهرًا "ذكيًا" يمكنه اكتشاف العدوى التي يحتمل أن تكون مميتة في الدم: تم تدريب الأداة المدعومة بالذكاء الاصطناعي على سلسلة من 100.000 صورة تم جمعها من 25.000 شريحة تمت معالجتها بصبغة لجعل البكتيريا أكثر وضوحًا. يمكن لنظام الذكاء الاصطناعي بالفعل تصنيف هذه البكتيريا بمعدل دقة 95٪.

دراسة جامعة شوا في يوكوهاما، في اليابان ، أن نظامًا جديدًا للتنظير الداخلي بمساعدة الكمبيوتر يمكنه الكشف عن علامات النمو السرطاني المحتمل في القولون بحساسية 94٪ ، وخصوصية 79٪ ، ودقة 86٪.

في بعض الحالات ، وجد الباحثون أيضًا أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يتفوق على الأطباء البشريين في التشخيصات التي تتطلب حكمًا سريعًا ، مثل تحديد ما إذا كانت الآفة سرطانية. في دراسة نشرت في ديسمبر 2017 في JAMA، خوارزميات التعلم العميق كانت قادرة على تشخيص سرطان الثدي النقيلي بشكل أفضل من أطباء الأشعة البشرية عندما يكونون تحت أزمة زمنية.

أيضًا ، ربما يكون الذكاء الاصطناعي أكثر فائدة لفهم الكميات الهائلة من البيانات التي قد تكون مربكة للبشر. هذا هو بالضبط ما نحتاجه في مجال الطب الدقيق المتنامي. على أمل سد هذه الفجوة ، فإن مشروع التشخيص البشري (Human Dx) يجمع بين التعلم الآلي والخبرة الواقعية للأطباء.

تقوم المنظمة بتجميع المدخلات من 7.500 طبيب و 500 مؤسسة طبية في أكثر من 80 دولة لتطوير نظام يمكن لأي شخص - مريض أو طبيب أو منظمة أو مطور جهاز أو باحث - الوصول إليه لاتخاذ قرارات سريرية أكثر استنارة.

تصميم "الأطباء"

شانتانو نوندي، مدير مشروع التشخيص البشري غير الربحي، في مقابلة أنه عندما يتعلق الأمر بتطوير التكنولوجيا في أي صناعة ، يجب دمج الذكاء الاصطناعي بسلاسة في دورك. "عليك تصميم هذه الأشياء مع وضع المستخدم النهائي في الاعتبار. يستخدم الناس Netflix ، لكنه ليس مثل "AI لمشاهدة الأفلام" ، أليس كذلك؟ يستخدم الناس أمازون ، لكنه ليس مثل "الذكاء الاصطناعي للتسوق".

بعبارة أخرى ، إذا تم تصميم التكنولوجيا وتنفيذها بشكل صحيح بطريقة يجدها الناس مفيدة ، فلن يدرك الناس حتى أنهم يستخدمون الذكاء الاصطناعي.

بالنسبة للأطباء المستقبليين ، فإن النداء الفوري لمشاريع مثل dx البشري هو أن هذا ، على عكس ما ، سيسمح لهم بقضاء وقت أقل في التعامل مع التكنولوجيا. "لقد تم التوثيق جيدًا أن أكثر من 50٪ من وقتنا الآن أمام الشاشة"قال Nundy.

رعاية رقمية بلمسة إنسانية

"أرى قيمة الذكاء الاصطناعي اليوم في زيادة حجم البشر ، وليس استبدال البشر"، هو قال سكايلر بليس، مدير العلوم السلوكية في شعبة الصحة المتنقلة كوجيتو، وهي شركة مقرها بوسطن للحوسبة التحليلية والذكاء الاصطناعي.

تستخدم Cogito التعرف على الكلام والتحليل المستند إلى الذكاء الاصطناعي لتحسين تفاعلات خدمة العملاء عبر العديد من الصناعات. جاء دخول الشركة في مجال الرعاية الصحية في شكل رفيق كوجيتو، وهو تطبيق للصحة العقلية يتتبع سلوك المريض.

يراقب التطبيق هاتف المريض بحثًا عن علامات السلوك النشط والسلبي ، مثل بيانات الموقع التي قد تشير إلى أن المريض لم يغادر منزله لعدة أيام أو سجلات الاتصال التي تشير إلى أنه لم يرسل رسائل نصية أو يتحدث على الهاتف إلى أي شخص عدة أسابيع.

وهنا يأتي دور الذكاء الاصطناعي: يستخدم التطبيق أيضًا خوارزميات التعلم الآلي لتحليل "سجلات التحقق من الصوت" - التسجيلات الصوتية التي يقوم بها المريض. تم تصميم الخوارزميات لالتقاط الإشارات العاطفية ، تمامًا مثل حديث شخصين. "نحن قادرون على إنشاء خوارزميات تتطابق مع أنماط كيفية تحدث الأشخاص ، مثل الطاقة أو التنغيم أو الديناميكية أو التدفق في المحادثة"، وأوضح المكان.

من هناك ، يقوم البشر بتدريب الخوارزمية لمعرفة شعور "الجدير بالثقة" أو "المختصة" ، وتحديد صوت شخص مكتئب ، أو الاختلافات في صوت المريض ثنائي القطب عندما يكون مهووسًا مقابل عندما يكون مصابًا بالاكتئاب.

ومع ذلك ، فإن الفهم ليس سوى الخطوة الأولى. الهدف النهائي هو إيجاد علاج فعال ، وهذا هو المكان الذي يتألق فيه الأطباء حاليًا فيما يتعلق بقضايا الصحة العقلية. ولكن أين تقف الروبوتات عندما يتعلق الأمر بالمزيد من الأشياء الحالية؟

على حافة السكين (الروبوتات)

على مدى العقود القليلة الماضية ، كان أحد أهم تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الطب هو تطوير الروبوتات الجراحية. في معظم الحالات ، تعمل الروبوتات الجراحية كامتداد للجراح البشري الذي يتحكم في الجهاز من وحدة تحكم قريبة.

في حين أن الجراحة الروبوتية قد تعمل بشكل جيد في بعض التخصصات ، فإن العمليات الجراحية الأكثر تعقيدًا هي الأفضل للجراحين من البشر - على الأقل في الوقت الحالي. لكن هذا قد يتغير بسرعة ، وبما أن الروبوتات الجراحية يمكن أن تعمل بشكل أكثر استقلالية عن الجراحين البشر ، فسيكون من الصعب معرفة من يجب إلقاء اللوم عليه عندما يحدث خطأ ما.

هل يمكن للمريض مقاضاة روبوت بسبب الإهمال؟ تقليديًا ، اعتبر الخبراء أن سوء الممارسة الطبية ناتج عن إهمال من جانب الطبيب أو انتهاك لمعيار محدد من الرعاية.

إذا لم يكن الروبوت ، فمن أو ماذا يلوم؟ هل يمكن لعائلة المريض أن تلوم الجراح البشري الذي يشرف على الروبوت المسؤول؟ أم أن الشركة التي صنعت الروبوت تتحمل المسؤولية؟ المهندس المحدد الذي صممه؟ هذا سؤال ليس له إجابة واضحة في الوقت الحالي.

التفكير في المستقبل

في السنوات القادمة ، سينمو دور الذكاء الاصطناعي في الطب فقط: في تقرير أعده اكسنتشر للاستشارات، القيمة السوقية للذكاء الاصطناعي في الطب في 2014 كان من 600 مليون دولار. في 2021، يجب أن يصل هذا الرقم 6,6 مليار دولار أمريكي.

قد تكون الصناعة مزدهرة ، لكن لا ينبغي لنا التسرع أو دمج الذكاء الاصطناعي بشكل عشوائي. يمكن أن ترث الخوارزميات أحكامنا المسبقة والعديد من "الرذائل الطبية" ، ويرجع ذلك جزئيًا إلى نقص التنوع في المواد المستخدمة لتدريب الذكاء الاصطناعي.

في الطب أو غير ذلك ، يتم تحديد البيانات التي يتم تدريب الآلات عليها إلى حد كبير من خلال من يقوم بإجراء البحث ومكان إجراؤه. لا يزال الرجال البيض يهيمنون على مجالات البحوث السريرية والأكاديمية ، ويشكلون أيضًا غالبية المرضى المشاركين في التجارب السريرية.

مبدأ اتخاذ القرار الطبي هو ما إذا كانت فوائد الإجراء أو العلاج تفوق المخاطر. عند التفكير فيما إذا كان الذكاء الاصطناعي مستعدًا لأن يكون على قدم المساواة مع الجراح البشري في غرفة العمليات ، فإن القليل من تحليل المخاطر والفوائد والمساواة سيقطع شوطًا طويلاً.

"أعتقد أنه إذا قمت ببناء [التكنولوجيا] مع أصحاب المصلحة المناسبين على الطاولة وبذلت جهدًا إضافيًا لتكون شاملاً حقًا في كيفية القيام بذلك ، فأعتقد أنه يمكننا تغيير المستقبل."، قال Nundy of Human Dx. "نحن نحاول حقًا تشكيل ما يخبئه المستقبل."

بينما نخشى أحيانًا أن تقود الروبوتات عملية دمج الذكاء الاصطناعي في الطب ، فإن البشر هم من يقود التغيير. نحن نقرر أين يجب تطبيق الذكاء الاصطناعي وما هو الأفضل. بدلاً من محاولة التنبؤ بالشكل الذي ستبدو عليه زيارة الطبيب خلال 20 عامًا ، يمكن للأطباء استخدام الذكاء الاصطناعي كأداة لبدء بناء المستقبل الذي يريدونه: مستقبل أفضل لأنفسهم ولمرضاهم.