بقلم: الدكتور شيز بارتوفي، استشاري طب و جراحة، ومدير تطوير الأعمال الدولية والرعاية الصحية وعلوم الحياة والتكنولوجيا الزراعية في أمازون ويب سيرفيسز (AWS)
يشهد الحديث عن تطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة في قطاع الرعاية الصحية تزايدًا مستمرًا، كما تواصل الأبحاث في المجالات الحديثة مثل تعلم الآلة تسليط الضوء على إمكانات أجهزة الكمبيوتر بالتنبؤ بالنتائج وتحسين العمليات السريرية في مجموعة كبيرة من الإعدادات. ويستعد قطاع الرعاية الصحية لتحول جذري تقوده تقنيات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة، ويستمد قوته من وفرة مصادر البيانات بما في ذلك السجلات الطبية الإلكترونية، وبيانات استمارات المطالبة، وتسلسلات الجينوم، والتصوير الطبي وحتى بيانات الاستشعار المدمجة.
تأسيس قاعدة قوية لتقنيات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة
تُعرف البيانات بأنها المادة الأساسية لتشغيل أنظمة الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة، وهي أيضا العنصر الأساسي الذي يمكِّن مؤسسات الرعاية الصحية من رفع كفاءتها وتحسين النتائج وجودة الحياة لكل من المرضى ومقدمي الخدمات.
وفيما يحتل تجميع البيانات وتحليلها مركزًا متأخرًا عندما يتعلق الأمر بأولوية علاج المرضى وتطوير علاجات جديدة، إلا أن الأدوات الجديدة تمكن المطورين من دمج تعلم الآلة وإمكانيات أخرى عدة بسهولة ضمن عملية تطوير وتوفير العلاجات. وبعد أن كانت تقنيات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة متوفرة بشكل حصري للباحثين وشركات التكنولوجيا، أصبحت هذه التقنيات الآن متاحة للجميع.
وفي ظل التوسع في استخدام هذه التقنيات، يعتمد نجاحها على عدة عناصر. أولًا، تتطلب هذه المبادرات كميات كبيرة من البيانات المنسقة بعناية وذات الجودة العالية، وهو الأمر الذي يصعب حدوثه في قطاع الرعاية الصحية، حيث أن غالبية البيانات معقدة وغير منظمة. وتعد البيانات عالية الجودة ضرورية ليس فقط لتشغيل الأنظمة التي تعتمد على الذكاء الاصطناعيوتعلم الآلة، ولكن أيضًا من أجل دمجها في النماذج التدريبية أثناء تطويرها.
ثانيًا، ينبغي إعداد هذه الأنظمة لتناسب الحوسبة المكثفة التي تتطلبها عادة تطبيقات الذكاء الاصطناعي. وأخيرًا، يجب أن تتوافق موارد تكنولوجيا المعلومات التي تدعم تطبيقات الذكاء الاصطناعي مع معايير الصناعة، وأن تلتزم بأعلى معايير الأمان والخصوصية لحماية بيانات المريض والبيانات الحساسة الأخرى.
وتعد شركة Flatiron Health، مثالًا للشركات التي استطاعت تحقيق ذلك بنجاح، حيث تربط الشركة البيانات السريرية القادمة من 265 عيادة متخصصة في مجال الأورام مع شبكة تشهد نموًا مستمرًا تشمل مراكز أكاديمية كبيرة ومؤسسات أخرى متخصصة في مجال الرعاية الصحية لتوثق مجتمعة أكثر من 2 مليون حالة مصابة بالسرطان. ومن خلال تجميع هذه البيانات ودمجها داخل أنظمة الذكاء الاصطناعي، تتمكن Flatiron Health من تحسين الرعاية وتطوير واكتشاف أنظمة علاج جديدة. وفي فبراير 2018، استحوذت شركة المستحضرات الطبية السويسرية Roche بالكامل على شركة Flatiron Health مقابل 1.9 مليار دولار، وهو الأمر الذي يثبت قيمة الرعاية الصحية القائمة على الذكاء الاصطناعي.
دعم الابتكار
وتأتي الحوسبة السحابية كتقنية هامة لتوفر القدرة على التخزين ومرونة وأمن العمليات والقدرات التحليلية اللازمة لتطبيق وتشغيل أنظمة الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة ودفع الابتكار. وتقوم منصة AWS السحابية بتسهيل استيعاب البيانات ومعالجتها، سواء كانت منسقة أو غير منسقة أو متدفقة باستمرار، بالإضافة إلى القدرة على تبسيط عملية بناء وتدريب ونشر النماذج القائمة على تقنية تعلم الآلة. وستكون مؤسسات الرعاية الصحية التي تستخدم الحوسبة السحابية من أجل تحسين أدائها الأكثر نجاحًا خلال الأعوام القادمة، لا سيما في ظل تحول القطاع إلى الرعاية الصحية المبنية على القيمة.
فعلى سبيل المثال، تعمل شركة التكنولوجيا الهولندية Philips على تطوير منصة للرعاية الصحية القائمة على تقنيات الحوسبة السحابية تحمل اسم HealthSuite Digital Platform .وبنيت المنصة الجديدة على أكثر من 21 بيتابايت من البيانات التي تم جمعها من 390 مليون صورة وتقرير طبي وبيانات خاصة بالمرضى. وتتيح المنصة لمقدمي خدمات الرعاية الصحية والأطباء وعلماء البيانات ومطوري البرمجيات إمكانية الوصول إلى البيانات عالية الجودة وأدوات الذكاء الاصطناعي من أجل تحسين عملية تقديم الرعاية الصحية في الوقت الفعلي.
وتتطلع مؤسسات الرعاية الصحية، سواء تلك التي تعمل في القطاع منذ فترة طويلة أو الشركات الناشئة، بشكل متزايد إلى تقنيات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة من أجل دفع الابتكار وإحداث تحول في شركاتهم أو على امتداد قطاع الرعاية الصحية بشكل عام. وتشترك هذه المؤسسات في هدف واحد يتمثل في تقليل الوقت اللازم لاكتشاف الأمراض والتعامل معها، وهو ما سيؤدي بدوره إلى تحسين جودة الرعاية وتعزيز تجربة المرضى ومقدمي الخدمة عل حد سواء. ومع استمرار توافر مصادر البيانات ونمو حجمها، تبقى المكونات الأساسية لنجاح أنظمة الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة ثابتة، وهي البيانات عالية الجودة والحوسبة السحابية من أجل التعامل مع التحدي المتمثل في الكم الهائل من البيانات ، وجعل خدمات تعلم الآلة متاحة أمام جميع المطورين. وبمجرد إرساء قواعد هذه العناصر التأسيسية، ستمكن تقنيات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة القدرة على توفير خدمات رعاية صحية أكثر كفاءة وفعالية، وتعزيز صنع القرار والقدرة على تحقيق قيمة أكبر للمرضى ومقدمي الرعاية.
