المجلة الطبية الصينية تناقش الآفاق المستقبلية للذكاء الاصطناعي في الطب

كتبت: أمنية شكري

 في السنوات الأخيرة، شهد الذكاء الاصطناعي (AI) تطورًا كبيرًا بفضل النماذج الأساسية المبتكرة مثل: سلسلة GPT-n من OpenAI والنماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) مثل:ChatGPT، وتم تطبيق هذه النماذج بشكل واسع في العديد من المجالات بما في ذلك الطب، حيث يظهر الذكاء الاصطناعي في الطب تطورًا سريعًا عالميًا. على سبيل المثال، أثبت برنامج MedPaLM من Google قدرته على حل امتحانات الترخيص الطبي في الولايات المتحدة بدقة فائقة.

تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الطب: من التشخيص إلى التعليم الطبي

تشير الأبحاث المنشورة في مجلات علمية مرموقة مثل Nature وNew England Journal of Medicine إلى أن تقنيات FMs وLLM تُستخدم بشكل متزايد في التشخيص الطبي والتعليم الطبي. وتسهم المبادرات الحديثة التي تركز على تبادل بيانات التصوير الطبي، بالإضافة إلى الإرشادات التنظيمية التي وضعتها إدارة الغذاء والدواء الأمريكية (FDA) للذكاء الاصطناعي في الطب في توسيع آفاق الذكاء الاصطناعي في هذا المجال.

التحديات والفرص المستقبلية للذكاء الاصطناعي في الطب

على الرغم من إمكاناته الكبيرة، يواجه الذكاء الاصطناعي في الطب تحديات تتطلب معالجتها للاستفادة الكاملة من فوائده. في هذا السياق، تناول البروفيسور "إيو نام وونغ" من معهد الذكاء الاصطناعي الطبي في جامعة ماكاو والأبحاث التي شارك فيها مع مؤلفين آخرين مثل: أوليفيا مونتيرو وزهو صن تحليلًا شاملاً للآفاق المستقبلية لتطبيقات الذكاء الاصطناعي في الطب. حيث يشير الباحثون إلى أن نماذج الذكاء الاصطناعي تقوم بمعالجة وتحليل أنواع متعددة من البيانات الطبية، بما في ذلك بيانات الصور مثل: التصوير المقطعي المحوسب (CT) والرنين المغناطيسي (MRI) والأشعة السينية، بالإضافة إلى البيانات النصية مثل: سجلات المرضى ونتائج الفحوصات.

أنواع نماذج الذكاء الاصطناعي في الطب: التخصيص والابتكار

يمكن تصنيف نماذج الذكاء الاصطناعي الطبية إلى نوعين رئيسيين:

نماذج خاصة بالأمراض: مثل نموذج RetFound لأمراض العيون، ونموذج Neurooph GPT لطب العيون العصبي.

نماذج عامة ومتعددة الوسائط: مثل ChatGPT وMedPaLM، التي توفر مجموعة واسعة من التطبيقات وتتعامل مع القيود التي تواجه النماذج الخاصة بالأمراض.

التحديات الرئيسية في تطبيق الذكاء الاصطناعي الطبي

لا تزال هناك تحديات كبيرة تتعلق بجمع البيانات وتحليلها، مثل حجم البيانات، وتحقيق التفسير المناسب للقرارات، والتحليل متعدد الوسائط. يشدد البروفيسور وونغ على ضرورة إنشاء بيئة تنظيمة سليمة تدعم تبادل البيانات بسلاسة مع الحفاظ على خصوصية المرضى.

التوجهات المستقبلية للذكاء الاصطناعي في الطب

لتعظيم الفوائد المترتبة على الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية، من الضروري تحسين الخوارزميات الحالية وتعزيز التعاون بين الباحثين والمتخصصين في الرعاية الصحية. ويتطلب هذا المزيد من البحث المستمر والابتكار لضمان تكامل هذه التكنولوجيا بشكل فعال في الممارسة السريرية.

الخلاصة: يمتلك الذكاء الاصطناعي في الطب إمكانات هائلة لتحسين التشخيص والعلاج، وتكييف العلاجات بما يتناسب مع احتياجات المرضى. ومع ذلك يتطلب النجاح الكامل لهذه التكنولوجيا التعاون بين جميع الأطراف المعنية وتطوير حلول للتحديات الحالية.

المستقبل الواعد للذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية

نتوقع أن يواصل الذكاء الاصطناعي تحسين كفاءة التشخيص والعلاج في المستقبل، مما سيعزز قدرة الأطباء على تقديم رعاية صحية أفضل وأكثر دقة.