ما المقصود بالذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الصحية؟
ما المقصود بالذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الصحية؟
يحوِّل الذكاء الاصطناعي (AI) كل جانب من جوانب الرعاية الصحية؛ بدءًا من البحث وتطوير الأدوية الجديدة إلى رعاية المرضى والعمليات وإدارة بيانات الرعاية الصحية. يستكشف هذا الدليل كيف يمكن لمؤسسات الرعاية الصحية استخدام الذكاء الاصطناعي لتقديم الكفاءات وتحسين النتائج للمرضى والمتخصصين في الرعاية الصحية في كل أنحاء القطاع.
تواجه مؤسسات الرعاية الصحية العديد من التحديات في سعيها إلى تقديم تجارب رعاية أفضل للمرضى. مع زيادة الطلب على تقديم الرعاية الصحية العالية الجودة، تزداد التكاليف الطبية والمخاوف التنظيمية والاختناقات التشغيلية. في كثير من الأحيان، يجد المتخصصون الطبيون أنفسهم تحت ضغط لتحسين الموارد المقدمة لهم لتحسين نتائج المرضى مع الحفاظ على النزاهة الطبية.
يمكن للذكاء الاصطناعي، وتحديدًا الذكاء الاصطناعي المولّد، مساعدة مؤسسات الرعاية الصحية في مواجهة تحدياتها. الذكاء الاصطناعي المولّد بارع في تحليل البيانات على نطاق واسع وتحديد الأنماط المعقدة التي غالبًا ما يفوتها البشر. في قطاع الرعاية الصحية، تساعد تقنيات الذكاء الاصطناعي في معالجة أحجام البيانات الضخمة والمتنوعة التي تجمعها المرافق الطبية، وتقديم العديد من حالات الاستخدام المبتكرة. يمكن للطاقم الطبي استخدام تطبيقات الذكاء الاصطناعي لتحسين سير العمل من أجل تسليم أكثر دقة وكفاءة. وبالمثل، تستفيد الأبحاث الطبية والفوترة والوصفات الطبية وغيرها من العمليات المتعلقة بالرعاية الصحية من الرؤى القائمة على البيانات التي تقدمها أنظمة الذكاء الاصطناعي.
في البداية، تردد مقدمو الرعاية الصحية في اعتماد الذكاء الاصطناعي بسبب تكاليف البنية التحتية والمخاطر الأخلاقية ومخاوف أمن البيانات. ولكن، مع تطوُّر الذكاء الاصطناعي، أصبح مدعومًا بشكل أفضل من قبل مُزودي السحابة، ما يؤدي إلى بيئة فعالة من حيث التكلفة ومتوافقة وآمنة مدعومة بالذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال، تستخدم المؤسسات خدمة Amazon Bedrock لإنشاء تطبيقات الذكاء الاصطناعي للرعاية الصحية باستخدام نماذج الذكاء الاصطناعي الشائعة والاستفادة من تسعير الدفع مقابل الاستخدام.
ما تطبيقات الذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الصحية؟
تسمح تقنيات الذكاء الاصطناعي لمقدمي الرعاية الصحية بالتغلب على المشكلات المتعلقة بإدارة صحة السكان والبحوث ورعاية المرضى.
الأبحاث الطبية
يُعد اكتشاف الأدوية وأبحاث الجينات والتجارب السريرية أمرًا بالغ الأهمية للتقدم في الممارسات الطبية. ولكن تتطلب هذه التخصصات الدراسة الدقيقة والتجارب والتحقق من الصحة التي غالبًا ما تمتد لسنوات. خلال هذه المراحل، يجب على الباحثين الطبيين دمج مجموعات بيانات ضخمة والتحقق من دقتها وتحديد الأنماط التي توصل إلى فرضيات جديدة. يكون الباحثون عرضة لعدم اتساق البيانات، ما قد يؤخر نتائج البحث.
يمكن للذكاء الاصطناعي تحديد مجموعات البيانات السريرية وتصنيفها وتحليلها بسرعة أكبر. باستخدام الذكاء الاصطناعي، يمكن للباحثين صياغة أدوية جديدة في جزء بسيط من الوقت الذي كانوا يستغرقونه سابقًا. يدعم الذكاء الاصطناعي أيضًا أبحاث الجينات، إذ يقضي العلماء وقتًا في التحليل المتعدد الذرات والمتعدد الوسائط. على سبيل المثال، عند إجراء أبحاث السرطان، تستخدم مؤسسة Roche خدمة AWS HealthOmics لتقليل وقت التحليل من عام إلى 3 أشهر. وتستخدم المؤسسة خدمة AWS HealthOmics لاستخلاص رؤى من البيانات الجينومية والنسخية وغيرها من بيانات omics لتطوير علاجات أفضل. يمكنك أيضًا استخدام AWS HealthOmics لتسريع تطوير الأدوية والتجارب السريرية من خلال التقييم التلقائي لفعالية الدواء المرشح.
التشخيص
يتعرض سكان العالم لخطر الإصابة بأمراض يمكن الوقاية منها، بسبب تغيير أنماط الحياة. يُكلف المتخصصون الطبيون في الخطوط الأمامية لمؤسسة الرعاية الصحية باستشارة المرضى وتشخيصهم وعلاجهم على الفور. ولكن لا تكون التقنيات الطبية التقليدية فعالة دائمًا. على هذا النحو، يتحمل الأطباء أعباء المهام الإدارية بدلاً من الاهتمام باحتياجات المريض.
عندما يُدمج الذكاء الاصطناعي بشكل استراتيجي، فإنه يساعد في تبسيط التشخيص وتوفير وقت ثمين للمتخصصين الطبيين. يمكن لتقنيات الذكاء الاصطناعي المولّد والرؤية الحاسوبية أيضًا تحديد الأورام والكسور وغيرها من أوجه الخلل للتدخل الطبي في الوقت المناسب. على سبيل المثال، يستخدم فنيو المختبرات خدمة AWS HealthImaging لتخزين كميات كبيرة من الصور الطبية على السحابة، والتي يمكن للأطباء استردادها لاحقًا. وتدعم هذه الخدمة معيار DICOM P10 وتقلل تكاليف التخزين بنسبة تصل إلى 40% باستخدام تقنيات ضغط الملفات المتقدمة.
إلى جانب تقليل وقت تشخيص المرض، فإن تقنيات الذكاء الاصطناعي للرعاية الصحية مفيدة بالقدر نفسه في علاج المرضى. يمكن للأطباء الاستفادة من الذكاء الاصطناعي لتصميم خطة علاج من خلال تحليل التاريخ الطبي للمريض والتشخيص الحالي والمخاطر المحتملة الأخرى. يمكن للممرضين مراقبة المرضى عن بُعد باستخدام تقنيات الرعاية الصحية عن بُعد التي تعمل بالذكاء الاصطناعي.
إدارة بيانات الرعاية الصحية
يمكن للأطباء الوصول إلى السجلات الصحية الإلكترونية ومشاركتها للتشخيص والعلاج والفوترة والأغراض الطبية الأخرى. ويمكنهم البحث عن سجلات المرضى المناسبة أو البيانات السريرية الأخرى بسهولة أكبر باستخدام الذكاء الاصطناعي. تفكك أنظمة أتمتة الذكاء الاصطناعي مجموعات البيانات المنعزلة، ما يسمح للطاقم الطبي باسترداد المعلومات التي يحتاج إليها في لحظة. يمكن للفرق مشاركة السجلات الصحية الإلكترونية والبيانات الإدارية بسهولة أكبر بين الإدارات والمؤسسات. بهذه الطريقة، يُعاد تأهيل المريض بشكل أكثر تنسيقًا، ويتلقى تدابير علاجية بناءً على الملاحظات في الوقت الفعلي.
على سبيل المثال، يمكن للأطباء استخدام خدمة Amazon HealthScribe، المدعومة بنماذج الذكاء الاصطناعي، لتحويل المحادثات التي أجروها مع المرضى إلى ملاحظات طبية بدلاً من نسخها يدويًا.
في حين يضفي الذكاء الاصطناعي المولّد الطابع الديمقراطي على إمكانية الوصول إلى البيانات في مؤسسات الرعاية الصحية، فإنه يجب على أصحاب المصلحة في مجال الرعاية الصحية اتخاذ التدابير المناسبة لضمان خصوصية المريض وأمن البيانات والامتثال لقوانين الرعاية الصحية. AWS Wickr هي خدمة مراسلة سحابية تمكِّن الطاقم الطبي من توصيل معلومات المريض بأمان. عند تطوير نظام الرعاية الصحية عن بُعد لمركز أبحاث التطبيب عن بُعد والتكنولوجيا المتقدمة التابع للجيش الأمريكي، دمجت شركة Deloitte خدمة Wickr مع الشبكة العسكرية، ما مكّن الأطباء من توفير الرعاية الحرجة لمقاتلي الحرب الجرحى مع الحد الأدنى من مخاطر السلامة.
روبوت المحادثة السريري والمساعد الافتراضي
غالبًا ما يكون الأطباء غارقين في المهام العادية التي تسلبهم الوقت الذي يمكنهم تكريسه لتحسين رعاية المرضى. على سبيل المثال، قد يحتاجون إلى استرداد نتيجة التشخيص من قسم مختلف، والتي يلخصونها لاحقًا عند صياغة خيارات العلاج.
تتفوق نماذج الذكاء الاصطناعي في فهم المحادثات اليومية والاستجابة لها. يساعد دمج روبوت المحادثة بالذكاء الاصطناعي مع العملية السريرية الأطباء على اتخاذ قرارات سريعة وتسريع تلقي العلاج. على سبيل المثال، يستخدم الأطباء خدمة Amazon Comprehend Medical لاستخراج مصطلحات طبية محددة من الوصفات الطبية أو الإجراءات أو التشخيصات.
وبالمثل، يمكن للمرضى الاستمتاع بتجربة أكثر تخصيصًا وإيجابية عند التفاعل مع مساعد مدعوم بالذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال، بدلاً من الاتصال بالعيادة لتحديد موعد، يمكنهم ذكر تفاصيل موعدهم للمساعد الصحي الافتراضي.
أتمتة سير العمل الإداري
تدعم تقنيات الذكاء الاصطناعي للرعاية الصحية الوظائف الإدارية للمرافق الطبية. بدءًا من تأهيل المرضى إلى الفوترة ومطالبات التأمين، يمكن لحلول الذكاء الاصطناعي تحسين الكفاءة التشغيلية من خلال أتمتة المهام المتكررة ودمج بيانات الرعاية الصحية. على سبيل المثال، يمكن لموظفي الرعاية الصحية الاستفادة من تقنية المعالجة الذكية للمستند (IDP) من AWS لاستخراج المعلومات من السجلات الطبية ومعالجتها وتصنيفها. تستخدم تقنية المعالجة الذكية للمستند الذكاء الاصطناعي لتلخيص كميات كبيرة من البيانات الصحية وتحويلها إلى رؤى قابلة للتنفيذ.
رعاية المرضى عن بُعد
في بعض الأحيان، يحتاج المرضى إلى رعاية مستمرة بعد مغادرتهم مؤسسة طبية. ويثير هذا تحديات تشغيلية ولوجستية للفرق الطبية، خاصةً عند مراقبة حالة المريض. ولدعم هذه الجهود، ينشر مقدمو الرعاية الصحية أجهزة إنترنت الأشياء (IoT)، التي يرتديها المرضى عندما يغادرون المنشأة. ويرسل الجهاز باستمرار البيانات الصحية إلى خادم سحابي آمن، ثم تحللها نماذج الذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال، تستخدم شركة BioT، مُزود أجهزة إنترنت الأشياء الطبية، خدمة AWS IoT Core لتطوير نظام مراقبة مرضى عن بُعد أكثر ارتباطًا. توصِّل AWS IoT Core لأجهزة الطبية بالسحابة لكي تتمكن من تبادل البيانات بأمان.
روبوتات الرعاية الصحية
أثبتت الأنظمة الروبوتية أنها مساعد موثوق في الإجراءات الطبية. يمكن لروبوتات الرعاية الصحية أن تستخدم الذكاء الاصطناعي لزيادة تعزيز سير العمل السريري. على سبيل المثال، يمكن للذراع الروبوتية المدعومة بالذكاء الاصطناعي المساعدة في إجراءات الجراحة أو تحليل عينات الأنسجة المستخرجة في الخزعات.
وقد أثبتت الروبوتات المدعومة بالذكاء الاصطناعي فائدتها في العمليات اليومية أيضًا. ابتكرت شركة Deligent Robotics الربوت Moxi، وهو روبوت مدعوم بالذكاء الاصطناعي يجلب الأشياء للأطباء في الخطوط الأمامية. طُور هذا الروبوت باستخدام نماذج الذكاء الاصطناعي من خدمة Amazon SageMaker، وهو يعفي الممرضات من أعباء العمل التي لا تنطوي على التعامل المباشر مع المرضى. توفر Amazon SageMaker أدوات لإنشاء تطبيقات الذكاء الاصطناعي وتحليل البيانات في منصة موحدة.
كيف تبدأ المؤسسات باستخدام الذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الصحية؟
يفيد الذكاء الاصطناعي المولّد مجال الرعاية الصحية بطرق مختلفة. ولكن، يُعد الاستخدام المسؤول للذكاء الاصطناعي ضروريًا لحماية مصالح الأطباء والمرضى وغيرهم من أصحاب المصلحة المعنيين بالرعاية الصحية. نشارك عددًا من نقاط الاعتبار عند تطبيق الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية.
جمع البيانات الصحية وتخزينها
تجمع تطبيقات الذكاء الاصطناعي للرعاية الصحية البيانات الطبية وتخزنها وتشاركها على مستوى الأقسام المختلفة لضمان مشاركة الفرق الطبية في الإجماع نفسه حول رفاهية المريض. يشكِّل الحجم الهائل لبيانات المرضى المنقولة بين أدوات الذكاء الاصطناعي تحديات تتعلق بأمن البيانات والخصوصية والامتثال للمؤسسات الطبية. على سبيل المثال، يخضع مقدمو الرعاية الصحية العاملون في الولايات المتحدة لقانون قابلية نقل التأمين الصحي والمساءلة (HIPAA)، الذي يسلط الضوء على مسؤولية المؤسسات عن حماية المعلومات الصحية. وبالتالي، يحتاج مقدمو الرعاية الصحية إلى إنشاء موقع تخزين بيانات آمن وآلية لتبادلها من أجل جني الفائدة الكاملة من الذكاء الاصطناعي.
AWS HealthLake هي خدمة مؤهلة لقانون قابلية نقل التأمين الصحي والمساءلة تسمح لمقدمي الرعاية الصحية بتخزين البيانات الطبية وتحليلها على نطاق واسع. يمكن استخدام AWS HealthLake لدمج البيانات الصحية في وحدة تخزين سحابي آمنة وقابلة للتوسّع بإمكان الطاقم الطبي المعتمد الوصول إليها. على سبيل المثال، تستخدم مؤسسة Cortica، التي تخدم الأطفال المصابين بالتوحد، خدمة AWS HealthLake لتخزين التاريخ الطبي للمرضى والتقييمات السلوكية وتقارير المختبر بشكل آمن.
تنفيذ عمليات سير عمل التوليد المعزز بالاسترداد (RAG)
يتعلم الذكاء الاصطناعي المولّد من مجموعات البيانات العامة، ما يسمح للنموذج بالرد على الأسئلة المتعلقة بموضوعات عامة. ومع ذلك، لا يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي الإجابة عن أسئلة حول الخدمات أو المنتجات أو المعلومات الحصرية للمؤسسة ما لم تُدرَّب باستخدام بيانات صحية محددة. يتطلب تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي الجديد من الصفر جهدًا كبيرًا ووقتًا وتكاليف، وهو ما لا يكون بعض مقدمي الرعاية الصحية مستعدين له.
بدلاً من ذلك، يمكن للمؤسسات استخدام التوليد المعزز بالاسترداد (RAG) لتحقيق نتائج مماثلة. إن التوليد المعزز بالاسترداد (RAG) عبارة عن تقنية تسمح لنموذج الذكاء الاصطناعي بالوصول إلى قاعدة معارف المؤسسة. عندما يتلقى نموذج الذكاء الاصطناعي استعلامًا، فإنه يبحث في قاعدة المعرفة لتوفير استجابة حديثة ودقيقة.
Amazon Kendra هي خدمة بحث مؤسسية عالية الدقة تتيح للمطورين إضافة إمكانات بحث حتى يتمكن المستخدمون النهائيون من اكتشاف المعلومات من مختلف مصادر البيانات. مؤشر Amazon Kendra GenAI هو مؤشر جديد في Kendra مصمم للتوليد المعزز بالاسترداد (RAG) والبحث الذكي لمساعدة مؤسسات الرعاية الصحية على تنفيذ نماذج الذكاء الاصطناعي بشكل أكثر كفاءة. على سبيل المثال، تستخدم مؤسسة Orion Health خدمة Amazon Kendra لمنح العملاء وصولاً سريعًا ودقيقًا إلى المعلومات الصحية من خلال استعلامات المحادثة.
التحقُّق من صحة مخرجات الذكاء الاصطناعي
يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي إنتاج إجابات ليست بالدقة الكافية ولكنها تبدو معقولة للمستخدم. يمكن أن تؤثر هذه الأخطاء في تجربة الرعاية السريرية ورفاهية المرضى في مجال الرعاية الصحية. لذلك، عند تنفيذ أنظمة الرعاية الصحية بالذكاء الاصطناعي، يلزم توفير ضمانات مناسبة. على سبيل المثال، يساعد نهج نموذج LLM كمُقيِّم علماء بيانات الرعاية الصحية على التحليل والتأكد من أن استجابة نموذج الذكاء الاصطناعي مفيدة وصحيحة وكاملة ومتماسكة.
بدلاً من الاعتماد الحصري على الذكاء الاصطناعي، يجب أن يشارك خبراء الرعاية الصحية في صنع القرار السريري. بهذه الطريقة، يتحقق متخصص معتمد من كل القرارات قبل التطبيق في التشخيص والعلاج وعمليات سير عمل الرعاية الصحية الأخرى.
يمكن لمؤسسات الرعاية الصحية استخدام خدمة Amazon Bedrock Guardrails لتنفيذ الإجراءات الوقائية المناسبة بما يتماشى مع ممارسات الذكاء الاصطناعي المسؤول. وترشِّح هذه الخدمة استجابات الذكاء الاصطناعي من أي هلوسة وتساعدك في إنشاء ضمانات الخصوصية والموثوقية وتخصيصها ضمن حل واحد. من خلال ميزة الاستدلال المؤتمت المتقدمة، يمكن لخدمة Amazon Bedrock Guardrails التحقق من سبب إنتاج نموذج الذكاء الاصطناعي لاستجابة محددة وتوضيحه للأطباء السريريين.
كيف يمكن أن تدعم AWS احتياجاتك من الذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الصحية؟
بدءًا من تمكين التدخل المبكر إلى تقليل أعباء العمل السريرية، يكتسب اعتماد الرعاية الصحية القائمة على الذكاء الاصطناعي زخمًا. تحوِّل تقنيات الذكاء الاصطناعي طريقة تقديم الرعاية للمرضى وتبسِّط سير العمل في مجال الرعاية الصحية وتسرِّع البحث الطبي وغير ذلك. يستفيد كلٌ من العاملين في مجال الرعاية الصحية والمرضى من الإمكانات غير المحدودة التي يوفرها الذكاء الاصطناعي المولّد. ولكن، يجب أن تكون تطبيقات الذكاء الاصطناعي للرعاية الصحية مصحوبة بضمانات أخلاقية وأمن البيانات وعمليات التحقق من الامتثال.
يقدم الذكاء الاصطناعي المولّد من AWS في مجالَي الرعاية الصحية وعلوم الحياة حلولاً تساعد مؤسسات الرعاية الصحية في ابتكار تطبيقات الذكاء الاصطناعي ونشرها وتوسيع نطاقها بشكل آمن لتحسين تجارب رعاية المرضى.