استخدام الذكاء الاصطناعي في تشخيص الأمراض - ساينسوفيليا

 

استخدام الذكاء الاصطناعي في تشخيص الأمراض

 بقلم : إيمان السيد ضيف
مراجعة علمية: د .إسلام كمال 

 ُيعد التعلم الآلي هو عملية تعليم  خوارزميات الكمبيوتر والآلات وذلك لوضع  تنبؤات او قرارات  دقيقة عن طريق  تغذيه الكمبيوتر  بالبيانات وهو يعتبر  مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي والذي يركز على إنشاء الأنظمة التي تعلم - أو تحسن الأداء - استنادًا إلى البيانات التي تستهلكها. 

إن الذكاء الاصطناعي هو مصطلح شامل يشير إلى أنظمة أو أجهزة تحاكي الذكاء البشري. وغالبًا ما تتم مناقشة التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي معًا، ويتم استخدام المصطلحات في بعض الأحيان بالتبادل، ولكنهما لا يمثلان الشيء نفسه. ومن المهم هنا أن نذكر أنه على الرغم من أن جميع تقنيات التعلم الآلي تُعد ذكاءً اصطناعيًا، إلا أنه ليس كل ذكاء اصطناعي يمثل تعلمًا آليًا 

استخدام الذكاء الاصطناعي في تشخيص الأمراض

فمن الممكن التنبؤ بالأمراض قبل حدوثها أو انتشارها وتفاقمها،إمكانية التنبؤ بالأمراض وتفشيها من خلال استخدام تحليلات الذكاء من خلال تطبيق يقوم بتحليل البيانات والتنبؤ بالعدوى وبالأمراض، حيث أنّ المقومات التي يحظى بها الذكاء الاصطناعي في مجال الطب أبعد ممّا قد يتصوره البعض، وهذا ما يساعد الأطباء على اتخاذ قرارات صائبة وسريعة في الوقت ذاته يعد التشخيص الصحيح للأمراض مهمة شاقة ومستهلكة للوقت وتتطلب سنوات طويلة من التدريب الطبي. 

وهناك نقص كبير في خبراء التشخيص في العديد من الاختصاصات الطبية. وهذا ما يضع ضغوطاً كبيرة وحجماً هائلاً من العمل على الأطباء... حيث تستطيع خوارزميات الذكاء الاصطناعي أن تتعلم كيفية اكتشاف الأمراض بنفس طريقة عمل الأطباء. وعلاوة على ذلك، تستطيع هذه الخوارزميات أن تتعلم بشكل مستمر لتحسين قدرتها على تشخيص الأمراض.

لكن خوارزميات التعلم الآلي تحتاج أولاً إلى حجم هائل من الأمثلة حتى تتمكن من التدرب عليها لاكتشاف علامات ومؤشرات وجود مرض معين وبالتالي، فإن التعلم الآلي يثبت فائدته بشكل خاص عندما تكون معلومات التشخيص متاحة ، مثل صور الأشعة السينية والتصوير المقطعي والرنين المغناطيسي ..

ونظراً لتوافر الكثير من البيانات الجيدة في هذه الحالات، تسجل الخوارزميات مستوى جيداً من الأداء يضاهي الأطباء في تشخيص الأمراض مع فارق بارز؛ ألا وهو أن خوارزمية الذكاء الاصطناعي تستطيع التوصل إلى تشخيص للمرض في أجزاء من الثانية، ويمكن إعادة إنتاجها واستخدامها بتكلفة منخفضة في جميع أنحاء العالم..

تجدر الإشارة إلى أن تطبيقات الذكاء الاصطناعي في تشخيص الأمراض ما زالت في بداياتها. ويعمل العديد من الباحثين على تطوير الخوارزميات وزيادة دقتها والاعتماد على مصادر متنوعة للبيانات، مثل التسلسل الجيني والبيانات الصحية الشخصية والتقارير الطبية، بالإضافة إلى صور الأشعة لتشخيص إصابة المريض بمرض ما وتقييم مدى تقدمه ورسم أفضل خطة لعلاجه.

ولهذا في الوقت الحال وبعد انتشار مرض كورونا أو المعروف كوفيد 19حيث ساعد باحثون صنييون في تسهيل تشخيص مرض كورونا المستجد باستخدام الاشعه المقطعيه حيث إن :

فيروسات كورونا هي سلالة واسعة من الفيروسات التي قد تسبب المرض للحيوان والإنسان. 
ومن المعروف أن عدداً من فيروسات كورونا تسبب لدى البشر أمراض تنفسية تتراوح حدتها من نزلات البرد الشائعة إلى الأمراض الأشد وخامة مثل متلازمة الشرق الأوسط التنفسية (ميرس) والمتلازمة التنفسية الحادة الوخيمة (سارس). 

ويسبب فيروس كورونا المُكتشف مؤخراً مرض كوفيد حيث قام باحثون من لندن بتطوير نموذج التعلم الالي له القدرة علي التنبؤ باحتمال ان يكون الشخص مصاب بكورونا إما أي مرض أخر من أمراض الجهاز التنفسي وذلك باستخدام الاشعة المقطعية حيث قام الباحثون بتقسيم الرئة إلي عدة صور وقد تم تطبيق هذه التقنية علي مايقرب من 500 مريض من أعمار وجنسيات مختلفة .
حققت مؤاشرات الخوارزمية أداء جيدجدا لم يستغرق اجرائها سوي 1.93  دقيقة حيث بلغت دقتها % 90.1