قامت أكبر شبكة من المستشفيات البحثية في كندا بتعيين كبير علماء الذكاء الاصطناعي لتسخير التكنولوجيا الواعدة التي لديها القدرة على تسريع التشخيص وتحسين وتخصيص رعاية المرضى وتقصير أوقات التعافي.

بو وانغ، الذي تشمل خبرته في شبكة الصحة الجامعية ومقرها تورونتو التعلم الآلي والبيولوجيا الحسابية، يتولى هذا الدور بعد إطلاق مركز الذكاء الاصطناعي التابع للصحة الجامعية في وقت سابق من هذا العام.

وتقول شبكة المستشفيات إن المركز يجمع الأطباء والباحثين الذين يعملون مع الذكاء الاصطناعي في مجالات تشمل السرطان وأمراض القلب والأوعية الدموية.

وسيقود وانغ البحث حول كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي لكميات هائلة من بيانات المرضى مجهولة المصدر التي تم جمعها من سكان منطقة تورنتو المتنوعين لتحسين الرعاية.

وقال إن بعض تطبيقات الذكاء الاصطناعي التي يأمل في استكشافها تشمل تطوير خطط العلاج الشخصية والتوليد الآلي للملاحظات السريرية.

وقال وانغ في مقابلة: "الهدف هو تعزيز اعتماد الذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الصحية، لدينا الكثير من الأبحاث ولكن اعتمادها نادر جدًا، وأريد تغيير ذلك".

شبكة الصحة الجامعية ليست وحدها في استكشاف استخدامات الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية. وتستخدم مستشفيات أخرى في جميع أنحاء كندا هذه التكنولوجيا بطرق محدودة، مثل تحليل نتائج الفحوصات الطبية، تحت إشراف أطباء الأشعة.

الهدف النهائي هو إنشاء خطط علاج فردية من خلال قيام الذكاء الاصطناعي بتحليل كميات هائلة من المعلومات وتحديد الأنماط بناءً على كل شيء بدءًا من البيانات الجينية وحتى أعراض المرضى ونتائج المختبر والأدوية.

وقال وانغ إن الصحة الجامعية ستعمل مع الشركات الخاصة لدمج حلول الذكاء الاصطناعي الخاصة بها في الممارسة السريرية، بعد موافقة وزارة الصحة الكندية على هذه التقنيات.

وقال إنه باعتبارها عضوًا مؤسسًا لشبكة بيانات Mayo Clinic في الولايات المتحدة، سيكون لدى شبكة الصحة الجامعية أيضًا إمكانية الوصول إلى مجموعات البيانات من دول أخرى بما في ذلك إسرائيل والبرازيل.

كان وانغ، وهو أيضًا عضو هيئة التدريس في معهد فيكتور في تورونتو، المتخصص في الذكاء الاصطناعي، أحد المطورين الرئيسيين لنموذج تجريبي يسمى Clinical Camel، والذي تم تدريبه على بيانات من آلاف السجلات الطبية مجهولة المصدر للشبكة، وقال إنه يمكنه تلخيص المحادثات الطويلة بين الأطباء والمرضى في ملاحظات سريرية في غضون ثوانٍ.

وأضاف وانغ أنه يجب على مقدمي الرعاية الصحية الموافقة على الملاحظات، ويمكنهم أيضًا إضافة معلومات حول مزاج المريض أو حالته العاطفية. يمكن للأطباء أيضًا طرح أسئلة على برنامج الدردشة الآلي حول أعراض بعض الأمراض والتشخيصات لإبلاغ قرارات رعاية المرضى الخاصة بهم.

ومع ذلك، فإن ما يسمى بنموذج الذكاء الاصطناعي التوليدي، الذي لا يزال قيد التطوير مع باحثين من جامعة تورنتو وجامعة ماكجيل في مونتريال، يحتاج إلى تحسينات لجعله أكثر موثوقية. وقال وانغ إنه سيتعين على وزارة الصحة الكندية الموافقة على البرنامج لضمان الدقة والسلامة حتى لا تقوم بتنبؤات خاطئة بشأن التشخيص، مضيفًا أنه يجب على الهيئة التنظيمية أيضًا أن تكون مقتنعة بحماية خصوصية المريض.

تعمل العديد من الشركات أيضًا على تطوير نماذج لغوية مماثلة لتسجيل الاستشارات بين الأطباء والمرضى وزيادة الكفاءة.

وقال وانغ عن هذه التكنولوجيا "لم يحدث هذا في أي مكان بعد، ولكننا نرى الكثير من العروض التوضيحية، والكثير من الإعلانات من الشركات الكبرى مثل مايكروسوفت".

تقول شبكة الصحة الجامعية إنها تأمل في التوسع في تطبيقات الذكاء الاصطناعي الضيقة المستخدمة بالفعل في مستشفياتها. وقال وانغ إنه في مركز الأميرة مارغريت للسرطان، على سبيل المثال، تم تخفيض أوقات العلاج الإشعاعي بمقدار النصف تقريبًا في بعض الحالات، بناءً على نموذج تنبؤي مبني على بيانات UHN حول تعافي المريض بعد العلاج، والاستجابة لبعض الأدوية، وأوقات البقاء على قيد الحياة.

"يمكن لنموذج الذكاء الاصطناعي هذا أن يقرر تلقائيًا ما هي الجرعة المثالية لكل إشعاع (علاج) لهذا المريض تحديدًا وما هي الفترة الزمنية بين العلاجات الإشعاعية المختلفة. وهذا يزيد من فرصتك في البقاء على قيد الحياة ويزيد من تعافيك بعد العلاج.

"إن وقت الانتظار للمريض أقل، والتعرض للإشعاع للمريض أقل، دون التضحية بفعالية العلاج. نحن نتطلع إلى تحسينات بنسبة 40 إلى 50 في المائة تقريبًا في الإشعاع.

وقال براد ووترز، نائب الرئيس التنفيذي للعلوم والأبحاث في الشبكة الجامعية، إنه بينما يمثل الذكاء الاصطناعي فرصة هائلة في مجال الرعاية الصحية، إلا أن هناك "مخاوف واضحة" تتعلق بخصوصية المريض وحماية البيانات.

ولهذا السبب لن تشارك الشبكة حتى بياناتها مجهولة المصدر مع شبكة Mayo أو العكس.
وقال: "ما يتم مشاركته، في الواقع، هو الخوارزميات والأدوات التي تتدرب على البيانات". "البيانات لا تغادر فعليًا أبدًا أو يتم خلطها أو تحت رعاية أي منظمة أخرى."