تم النشر على: 17 فبراير 2025 / تحديث من: 17 فبراير 2025 - المؤلف: Konrad Wolfenstein
دور الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية: العلاجات الشخصية والدعم التشخيصي والتنبؤ بحركات الحيوانات - الصورة: Xpert.Digital
التحول من خلال الذكاء الاصطناعي في الجسم والكون: كيف تشفي الخوارزميات عيوب القلب والحكومة
منظمة العفو الدولية كتقنية رئيسية في مجال الرعاية الصحية وحماية الأنواع: الذكاء الاصطناعي كمغير للألعاب
لم يعد الذكاء الاصطناعي (AI) مجرد عبارة عن عبارة عن عبارة عن عبارة عن شعار من أفلام الخيال العلمي ، ولكنه حقيقة تخترق حياتنا بعدة طرق. خاصة في نظام الرعاية الصحية وفي مجال حماية الأنواع ، تتكشف KI إمكانات هائلة تحدث ثورة في الأساليب التقليدية وتفتح طرقًا جديدة تمامًا. نحن في بداية حقبة لا تعمل فيها الذكاء الاصطناعي كأداة داعمة فحسب ، بل تعمل أيضًا كقوة دافعة للابتكار والتقدم. يضيء هذا التقرير كيف تحدث الذكاء الاصطناعى بالفعل فرقًا حاسمًا في ثلاثة مناطق مركزية-العلاج الشخصي للرجفان الأذيني ، والتشخيص القائم على الذكاء الاصطناعي في علم الأمراض الرقمي والتنبؤ بحركات الحيوانات لحماية النظم الإيكولوجية البحرية ووعود تغييرات أكبر في المستقبل.
مناسب ل:
المعاملة الشخصية للرجفان الأذيني بواسطة الذكاء الاصطناعى: تحول نموذج في أمراض القلب
إن الرجفان المرفق ، فإن عدم انتظام ضربات القلب الأكثر شيوعًا يؤثر على ملايين الأشخاص في جميع أنحاء العالم ويمثل عبئًا كبيرًا على النظم الصحية. هذا هو المكان الذي يأتي فيه الذكاء الاصطناعى ويمكّن التغيير الأساسي نحو نهج العلاج الشخصي.
إجراء الاجتثاث المحسّن AI: الدقة والفعالية على مستوى جديد
منطقة واعدة بشكل خاص هي الاجتثاث القسطرة ، وهو إجراء غازي الحد الأدنى لعلاج الرجفان الأذيني. مع هذه الطريقة ، يتم استهداف نسيج القلب المرضي الذي يسبب اضطرابات الإيقاع. تقليديا ، كان الاجتثاث في كثير من الأحيان يعتمد على نهج موحد إلى حد ما ، وتوجه تشريحيا. لكن دراسة AF المصممة خصيصًا ، وهي علامة فارقة في أمراض القلب التداخلية ، أظهرت كيف يمكن لمنظمة العفو الدولية تحسين دقة وفعالية هذا الإجراء بشكل كبير.
في هذه الدراسة العشوائية التي تسيطر عليها ، استخدم بعض المرضى التكنولوجيا القائمة على الذكاء الاصطناعى تسمى Volta AF-XPlorer ™. قام هذا النظام بتحليل أكثر من 5000 نقطة بيانات في الثانية في الوقت الفعلي وحددت كهربية كهربائية مكانية ووقت زمني-نمط معقد من الإشارات الكهربائية التي تشير إلى مناطق عضلات القلب المرضية. بالمقارنة مع المجموعة الضابطة ، التي تم فيها تنفيذ الاجتثاث وفقًا للطرق التقليدية ، أظهرت الفوج القائم على الذكاء الاصطناعى نتائج رائعة. بعد 12 شهرًا ، كان 88 ٪ من المرضى خالية من عدم انتظام ضربات القلب في مجموعة الذكاء الاصطناعى ، في حين أن المجموعة الضابطة كانت 70 ٪ فقط. بالإضافة إلى ذلك ، حدثت تكرار الحادة بشكل متكرر في مجموعة الذكاء الاصطناعى (15 ٪ مقابل 66 ٪). توضح هذه النتائج أن الذكاء الاصطناعى قادر على معالجة كمية هائلة من البيانات أثناء العملية الجراحية وبالتالي تمكين علاج أكثر دقة وفردية.
يأتي اسم "الاجتثاث" من اللاتينية ويعني شيئًا مثل "خذ" أو "إزالة". في الطب ، يصف الإزالة المستهدفة أو تدمير الأنسجة. بالإضافة إلى انكماش القسطرة في عدم انتظام ضربات القلب القلبي ، هناك العديد من المجالات الأخرى للتطبيق ، مثل الاجتثاث بالورم ، في أنسجة الورم عن طريق الحرارة أو البرد أو غيرها من الطرق ، أو استئصال بطانة الرحم التي تستخدم لعلاج بعض الأمراض النساء. لقد أنشأت الاجتثاث القسطرة نفسها كواحدة من أهم خيارات العلاج للرجفان الأذيني في السنوات الأخيرة وأصبحت الآن أكثر فاعلية وأكثر أمانًا بفضل الإجراءات القائمة على الذكاء الاصطناعي.
نماذج تنبؤية للنجاحات العلاجية: ملفات تعريف المخاطر والتنبؤات الشخصية
هناك نهج واعد آخر في مجال علاج الرجفان الأذيني القائم على الذكاء الاصطناعي هو تطوير النماذج التنبؤية. يتسارع المشروع تحت إشراف مركز Leipzig Heart Center على نماذج التعلم الآلي التي يمكن أن تخلق ملفات تعريف مخاطر فردية باستخدام بيانات ECG من 12 قناة. تتجاوز هذه النماذج التنبؤ الخالص للرجفان الأذيني المتكرر بعد الاجتثاث. كما أنها قادرة على التعرف على إعادة عرض الأذيني الأيسر - عملية تحويل ليفية من الأذين الأيسر ، والتي لا تفضل تطور الرجفان الأذيني فحسب ، بل يرافقها أيضًا خطر زيادة كبيرة في السكتة الدماغية. تشير الدراسات إلى أن إعادة عرض الأذيني اليساري يمكن أن تزيد من خطر الإصابة بالسكتة الدماغية بمقدار 3.2 مرات.
من أجل تعظيم دقة التنبؤ لهذه النماذج ، يتم دمج البيانات من أكثر من 100000 الواجب (اعتبارًا من عام 2021). النتائج مثيرة للإعجاب: النماذج تحقق القدرة على التنبؤ بنسبة 89 ٪ لما يسمى بمناطق الجهد المنخفض في القلب ، أي المناطق ذات النشاط الكهربائي المنخفض ، والتي ترتبط غالبًا بالأنسجة الليفية. بالمقارنة مع نوى المخاطر التقليدية المستخدمة في الممارسة السريرية ، فإن النماذج القائمة على الذكاء الاصطناعي تتجاوزها بنسبة 23 ٪. هذا يعني أن الذكاء الاصطناعي قادر على تحديد المرضى الذين لديهم خطر كبير بشكل خاص من الرجفان الأذيني المتكرر أو للسكتات الدماغية ، وبالتالي تمكين التخطيط للعلاج الشخصي. في المستقبل ، يمكن أن تساعد هذه النماذج التنبؤية الأطباء على اختيار استراتيجية العلاج المثلى لكل مريض على حدة وبالتالي زيادة نجاح العلاج إلى الحد الأقصى.
قسوة المجال النبضي (PFA): الجيل القادم من تكنولوجيا الاجتثاث
بالإضافة إلى تحسين تقنيات الاستبدال الحالية ، يدفع KI أيضًا تطوير إجراءات جديدة تمامًا. مثال على ذلك هو استئصال المجال النبضي (PFA) ، وهي تقنية مبتكرة تستخدم النبض الكهربائي لخلايا عضلات القلب بشكل انتقائي. على النقيض من طرق الاجتثاث التقليدية القائمة على الحرارة أو البرد ، تعمل PFA مع الحقول الكهربائية عالية التردد. هذا يؤدي إلى نخر مستهدف للغاية من خلايا العضلات القلبية ، في حين أن الأنسجة المحيطة ، مثل المريء أو العصب phrenic.
تلعب الذكاء الاصطناعي دورًا حاسمًا في PFA من خلال تكييف تردد النبض مع سمك الأنسجة في الوقت الحقيقي. هذا يضمن تأثير استبدال الأمثل مع أقصى قدر من الأمان. تظهر الدراسات الأولى في مركز القلب الألماني برلين (DHZC) نتائج واعدة. يمكن تخفيض الفترة الإجرائية بنسبة تصل إلى 40 ٪ باستخدام PFA مقارنة بإجراءات الاستبدال التقليدية. في الوقت نفسه ، تم إظهار أمن كبير للإجراء ، خاصة فيما يتعلق بحماية المريء والعصب الفريني ، والذي يمكن أن يتلف في بعض الأحيان في طرق الاجتثاث التقليدية. وبالتالي ، فإن PFA لا يمكن أن يجعل الاجتثاث من الرجفان الأذيني أكثر كفاءة ، ولكن أيضًا أكثر أمانًا ويجعل العلاج أكثر متعة للمرضى.
الذكاء الاصطناعي في علم الأمراض الرقمي والدعم التشخيصي: الدقة والسرعة في خدمة التشخيص
يلعب علم الأمراض ، وتدريس الأمراض ، دورًا رئيسيًا في التشخيصات الطبية. تقليديا ، تستند التشخيصات المرضية إلى الفحص المجهري لعينات الأنسجة. هذه العملية هي الوقت الذي يستهلكه وذاتية ويمكن أن تتأثر بالتعب البشري والتغير. علم الأمراض الرقمي ، أي رقمنة الأنسجة واستخدام أساليب التحليل التي تعمل بالكمبيوتر ، تعد بثورة هنا. AI هو عامل رئيسي لاستخدام الأمراض الرقمية بالكامل ورفع التشخيص إلى مستوى جديد.
الكشف الآلي: تعترف خلايا القناة بالتعلم العميق
النطاق المركزي من الذكاء الاصطناعى في علم الأمراض الرقمي هو الورم الآلي. طور معهد Fraunhofer للدوائر الإلكترونية الدقيقة خوارزميات تعليمية عميقة ، والتي يمكن أن تحدد مجموعة الخلايا الخبيثة بدقة رائعة في شرائح الأنسجة الرقمية. حساسية هذه الخوارزميات هي 97 ٪ ، مما يعني أنها تتعرف على الخلايا السرطانية الموجودة في 97 ٪ من الحالات.
باستخدام التعلم النقل ، طريقة للتعلم الآلي ، حيث يتم نقل المعرفة من مهمة إلى أخرى ، يمكن تدريب النظام على قاعدة بيانات ضخمة تضم 250،000 صورة من التشريح المرضي. هذا يمكّن النظام ليس فقط من التعرف على الخلايا السرطانية ، ولكن أيضًا للتمييز بين 32 نوعًا فرعيًا لسرطان الثدي Duktal ، وهو الشكل الأكثر شيوعًا لسرطان الثدي. هذا النوع الفرعي التفصيلي له أهمية حاسمة للتخطيط للعلاج. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن لـ AI تقصير فترة التشخيص في علم الأمراض بنسبة تصل إلى 65 ٪ ، مما يؤدي إلى تشخيص أسرع وبالتالي إلى بداية في وقت سابق للعلاج للمرضى. وبالتالي ، يمكن أن يحسن اكتشاف الورم الآلي من قبل الذكاء الاصطناعي بشكل كبير من كفاءة ودقة التشخيص المرضي وفي الوقت نفسه يقلل من عبء العمل لأخصائيي الأمراض.
الشبكات العصبية في علم الأمراض الروتينية: اكتشف micrometastases التي تم تجاهلها
مثال آخر على الاستخدام الناجح لوكالة الذكاء الاصطناعى في علم الأمراض هو عمل شركة Aisencia ، الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs). هذه الشبكات العصبية الخاصة جيدة بشكل خاص في التعرف على الأنماط في الصور وتستخدم في علم الأمراض الرقمي ، على سبيل المثال للتنبؤ غزوات الأوعية الدموية الدقيقة في سرطان القولون. تعتبر غزوات الأوعية الدموية الدقيقة ، أي تغلغل الخلايا السرطانية في أصغر الأوعية الدموية ، عاملاً مهمًا في سرطان القولون ويوفرون معلومات حول خطر ورم خبيث.
في دراسة التحقق من الصحة على 1200 عينة ، حقق Aisencia AI 94 ٪ مع التقييم من قبل أخصائيي الأمراض ذوي الخبرة. هذا يدل على أن الذكاء الاصطناعى قادر على التعرف على غزوات الأوعية الدموية الدقيقة بدقة مماثلة كخبراء بشريين. ومع ذلك ، تجدر الإشارة إلى أن الذكاء الاصطناعى في هذه الدراسة اكتشف 12 ٪ ميكرومستات إضافية تم تجاهلها أثناء التقييم الأولي. هذا يؤكد على إمكانات الذكاء الاصطناعي للتعرف على الأنماط والتفاصيل الدقيقة التي قد تهرب من العين البشرية. وبالتالي ، يمكن أن يؤدي استخدام CNNs في علم الأمراض الروتيني إلى تحسين جودة التشخيصات والمساهمة في حقيقة أنه لا يتم تجاهل أي معلومات مهمة.
زحل: التشخيص القائم على الذكاء الاصطناعي للأمراض النادرة-بتفتيت إلى حد بعيد للتشخيص والبحيرة
تمثل الأمراض النادرة تحديًا خاصًا للنظام الصحي. هذه ما يسمى "تشخيص البحيرات والبحيرات" مرهقة للغاية للمتضررين وعائلاتهم. هنا يمكن أن تقدم الذكاء الاصطناعى مساهمة مهمة في تسريع وتحسين التشخيص.
يعد Smart Doctor Portal Saturn مثالًا على نظام قائم على الذكاء الاصطناعى يجمع بين معالجة اللغة الطبيعية (NLP) مع الرسوم البيانية المعرفة من أجل توليد تشخيصات تفاضلية من قوائم الأعراض. تمكن NLP من الذكاء الاصطناعي من فهم اللغة الطبيعية ومعالجتها ، في حين تمثل الرسوم البيانية المعرفة المعلومات الطبية والعلاقات في شكل منظم. في المرحلة التجريبية من المشروع ، تم اختبار زحل على تشخيص الأمراض الأيضية النادرة. تعترف النظام بشكل صحيح بنسبة 78 ٪ من حالات مرض غوشر و 84 ٪ من مرض السكاريد المخاطي. كان معدل التصنيف الخاطئ 6.3 ٪ فقط.
ميزة خاصة لزحل هي العلاقة مع SE-Atlas ، وهو دليل لمراكز العلاج المتخصصة للأمراض النادرة. هذا يسمح للنظام لا يدعم التشخيص فحسب ، بل يوحي أيضًا بخبراء ومراكز مناسبة مباشرة. هذا يمكن أن يقصر بشكل كبير الوقت حتى التشخيص والعلاج الصحيح. تشير الدراسات إلى أن زحل يمكن أن يقلل من فترة التشخيص من 7.2 سنة إلى 1.8 سنة. إن أنظمة الدعم التشخيصية القائمة على الذكاء الاصطناعي مثل زحل لديها القدرة على تحسين رعاية المرضى الذين يعانون من أمراض نادرة وإنقاذهم معاناة غير ضرورية.
التنبؤ بحركات الحوت باستخدام تحليل القمر الصناعي القائم على الذكاء الاصطناعي: حماية الأنواع في القرن الحادي والعشرين
يلعب KI دورًا متزايد الأهمية ليس فقط في الرعاية الصحية ، ولكن أيضًا في حماية الأنواع. تعد المراقبة وحماية الأنواع الحيوانية المهددة بالانقراض أمرًا بالغ الأهمية للحفاظ على التنوع البيولوجي. غالبًا ما تكون الطرق التقليدية للمراقبة الحيوانية -مستهلكة للوقت ومكلفة ومن الصعب تغطية المساحات الكبيرة. تفتح تحليل الأقمار الصناعية المدعومة من الذكاء الاصطناعى والمراقبة الصوتية فرصًا جديدة تمامًا لفهم حركات الحيوانات على مساحة كبيرة وبالتالي جعل حماية الأنواع أكثر فعالية.
Spacewhale: التعلم العميق ل Marine Megafauna - الحيتان العد من الفضاء
يعد نظام Spacewhale الذي طورته Bioconsult SH مثالًا مثيرًا للإعجاب على كيفية دمج تقنية الذكاء الاصطناعي والضغط على القمر الصناعي من أجل مراقبة Megafauna البحرية. يقوم Spacewhale بتحليل صور الأقمار الصناعية بدقة عالية للغاية تبلغ 30 سم (توفرها تقنيات Maxar) باستخدام مجموعة مصنوعة من CNNs ونماذج الغابات العشوائية. يتم تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي هذه على التعرف على الحيتان وتصنيفها في صور الأقمار الصناعية.
تم استخدام Spacewhale بنجاح في خليج أوكلاند ، وهو موطن مهم لـ Southern Glattwhales (Eugbalaena Austria). اكتشف الذكاء الاصطناعى 94 ٪ من الحيتان التي كانت في المنطقة. أكد التحقق اليدوي من قبل علماء الأحياء البحرية ذوي الخبرة الدقة العالية للنظام بنسبة 98.7 ٪. يقلل Spacewhale من تكلفة تسجيل Waler مقارنةً بعدادات الطائرات التقليدية بنسبة تصل إلى 70 ٪. بالإضافة إلى ذلك ، تتيح الطريقة استطلاعات المخزون الكبيرة في Hochsee لأول مرة ، أي في المناطق التي يصعب الوصول إليها بالطرق التقليدية. يوضح Spacewhale كيف يمكن لتحليل الأقمار الصناعية القائم على الذكاء الاصطناعى إحداث ثورة في حماية الأنواع من خلال تقديم خيارات مراقبة أكثر دقة وأرخص وكبيرة الحجم.
المراقبة الصوتية ونمذجة الموائل: استمع الحيتان والتنبؤ بطرق المشي لمسافات طويلة
بالإضافة إلى التسجيل البصري عن طريق صور الأقمار الصناعية ، تلعب المراقبة الصوتية أيضًا دورًا مهمًا في حماية الأنواع. يجمع مشروع Whalesafe قبل كاليفورنيا بين بيانات الهيدروفون (الميكروفونات تحت الماء) مع شبكات LSTM المستندة إلى الذكاء الاصطناعي (ذاكرة طويلة الأجل طويلة الأجل) للتنبؤ بوجود الحيتان الزرقاء في الوقت الفعلي. شبكات LSTM هي نوع خاص من الشبكات العصبية التي تعد جيدة بشكل خاص في التعرف على اتصالات الوقت في البيانات.
بالإضافة إلى البيانات الصوتية ، تأخذ نماذج Whalesafe أيضًا في الاعتبار العوامل البيئية مثل درجة حرارة البحر ، والكلوروفيل A (مؤشر على ازدهار الطحالب وبالتالي لتوافر الطعام) وبيانات حركة الشحن. من خلال الجمع بين مصادر البيانات المختلفة هذه ، تحقق النماذج معدل ضرب مثير للإعجاب 89 ٪ عند التنبؤ بطرق المشي لمسافات طويلة الحوت الأزرق. الهدف المركزي لـ Whalesafe هو الحد من تصادمات السفن ، أحد التهديدات الرئيسية للحيتان. تم بالفعل تخفيض معدل الاصطدام في قناة سانتا باربرا بنسبة 42 ٪ من خلال تحذيرات تلقائية للسفن التي تدخل المناطق الحرجة. يوضح Whalesafe كيف يمكن أن تسهم المراقبة الصوتية ونمذجة الموائل المدعومة من الذكاء الاصطناعى في حماية الحيتان والحيوانات البحرية الأخرى بشكل أفضل وتقليل النزاعات البشرية والحيوان.
الكشف في الوقت الحقيقي لإشارات الاتصال: فهم لغة الحيتان المنوية
إن مشروعًا رائعًا وموجهًا نحو المستقبل في مجال حماية الأنواع القائمة على الذكاء الاصطناعي هو مبادرة ترجمة Cetacean (CETI). وضعت Ceti نفسها هدف فك تشفير اتصال الحيتان المنوية. يُعرف PottWhales بالنقرات المعقدة ، لذلك "codas" ، والتي يستخدمونها للتواصل مع بعضها البعض. يحلل مشروع CETI أكثر من 100000 ساعة من حوت الحيوانات المنوية باستخدام نماذج المحولات. نماذج المحولات هي بنية حديثة للشبكات العصبية التي أثبتت أنها فعالة بشكل خاص في معالجة اللغة في السنوات الأخيرة.
يتعرف الذكاء الاصطناعي لـ CETI من CETI على CODAs المحددة للسياق من خلال التعلم التباين ، وهي طريقة للتعلم الميكانيكي ، حيث يتعلم الذكاء الاصطناعى التمييز بين البيانات المماثلة والمؤمنة. يتم استخدام هذه codas ، على سبيل المثال ، عند تنسيق الغطس أو التربية الصغيرة. تشير النتائج الأولية إلى أن التواصل pottwal له بناء جملة مع تسلسل متكرر 5 عناصر. يمكن أن تمكن هذه النتائج استنتاجات حول التواصل المتعمد ، أي أن الحيتان المنوية قادرة على التواصل بوعي وبطريقة مستهدفة. Ceti هو مشروع طموح لا يسبب ثورة في فهمنا لتواصل Wal فحسب ، بل يفتح أيضًا طرقًا جديدة لحماية الأنواع من خلال تمكيننا من الاستجابة بشكل أفضل لاحتياجات وسلوكيات هذه الحيوانات الرائعة.
التكنولوجيا الرئيسية لمستقبل أفضل
تُظهر الأمثلة في هذا التقرير بشكل مثير للإعجاب أن دمج الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية وحماية الأنواع له بالفعل تأثير تحويلي. في أمراض القلب ، تتيح الذكاء الاصطناعى طرق دمج أكثر دقة وشخصية ، ويسرع ويحسن تشخيص الورم في علم الأمراض ، وفي حماية الأنواع ، فإنه يسبب ثورة في الأنواع البحرية المراقبة ويمكّن من الفهم الأعمق للسلوك الحيواني المعقد. ولكن هذه مجرد البداية.
تعد الحقول المستقبلية مثل التعلم الآلي الكم ، والتي يمكن أن تستخدم قوة الحوسبة الهائلة لأجهزة الكمبيوتر الكمومية ، بمزيد من الاختراقات في توقعات عدم انتظام ضربات القلب وغيرها من المجالات الطبية. في حماية الأنواع ، يمكن استخدام الأنظمة القائمة على الذكاء السرب الذي يعيد إنتاج السلوك الجماعي لأسراب الحشرات أو أسراب الطيور لاضطهاد الحيتان وحماية النظم الإيكولوجية بأكملها. من أجل استغلال الإمكانات الكاملة للابتكارات القائمة على الذكاء الاصطناعى ، ومع ذلك ، فإن إغلاق التعاون متعدد التخصصات بين الطب وعلوم الكمبيوتر والبيئة والعديد من التخصصات الأخرى أمر ضروري. فقط من خلال تبادل المعرفة والخبرة ، يمكننا التأكد من استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعى بمسؤولية ولصالح الناس والبيئة. المستقبل ذكي - نقوم بتشكيله معًا.
مناسب ل:
شريكك العالمي في التسويق وتطوير الأعمال
☑️ لغة العمل لدينا هي الإنجليزية أو الألمانية
☑️ جديد: المراسلات بلغتك الوطنية!
كونراد ولفنشتاين
سأكون سعيدًا بخدمتك وفريقي كمستشار شخصي.
يمكنك الاتصال بي عن طريق ملء نموذج الاتصال أو ببساطة اتصل بي على +49 89 89 674 804 (ميونخ) . عنوان بريدي الإلكتروني هو: ولفنشتاين ∂ xpert.digital
إنني أتطلع إلى مشروعنا المشترك.