الذكاء الاصطناعي في التعليم والصحة

نظم الذكاء الاصطناعي في الطب الشخصي المخصّص
نظم الذكاء الاصطناعي في الطب الشخصي المخصّص
TT

الذكاء الاصطناعي في التعليم والصحة

نظم الذكاء الاصطناعي في الطب الشخصي المخصّص
نظم الذكاء الاصطناعي في الطب الشخصي المخصّص

لندن: «الشرق الأوسط»

يمكن استغلال الذكاء الاصطناعي التوليدي في مجال التعليم، في تطوير خطط تعليمية مخصصة للطلاب، بحسب درجاتهم وفهمهم العام لمختلف المواد.

معاونة الطلاب والمدرسين

يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي مثل «تشات جي بي تي» ChatGPT، معاونة الطلاب على أداء المهام المعقدة، مثل التعمق في دراسة المناهج المطلوبة وذلك كمنطلق لجلسات الشحذ الذهني لمجموعات الطلاب. وإن كان هذا لا يمنع الاعتراف بأن «تشات جي بي تي» يساء استخدامه من جانب بعض الطلاب. وفيما يخص المعلمين المشغولين، يحمل الذكاء الاصطناعي التوليدي، وعوداً بتبسيط المهام اليومية الرتيبة، مثل صياغة خطط الدروس، وتحديد الخطوط العريضة للمهام، وإنشاء معايير التقييم، وبناء الاختبارات، وتوفير وسائل تعليمية مبتكرة، وغير ذلك.

تطبيقات للطلاب والمدرسين

> تجارب تعلُّم المفردات الشخصية يتوافق مع مستويات الطلاب

يعتمد نظام «نوجي» Knowji على الذكاء الاصطناعي التوليدي في بناء دروس لمفردات شخصية، تتوافق مع مستوى كفاءة المتعلم ووتيرة التعلم، وعبر إنشاء اختبارات مخصصة واستخدام خوارزميات التكرار المتباعد، ويضمن النظام الاحتفاظ الفاعل وإتقان الكلمات الجديدة، ما يجعل عملية تعلم اللغة أكثر كفاءة، مع تصميم يتماشى مع الاحتياجات الفردية.

ويتميز التطبيق بالجاذبية وطابع تفاعلي. ويساعد هذا المستخدمين على بناء اتصال أعمق باللغة، على نحو يساعدهم في جعل بناء المفردات متعة، وليس مهمة شاقة.

إنشاء محتوى آلي للمدرسين

بفضل الذكاء الاصطناعي التوليدي، يساعد نظام «جاسبر» Jasper، المدرسين في إنشاء مواد لدورة تعليمية شاملة ومخصصة.

وعبر إدخال موضوع، يمكن للتطبيق إنشاء خطط درس مفصلة وملاحظات محاضرات ومحتوى تعليمي، ما يوفر للمعلمين الكثير من الوقت والجهد. وعلاوة على ذلك، يعمل النظام بمثابة أداة تعاونية تتيح للمعلمين تحسين المحتوى الذي جرى إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي، والتأكد من أنه يتوافق مع المعايير والأهداف التعليمية.

نظام الذكاء الاصطناعي التعليمي "نوجي"

تعلم اللغات وممارستها

يستخدم نظام «دوالنغو» Duolingo الذكاء الاصطناعي التوليدي لتخصيص تجارب تعلم اللغة لمستخدميه. وتتكيف المنصة مع وتيرة تقدم كل متعلم، وتولد تمارين ومحادثات تستهدف مجالات معينة من التحسين، ما يجعل عملية تعلم اللغة أكثر تفاعلية وتكيفاً. وتجعل اللعبة من مسألة تعلم لغة جديدة تجربة ممتعة، وتشجع على الممارسة اليومية المتسقة.

طب شخصي مخصص

تخضع صناعة الرعاية الصحية لتغييرات كبرى بفضل الذكاء الاصطناعي التوليدي، مع شروع الكثير من منظمات الرعاية الصحية حالياً في الاستفادة من الذكاء الاصطناعي التوليدي بطرق مختلفة. على سبيل المثال، يمكن للأطباء استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي لتطوير خطط رعاية خاصة تتوافق مع احتياجات المرضى. كما يوفر الذكاء الاصطناعي التوليدي حلولاً رائدة على صعيدي التشخيص، وتخطيط العلاج واكتشاف الأدوية، من بين استخدامات أخرى، الأمر الذي يمكّن مقدمي الرعاية الصحية من توفير خدمات رعاية صحية أكثر كفاءة، مع تخصيص رعاية المرضى على نحو غير مسبوق.

الطب الشخصي

يعتمد «إنسليكو ميديسن» Insilico Medicine على الذكاء الاصطناعي التوليدي لإحداث ثورة في اكتشاف الأدوية وخطط العلاج الشخصية.

ومن خلال التنبؤ بتأثيرات الأدوية على الملفات الجينية الفردية المحددة، تمكّن هذه الأداة من تطوير علاجات مخصصة، الأمر الذي يقلل من معدلات التجربة والخطأ في اختيار العلاج، ويعزز فاعلية التدخلات الطبية. وبفضل قدرتها على فحص ملايين الجزيئات بسرعة، بحثاً عن تأثيرات علاجية محتملة، تساهم في تسريع وتيرة الانتقال من مرحلة البحث إلى مرحلة التجارب السريرية بشكل كبير، وتعزز الأمل في تحقيق اختراقات أسرع في الطب.

منصات تفاعلية

منصات تفاعل المرضى المدعومة بالذكاء الاصطناعي

يستخدم نظام «هيرو» Hyro تقنية الذكاء الاصطناعي التوليدي لتشغيل منصة المحادثة المتوافقة مع قانون نقل للتأمين الصحي ومسائل الرعاية الصحية. وتعمل على أتمتة تفاعلات المرضى، وتوفر المعلومات والدعم في الوقت المناسب، بهدف تحسين تجربة رعاية المرضى لمستخدميها، مع المساعدة في الوقت ذاته في تخفيف مشكلات التوظيف داخل المؤسسات الطبية. وبجانب التفاعل مع المرضى، يتكامل الذكاء الاصطناعي من «هيرو» مع أنظمة الرعاية الصحية لتوفير تحليلات البيانات في الوقت الفعلي، التي تعزز الكفاءة التشغيلية وجهود التنسيق لرعاية المرضى.

كشف السرطان مبكراً

يمثل نظام «سكن فيجن» SkinVision خدمة طبية منظمة، قائمة على الذكاء الاصطناعي التوليدي لتحليل صور الجلد، بحثاً عن العلامات المبكرة لسرطان الجلد. ويتولى التطبيق إنشاء تقييمات بناءً على الأنماط المرئية، ما يساهم في الكشف المبكر عن الحالات الصحية المرتبطة بالجلد وعلاجها. ويعتمد الذكاء الاصطناعي التوليدي على خبرة أطباء الجلد وغيرهم من المتخصصين في صحة الجلد. وعبر تشجيع الفحوصات الجلدية المنتظمة، يزيد التطبيق بشكل كبير من فرص نجاح العلاج لمرضى سرطان الجلد.



3 طرقٍ يُحدث بها الذكاء الاصطناعي ثورةً في الطب

3 طرقٍ يُحدث بها الذكاء الاصطناعي ثورةً في الطب
TT

3 طرقٍ يُحدث بها الذكاء الاصطناعي ثورةً في الطب

3 طرقٍ يُحدث بها الذكاء الاصطناعي ثورةً في الطب

لا يخلو عالم الذكاء الاصطناعي من الوعود الكبيرة في مجال الرعاية الصحية، فقد أعلنت الحكومة الأميركية عن مبادرة «ستارغيت» بقيمة 500 مليار دولار لتمويل البنية التحتية للذكاء الاصطناعي، بينما أعلنت الحكومة البريطانية عن تمويل أبحاث بقيمة 82.6 مليون جنيه استرليني لثلاثة مشروعات، اثنان منها يستخدمان الذكاء الاصطناعي لمعالجة السرطان ومرض ألزهايمر، كما كتب يورغي كامبلونغ(*).

ولكن اسأل أي مريض ينتظر تشخيصاً، أو طبيباً يبحث عن اليقين، فإنهما سيطرحان السؤال الحقيقي بجرأة: متى ستُحدث هذه الابتكارات تأثيراً حقيقياً في المجالات الأكثر أهمية؟

عصر البيانات الهائلة

لقد دخلنا عصراً تُقاس فيه بيانات الرعاية الصحية بسعة خزن «الإكسابايت exabytes» (وحدة الإكسوبايت تعادل مليار غيغابايت) - للجينومات والصور والملاحظات السريرية والمختبرات والإشارات من جميع القارات. وفي شركة «صوفيا جينيتكس» SOPHiA GENETICS، حققنا للتو إنجازاً بتحليل مليوني ملف تعريف مريض. إنه رقمٌ لم يكن من الممكن تصوّره قبل عقدٍ من الزمن.

ومع ذلك، فإن قيمة البيانات لا تكمن في حجمها، بل في كيفية استخدامها. إذ لا تُهمّ المعلومات إلا إذا غيّرت نتيجةً ما، أو قصرت رحلة التشخيص، أو فتحت فرصةً جديدةً للمريض.

حان الوقت للانتقال من الحوار إلى العمل. ففي كثيرٍ من الأحيان، تُحصر المعلومات في صوامع مؤسسية أو تُترك في مشروعات تجريبية لا نهاية لها، بعيداً عن متناول مَن يحتاجونها.

الذكاء الاصطناعي وثورة الطب

اليوم، يُمكن للتكنولوجيا، على سبيل المثال، ربط مريضٍ في ساو باولو بالبرازيل بخبراءٍ في سيول في كوريا الجنوبية، أو كشف أنماطٍ غير مرئيةٍ للعين البشرية.

وفيما يلي عدة طرقٍ يُساعد بها الذكاء الاصطناعي الآن:

1. تحسين دقة التشخيص: أظهرت خوارزميات الذكاء الاصطناعي، وخاصةً تلك القائمة على التعلم العميق، دقةً ملحوظةً في تشخيص الأمراض من الصور الطبية ونتائج الاختبارات. تُدرّب هذه الأنظمة على مجموعات بياناتٍ ضخمة، مما يسمح لها بالتعرف على الأنماط، وكذلك الشذوذات التي قد لا تُلاحظها العين البشرية. على سبيل المثال، في مجال الأمراض الجلدية، أظهرت أنظمة الذكاء الاصطناعي المُدرَّبة على صور آفات الجلد قدرتها على اكتشاف سرطانات الجلد، مثل الورم الميلانيني، بدقة عالية.

التنبؤ بمخاطر السرطان

2. تعزيز الوقاية من السرطان: يمكن استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي لفحص الأفراد بحثاً عن العلامات الجينومية وتطوير درجات تنبؤ شخصية بمخاطر الإصابة بالسرطان. يمكن أن يساعد هذا النهج الاستباقي في فحص المرضى الأصغر سناً بحثاً عن الاستعدادات الجينومية، مما يُمكِّنهم من اتخاذ قرارات وقائية مدروسة ومراقبة صحتهم بشكل استباقي.

علاجات جينية مصممة خصيصاً

3. تصميم العلاجات وفقاً للملفات الجينومية: يُعد مجال الجينوميات أحد أهم تطبيقات الذكاء الاصطناعي. يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل مجموعات بيانات جينومية ضخمة لتحديد الطفرات والاختلافات التي قد تؤثر على استجابة الفرد لعلاجات معينة.

على سبيل المثال، يمكن لمنتج SOPHiA DDM الخاص بنا تحديد علامات جينومية محددة قابلة للعلاج بعلاجات السرطان المُستهدفة، ما يزيد من فعالية العلاج ويقلل من مخاطر الآثار الجانبية، ما يوفر خطة علاج أكثر فعالية وأماناً للمرضى.

عوائق قانونية وتدريب الاختصاصيين

ولتوسيع نطاق تطبيقات الذكاء الاصطناعي، هناك العديد من العوائق التنظيمية والامتثالية التي يجب التغلب عليها. يتطلب ذلك الاستثمار في أمن البيانات، ووضع إرشادات واضحة، وتدابير أمن البيانات، وضمان تدريب الأطباء تدريباً كاملاً.

يجب أن يكون هدفنا تهيئة بيئة تنظيمية تُعزز الابتكار مع حماية بيانات المرضى وتعزيز ثقة الجمهور. يجب علينا تعميم هذه البيانات القوية لتمكين المزيد من الأطباء والممارسات والمستشفيات من دمج الذكاء الاصطناعي في الاستخدام السريري اليومي، بحيث يتمكن عدد أكبر من المرضى من الوصول إلى الطب القائم على البيانات، وليس فقط قلة مختارة منهم.

رسالتي للحكومات التي تستثمر في الذكاء الاصطناعي واضحة: موازنة الاستثمار في أدوات الذكاء الاصطناعي المستقبلية مع التحقق من صحة الحلول الحالية التي أثبتت فعاليتها في تحسين نتائج المرضى، وبناء الجسور التي تُحوّل الإنجازات إلى فوائد، بحيث يصبح الطب القائم على البيانات واقعاً ملموساً لكل مريض.

* المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي لشركة «صوفيا جينيتكس»، مجلة«فاست كومباني»، خدمات «تريبيون ميديا».