كيف استخدم الذكاء الاصطناعي في تشخيص الامراض؟

كيف استخدم الذكاء الاصطناعي في تشخيص الامراض
أجسامنا مليئة بتريليونات من الكائنات الحية الدقيقة، بما في ذلك البكتيريا والفطريات والطفيليات والفيروسات.

فعندما تجتمع، تشكل هذه الكائنات ما يُعرف بالميكروبيوم، الذي يتأثر بعوامل مثل الحمض النووي والبيئة الخارجية والنظام الغذائي.

الميكروبيوم فريد لكل شخص، فهو ليس مجرد مؤشر على صحتنا الحالية – بما في ذلك الحالة العاطفية – ولكنه يمكن أن يشير أيضًا إلى مدى سرعة تقدمنا في العمر. أو احتمالية تعرضنا لأمراض مزمنة في المستقبل.

بفضل الذكاء الاصطناعي (AI)، تمكن العلماء من ربط تركيبة الميكروبيوم في الأمعاء بأمراض معينة، مما يمثل خطوة مهمة نحو الطب الشخصي، وهذه إحدى إجابات سؤال كيف استخدم الذكاء الاصطناعي في تشخيص الامراض؟

ولمواجهة هذا التحدي،. هنا تأتي أداة جديدة تعمل بالذكاء الاصطناعي تُسمى “Meta-Spec “، والتي تهدف إلى توفير طريقة فعّالة لتحديد الأمراض المزمنة المتعددة بناءً على تحليل الميكروبيوم.

كيف يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي في الطب؟
تعتبر Meta-Spec، وهي أداة تشخيصية قائمة على الذكاء الاصطناعي تم تطويرها من قبل باحثين في الصين والولايات المتحدة.

أداة تأخذ في الاعتبار عدة عوامل قد تساهم في الإصابة بالأمراض، فبدلاً من الاعتماد فقط على بيانات الميكروبيوم.

هذا النهج يوفر طريقة أكثر دقة وشمولية لاكتشاف الأمراض والتنبؤ بها مقارنةً بالنماذج التقليدية.

تجمع Meta-Spec بين بيانات الجسم وأسلوب الحياة التي يمكن جمعها بسهولة، مثل النظام الغذائي، ومؤشر كتلة الجسم، والعمر.

وهذه المعلومات جزء من “النمط الظاهري” للشخص،

هل يحل الذكاء الاصطناعي محل الطبيب؟

الذكاء الاصطناعي هو أداة في المجال الطبي، وليس بديلاً عن الأطباء أو خبراتهم.

بنفس الطريقة التي حلت بها الساق الاصطناعية محل ساق الوتد الخشبية، لكنها لم تستبدل الساق البشرية بالكامل.

لقد كان الأطباء جزءًا من التاريخ البشري لقرون، ورغم أن التكنولوجيا قد غيّرت بعض جوانب عملهم، لا يمكن أن تحل أداة واحدة محل الطبيب البشري.

مخاطر استخدام الذكاء الاصطناعي في التشخيص
التشخيص الخاطئ أو نقص التشخيص لبعض الفئات.
التحديات التنظيمية والقانونية.
من الصعب تحديد من يتحمل المسؤولية في حالة حدوث خطأ عند استخدام الذكاء الاصطناعي.
تكاليف التطوير والتنفيذ.
الاعتماد المفرط على الذكاء الاصطناعي يمكن أن يؤدي إلى تقليل التفكير النقدي لدى المتخصصين في الرعاية الصحية، مما قد يؤثر على جودة القرارات الطبية.