عندما يلتقي الذكاء الاصطناعي بأعجوبة الطب: رحلة ملؤها التحديات

تخيل عالماً يُشخّصُ فيه الذكاء الاصطناعي أمراضًا مُعقدةَ في ثوانٍ، ويُقدمُ حلولاًَ دوائيةَ مخصصةَ لكلِ مريضٍ، ويُجرِيَ عملياتِ جراحيةَ مُتقدمةَ بمساعدةِ روبوتاتٍ ذكيةٍ. هذا هو حلمُ الطبِ في المستقبل، ولكنهُ حلمٌ مُعلّقٌ على حلّ التحدياتِ المُعقدةِ التي تواجهُ دمجَ الذكاءِ الاصطناعيِ معَ الإلكترونياتِ في الأجهزةِ الطبيةِ.

المسيرةُ صعبةٌ مثلَ رحلةِ رائدِ فضاءٍ يتعثرُ في الفضاءِ المُظلمِ. ففي هذهِ المسيرةِ، نجدُ أنفسنا مُواجهينَ معَ عقباتٍ تقنيةٍ وقيودٍ تنظيميةٍ.

أولاً، تتطلبُ الأجهزةُ الطبيةُ ذاتُ الذكاءِ الاصطناعيِ دقةً عاليةً وشفافيةً في عملها. فالمُشكلةُ ليستَ في تشخيصِ المرضِ فقط، بل في فهمِ تفاصيلِهِ المُعقدةِ وتقديمِ العلاجِ المُناسبِ لكلِّ حالةٍ. هنا تبرزُ مشكلةُ تفسيرِ النماذجِ (interpretability) حيثُ يصعبُ علىَ الخبراءِ فهمُ الطريقةِ التي يصلُ إليها الذكاءُ الاصطناعيُ إلى نتائجهِ.
فهل نثقُ بِحكمِ نظامٍ لا نُدركُ منطقَ تفكيرهِ؟

ثانيًا، تتطلبُ الأجهزةُ الطبيةُ ضمانَ أمانٍ عالٍ لِحمايةِ المرضىِ منَ الخطأِ والأضرارِ. فالحياةُ مُقدسةٌ ، ولا يجوزُ تجربةُ الأجهزةِ الجديدةِ على المرضىِ دونَ ضمانِ أمانهاِ . هنا تبرزُ مشكلةُ الاختبارِ (testing) التي تُعيقُ عمليةَ تطويرِ الأجهزةِ الذكيةِ. كيف نضمنُ أمانَ نظامٍ مُعقدٍ كَالذكاءِ الاصطناعيِ دونَ مخاطرِ تجربةِ الخطأ؟

ثالثًا، تتطلبُ دمجُ الذكاءِ الاصطناعيِ في الأجهزةِ الطبيةِ تغييراتٍ في الأنظمةِ التنظيميةِ والمهنيةِ. هل يُمكنُ للذكاءِ الاصطناعيِ أن يُحلّ مكانَ الأطباءِ والمُمرضاتِ؟ هل يُمكنُ للذكاءِ الاصطناعيِ أن يُقررَ مصيرَ مريضٍ دونَ تدخلٍ بشريٍّ؟
هنا تبرزُ مشكلةُ الاخلاقياتِ (ethics) التي تُطرحُ أسئلةً مصيريةً عن مستقبلِ العلاجِ والمُجتمعِ.

وبالرغمِ منَ التحدياتِ ، فَإنّ الذكاءَ الاصطناعيَ يُعدّ أداةً قويةً لِتحسينِ رعايةِ الصحةِ. يمكنُ للذكاءِ الاصطناعيِ أن يساعدَ في تشخيصِ الأمراضِ في مراحلٍ مُبكرةٍ ، وتقديمِ العلاجِ المُناسبِ لكلِّ مريضٍ ، وتطويرِ أدويةٍ جديدةٍ ، وإجراءِ عملياتٍ جراحيةٍ بِأمانٍ أكبرَ.

ونحنُ مُقرّرونَ بِأنّ التحدياتِ التي نواجهها ليستَ مُستحيلةَ الحلّ. فَمَعَ التعاونِ بينَ العلماءِ والمُهندسينِ والمُختصينَ في الطبِ ، وَمَعَ التقنيةِ والتطويرِ المُستمرّ ، يمكنُ للذكاءِ الاصطناعيِ أن يُساهمَ في ثورةٍ طبيةٍ جديدةٍ.

شاركنا آرائكَ في العلقياتِ ، ودعنا نُناقشُ مستقبلَ الذكاءِ الاصطناعيِ في مجالِ الطبِ معًا .

ولكن ، قبلَ أن نُنهِيَ ، فلنُلقي نظرةً سريعةً على بعضِ أمثلةِ الأكوادِ البرمجيةِ التي تُستخدمُ في تطويرِ الأجهزةِ الطبيةِ ذاتِ الذكاءِ الاصطناعيِ:

#  هذهِ  عينةٌ  بسيطةٌ  منَ  الرمزِ  البرمجيّ  لِمعالجةِ  بياناتِ  صورِ  الأشعةِ  السينيةِ  لِتشخيصِ  الأمراضِ.

import tensorflow as tf

#  تحميلُ  مجموعةِ  البياناتِ
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()

#  تجهيزُ  البياناتِ
x_train = x_train.astype('float32') / 255.0
x_test = x_test.astype('float32') / 255.0

#  إنشاءُ  نموذجِ  الشبكةِ  العصبيةِ
model = tf.keras.models.Sequential([
  tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
  tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
  tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

#  تدريبُ  النموذجِ
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])
model.fit(x_train, y_train, epochs=10)

#  تقييمُ  النموذجِ
loss, accuracy = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=0)
print('Loss:', loss)
print('Accuracy:', accuracy)

#  استخدامُ  النموذجِ  لِتشخيصِ  صورِ  الأشعةِ  السينيةِ  الجديدةِ.

معَ تطورِ الذكاءِ الاصطناعيِ ، ستزدادُ أهميةُ هذِهِ اللغةِ البرمجيةِ وغيرها منَ اللغاتِ في مجالِ الطبِ. فَهل تُصبحُ لغةَ البرمجةِ لغةَ الطبّ في المستقبل؟

ابقَ متابعًا لِمعرفةِ المزيدِ عنَ تطورِ الذكاءِ الاصطناعيِ في مجالِ الطبِ.