الذكاء الاصطناعي في خدمة صحة الإنسان: رحلة إلى عالم العلاج عن بعد

هل تصورت يومًا أن يكون الطبيب في جيبك؟ أو أن يُشخّص مرضك جهاز مُصغّر في يدك؟ هذا ليس من عالم الخيال العلمي، بل هو واقع نعيشه بفضل الذكاء الاصطناعي وتطبيقاته في مجال العلاج عن بعد.

تخيل معي سارة، طالبة جامعية في مدينة بعيدة عن عائلتها. تُعاني من نوبات صداع مُستمرة، تُقلقها وتُعيقها عن أداء دراستها. لا تُريد إثقال كاهل والدتها بالاتصال بالطبيب، لكنّها تخشى من تفاقم حالتها. حينها، تتذكر تطبيقًا يعتمد على الذكاء الاصطناعي يُساعد في تشخيص بعض الأمراض المُبكرة، تحمل الهاتف وتبدأ بتجربة التطبيق. تُجيب على سلسلة من الأسئلة، تُدرج بعض المعلومات الشخصية، وترفع صورة من هاتفها لعرضها على التطبيق. بعد دقائق، يُقدم لها التطبيق تشخيصًا أوليًا، يُشير إلى احتمالية الإصابة بـ "التهاب الجيوب الأنفية" ويُنصحها بمراجعة طبيب للحصول على تشخيص دقيق وعلاج مناسب.

تتواصل سارة مع طبيب متخصص في "طب الأنف والأذن والحنجرة" عبر التطبيق، يتحدث معه عن أعراضها وتاريخها الطبي ويُرسل له التشخيص الأولي الذي حصلت عليه من خلال تطبيق الذكاء الاصطناعي. يُجري الطبيب فحصًا عن بُعد مستفيدًا من التكنولوجيا الحديثة مثل "التشخيص البصري" و "التصوير بالموجات فوق الصوتية" التي تُمكنه من مراقبة حالة سارة عن بُعد. يُؤكد التشخيص الأولي، و يُصف لها العلاج المناسب باستخدام الذكاء الاصطناعي لضمان دقة الجرعة وتجنب التفاعلات مع الأدوية الأخرى التي تُتناولها. تُرسل لها الوصفات الطبية إلكترونياً لتستطيع شراء الأدوية من الصيدلية الواقعة قرب منزلها.

في هذه القصة، استطاعت سارة الحصول على العلاج الطبي دون الحاجة للانتقال إلى عيادة الطبيب أو انتظار الوقت الطويل في غرفة الانتظار، كل ذلك بفضل الذكاء الاصطناعي وتطبيقاته في مجال العلاج عن بعد.

ولكن ما هي التقنيات الأساسية التي تُستخدم في هذا النوع من العلاج؟

الذكاء الاصطناعي في العلاج عن بعد: أدوات النجاح

يمكن التعرف على التقنيات التي تُساهم في تحقيق العلاج عن بعد بفضل الذكاء الاصطناعي في النقط التالية:

• التشخيص الأولي: يُستخدم الذكاء الاصطناعي في التطبيقات الذكية لتحليل بيانات المريض مثل التاريخ الطبي ، الأعراض، الفحوصات المخبرية و صور الأشعة.

  # مثال على  الكود  الذي  يُستخدم  في  التشخيص  الأولي  
  #  
  import pandas as pd
  import numpy as np
  from sklearn.model_selection import train_test_split
  from sklearn.linear_model import LogisticRegression
  
  #  قراءة  بيانات  المرضى  
  df = pd.read_csv("patients_data.csv")
  
  #  فصل  البيانات  بين  الخصائص  و  الناتج  
  X = df.drop("diagnosis", axis=1)
  y = df["diagnosis"]
  
  #  تقسيم  البيانات  إلى  مجموعات  للتدريب  و  الاختبار  
  X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
  
  #  إنشاء  نموذج  الذكاء  الاصطناعي  
  model = LogisticRegression()
  
  #  تدريب  النموذج  
  model.fit(X_train, y_train)
  
  #  تقييم  أداء  النموذج  
  score = model.score(X_test, y_test)
  print(f"Accuracy: {score}")
  
  #  الآن  يمكن  للتطبيق  تقديم  تشخيص  أولي  للمريض  بناءً  على  بياناته  

• التشخيص البصري: تُستخدم كاميرات الهاتف المحمول أو أجهزة التصوير المُخصصة لالتقاط صور من جسم المريض، ثم يتم تحليل هذه الصور بواسطة الذكاء الاصطناعي لتحديد العلامات المُشيرة لوجود مشكلة صحية معينة ، مثل فحص جلد المريض للتحقق من وجود بقع سرطانية ، أو فحص العين للتأكد من عدم وجود أمراض في الشبكية.

  #  مثال  على  الكود  الذي  يُستخدم  في  التشخيص  البصري  
  #  
  import cv2
  import tensorflow as tf
  
  #  تحميل  نموذج  الذكاء  الاصطناعي  المُدرّب  
  model = tf.keras.models.load_model("skin_cancer_model.h5")
  
  #  قراءة  صورة  من  جهاز  التصوير  
  image = cv2.imread("patient_skin_image.jpg")
  
  #  تحضير  الصورة  للعرض  على  النموذج  
  image = cv2.resize(image, (224, 224))
  image = image / 255.0
  
  #  عرض  الصورة  على  النموذج  
  prediction = model.predict(np.expand_dims(image, axis=0))
  
  #  عرض  نتائج  النموذج  
  if prediction[0][0] > 0.5:
    print("هناك  احتمالية  وجود  بقع  سرطانية  في  جلد  المريض")
  else:
    print("لا  يوجد  دليل  على  وجود  بقع  سرطانية  في  جلد  المريض")

• التصوير بالموجات فوق الصوتية: تُستخدم أجهزة التصوير بالموجات فوق الصوتية المُخصصة للعلاج عن بعد ، وتُرسل الصور المُلتقطة إلى الطبيب عن بُعد لتقديم التشخيص المناسب.

  #  مثال  على  الكود  الذي  يُستخدم  في  التصوير  بالموجات  فوق  الصوتية  
  #  
  import numpy as np
  import matplotlib.pyplot as plt
  
  #  قراءة  بيانات  الصوت  من  جهاز  التصوير  
  data = np.load("ultrasound_data.npy")
  
  #  معالجة  بيانات  الصوت  
  processed_data = np.fft.fft(data)
  
  #  عرض  نتائج  التحليل  
  plt.plot(np.abs(processed_data))
  plt.title("تحليل  بيانات  الصوت  بالموجات  فوق  الصوتية")
  plt.xlabel("التردد")
  plt.ylabel("الشدة")
  plt.show()
  
  #  يمكن  للتطبيق  تقديم  النتائج  للطبيب  لتشخيص  حالة  المريض  

• المراقبة الاستشعارية: يُمكن للمريض ارتداء أجهزة استشعار تُراقب حالة صحته بشكل مستمر، مثل معدل النّبض ، ضغط الدم ، مستويات السكر في الدم ، و تُرسل هذه البيانات إلى الطبيب عن بُعد ، ليُمكنه من تحديد أي تغيرات مُقلقة في حالة المريض وتقديم العلاج المناسب في الوقت المُناسب.

  #  مثال  على  الكود  الذي  يُستخدم  في  المراقبة  الاستشعارية  
  #  
  import time
  import random
  
  #  تحديد  معايير  المراقبة  
  heart_rate_threshold = 100
  blood_pressure_threshold = 140
  
  #  بدء  مراقبة  المريض  
  while True:
    #  قراءة  بيانات  الاستشعار  
    heart_rate = random.randint(60, 120)
    blood_pressure = random.randint(100, 160)
  
    #  فحص  البيانات  
    if heart_rate > heart_rate_threshold or blood_pressure > blood_pressure_threshold:
      print("تحذير!  توجد  تغيرات  مُقلقة  في  حالة  المريض")
      #  إرسال  إشعار  إلى  الطبيب  
      #  ... 
  
    #  تأخير  للمراقبة  المستمرة  
    time.sleep(1)

• التواصل مع الطبيب: يُمكن للمريض التواصل مع الطبيب عن بُعد من خلال مكالمات فيديو أو رسائل فورية، ليُمكنه من طرح أسئلته ، وصف أعراضه ، و الحصول على الاستشارة الطبيّة المُناسبة.

فوائد العلاج عن بعد بفضل الذكاء الاصطناعي

يُقدم العلاج عن بعد بفضل الذكاء الاصطناعي عدة فوائد للأفراد و لمجتمعاتهم ، من أهمها:

• سهولة الوصول إلى الخدمات الطبية: يُمكن للأشخاص الذين يعيشون في المناطق النائية أو الذين لا يُمكنهم التنقل بسهولة الحصول على الخدمات الطبية بفضل الذكاء الاصطناعي ، دون الحاجة للانتقال إلى عيادات الأطباء ، وتوفير الوقت و المال.

• تحسين الجودة العلاجية: تُساعد التقنيات الذكية في تحسين دقة التشخيص و تقديم العلاج المناسب بناءً على بيانات المريض ، مما يُساهم في تحسين الجودة العلاجية و تقليل الخطأ الطبي.

• توفير التكلفة: يُساهم العلاج عن بعد في توفير التكلفة على المريض ، و على النظام الصحي ككل ، من خلال تقليل عدد الزيارات إلى عيادة الطبيب و توفير تكاليف السفر و الإقامة.

• تحسين الوصول إلى الخبراء: يُمكن للمريض التواصل مع أطباء متخصصين في مختلف مجالات الطب من خلال العلاج عن بعد ، دون الحاجة للانتقال إلى مراكز متخصصة ، مما يُساهم في تحسين الوصول إلى الخبرة الطبيّة المُتخصصة.

تحديات العلاج عن بعد بفضل الذكاء الاصطناعي

على رغم الفوائد الكثيرة التي يُقدمها العلاج عن بعد بفضل الذكاء الاصطناعي ، فإنّ هناك بعض التحديات التي تُواجه تطوير هذا النوع من العلاج ، من أهمها:

• الخصوصية و الأمن: يُمكن أن تُؤدي المُشاركة في العلاج عن بعد إلى تسريب بيانات المريض ، لذلك فإن الحفاظ على الخصوصية و الأمن يُعد من أهم الأسس التي يجب الالتزام بها في تطوير هذا النوع من العلاج.

• الوصول إلى التقنية: لا يُمكن للجميع الحصول على الوصول إلى التكنولوجيا اللازمة للاستفادة من العلاج عن بعد ، مثل الهاتف المحمول و إنترنت عالي السرعة ، لذلك فإنّ العمل على توفير الوصول إلى هذه التكنولوجيا لجميع الفئات من المجتمع يُعد من أهم أولويات تطوير هذا النوع من العلاج.

• التكلفة: يُمكن أن تكون تكلفة الخدمات التقنية اللازمة للعلاج عن بعد باهظة ، لذلك فإنّ العمل على تقليل تكلفة هذه الخدمات وتوفير ها لجميع الفئات من المجتمع يُعد من أهم أولويات تطوير هذا النوع من العلاج.

• القوانين و اللوائح: لا توجد قوانين و لوائح مُحدّدة لتنظيم العلاج عن بعد ، لذلك فإنّ العمل على وضع القوانين و اللوائح المُناسبة لضمان جودة الخدمات و حماية حقوق المرضى يُعد من أهم أولويات تطوير هذا النوع من العلاج.

مستقبل العلاج عن بعد بفضل الذكاء الاصطناعي

يُتوقع أن يُشهد العلاج عن بعد بفضل الذكاء الاصطناعي تطوراً سريعاً في السنوات المُقبلة ، و سيكون له تأثير كبير على النظام الصحي و على حياتنا ، من أهم الآفاق المُتوقعة:

• الروبوتات الطبية: سيتم استخدام الروبوتات لإجراء العمليات الجراحية و الفحوصات الطبية عن بُعد ، مما يُساهم في تحسين دقة العلاج و تقليل الخطأ الطبي.

• الواقع الافتراضي و المُعزز: سيتم استخدام تكنولوجيا الواقع الافتراضي و المُعزز في العلاج عن بعد ، لتقديم تجربة أكثر واقعية و تفاعلية للمريض ، مثل مُحاكاة العمليات الجراحية أو تقديم العلاج التأهيلي عن بعد.

• الذكاء الاصطناعي المُخصّص: سيتم تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي المُخصّصة لتقديم العلاج المناسب لكل مريض بناءً على احتياجاته و خصائص جسمه ، مما يُساهم في تحسين فعالية العلاج و تقليل الآثار الجانبية.

خلاصة القصة

العلاج عن بعد بفضل الذكاء الاصطناعي يُقدم حلاً واعداً لتحديات النظام الصحي ، و يُمكن أن يُساهم في تحسين الوصول إلى الخدمات الطبية و تحسين الجودة العلاجية ، ولكن يجب الالتزام بمُبادئ الخصوصية و الأمن و توفير الوصول إلى التكنولوجيا للجميع ، لضمان استفادة جميع فئات المجتمع من فوائد هذا النوع من العلاج ، و نُواصل معاً رحلة التطور في مجال الذكاء الاصطناعي في خدمة صحة الإنسان.

لا تُفوّت فرصة الاشتراك في الإشعارات للحصول على أحدث التطورات في مجال الذكاء الاصطناعي في العلاج عن بعد ، و اِقرأ مُقالات أخرى ذات صلة بهذا الموضوع.