هل تصبح أجهزة الكمبيوتر قريباً في الرعاية الصحية أفضل من البشر؟

العديد من أبعاد الحياة الحديثة يتم تعزيزها بشكل متزايد من خلال الذكاء الاصطناعي ، بما في ذلك مختلف جوانب الصحة والعافية. كم من الوقت قبل أن يتمكن الكمبيوتر من التفوق على تدخلات الرعاية الصحية الموجهة للإنسان؟ ربما الأهم من ذلك ، كم من الوقت قبل أن يكون الإنسان راغباً في أن يثق بغير إنسان ليعامله؟ قد يصبح هذان السؤالان محوريين في النقاش حول إمكانات تكنولوجيا التعلم الآلي والروبوتات في الرعاية الصحية.

يمكن لأجهزة الكمبيوتر "التفكير" بطريقة يشبه الإنسان على نحو متزايد. وسواء كنا مستعدين أم لا ، فإن التطورات الأخيرة في الحوسبة الإدراكية تشير إلى أن عصر التدريب المحوسب والرعاية الصحية قد وصل.

تحليل إحصائي للمعلومات الصحية

ليس سرا أننا نشارك جميع أنواع المعلومات الخاصة ، وفي كثير من الأحيان ، الحميمة في كل مرة نقوم فيها بشراء أو تصفح الإنترنت. لقد تجلت القدرة على التنبؤ بالأحداث الصحية ببساطة عن طريق تتبع السلوك العرضي في عام 2012 عندما أظهر بائع التجزئة المستهدف للعالم أنه كان بإمكانهم التنبؤ بدقة غير معقولة إذا كانت المرأة حاملًا بسبب عادات التسوق لديها - وأحيانًا حتى توصيل أخبار الحمل إلى المخ أفراد الأسرة.

يتم تحليل العديد من التفاصيل الشخصية على أساس روتيني لتوفير مزيد من التبصّر في عادات الشخص وخصائصه. بعض هذه الممارسات تحدث بشكل طوعي ومع وعي المستخدم الكامل ودعمه ، في حين أن الآخرين يمكن أن يقوموا خلسة من قبل المنظمات والشركات.

سلوك تتبع غير طوعي يثير بعض الأسئلة الأخلاقية والاجتماعية.

يشترك العديد من الأفراد الآن بحرية في معلوماتهم الصحية الشخصية بطرق مختلفة ، من خلال المشاركة الصريحة من خلال تقييم المخاطر الصحية ، وعبر الأجهزة القابلة للارتداء ، وأحيانًا عن غير قصد من خلال وسائل الإعلام الاجتماعية وسلوك الشراء.

إن الدقة التي يمكن من خلالها تحليل هذه المعلومات وتفسيرها آخذة في التزايد ، مما يخلق المخاطر والفرص على حد سواء ، وربما يضعنا في مقدمة حقبة جديدة حيث يمكن للتكنولوجيا أن تلعب دوراً في دفع صحتنا ورفاهنا بطرق إيجابية.

إضفاء طابع شخصي على الصحة وحل مشكلة تشخيص خطأ التشخيص

تشكل الأخطاء التشخيصية للأطباء مصدر قلق كبير. نتيجة الإهمال أو الفشل في النظر في وفرة الخيارات ، قد تكون هذه الأخطاء مدمرة بالنسبة للمريض وأسرته. ووجد البروفيسور إيتا بيرنر من جامعة ألاباما في برمنغهام والدكتور مارك ل. غرابر من المركز الطبي نورث بورت في فيرجينيا أن ما يقدر بـ 10 إلى 20 في المائة من الحالات الطبية قد شُخص خطأ. يشير بيرنر وغرابر إلى أن العمليات المعرفية الفعالة تضمن التشخيص الصحيح في معظم الأوقات. ومع ذلك ، هناك أوقات تفشل فيها هذه العمليات المعرفية. أظهر تحليل بيرنر وغرابر أن الثقة المفرطة في الطبيب يمكن أن تكون سببًا في حدوث أخطاء طبية. علاوة على ذلك ، أظهر تقرير تموله وكالة أبحاث الرعاية الصحية والجودة أن 28 في المائة من جميع الأخطاء التشخيصية قد تكون شديدة الخطورة ، وربما تشير إلى حدث يهدد الحياة.

يمكن أن يشمل التشخيص الخاطئ أي شيء من وصف الدواء الخطأ لإزالة جزء الجسم الخطأ جراحياً.

هذه الإحصائية المقلقة قد تدفع البعض إلى القول بأن المشكلة القائمة يمكن حلها ببساطة عن طريق إزالة العامل البشري من المعادلة. تقدم تكنولوجيا مثل واتسون آي بي إم الأمل في إمكانية تجميع المعلومات والتفكير بها بطريقة أكثر إنسانية. تمتلك تكنولوجيا Watson المعرفية القدرة على تحليل البيانات غير الهيكلية ، وفهم الأسئلة المعقدة وتقديم المستخدمين النهائيين بحلول قائمة على الأدلة.

تهدف واتسون إلى تعزيز الخوارزميات التنبؤية ، والتي لم تثبت دائمًا نجاحها عند تطبيقها في مواقف الحياة الحقيقية.

ومع ذلك ، فإن ما يمكن أن يكون أكثر استفزازية من احتمال تنبؤ واطسون هو إمكانية تفوق التكنولوجيا الخاصة بها على البشر عندما يتعلق الأمر بتدخلات الصحة واللياقة البدنية.

في عام 2015 ، شكلت آي بي إم واتسون شراكة استراتيجية مع CVS Health ، أعلنت عن وصول الحوسبة الإدراكية في صناعة الرعاية الصحية التجارية. واقترح أن يتمكن الأطباء والصيادلة قريباً من الوصول إلى التكنولوجيا التي يمكنها ، على سبيل المثال ، أن تكتشف تلقائياً حدوث انخفاض في صحة المريض.

أعطت صفقة بين شركة Under Armor وشركة IBM ، التي تم توقيعها في عام 2016 ، فرصة واتسون لمواصلة بناء وتطوير منصتها الصحية. كما قامت شركة Apple أيضًا باستثمار كبير في منصة Watson بهدف تحسين منصات تطوير HealthKIT و ResearchKIT. ووفقًا لتقرير صادر عن شركة جراند فيو للأبحاث ، من المتوقع أن يصل سوق الحوسبة الإدراكية العالمية للرعاية الصحية إلى أكثر من 5 مليارات دولار بحلول عام 2020.

كما تدعم دراسات البحث العلمي استخدام التكنولوجيا لتقليل مخاطر الخطأ والضرر في الطب. يقترح الدكتور مارك ل. غرابر استخدام ما يسمى بـ "أدوات الزناد" ، التي يمكن أن تحدد الحالات المعرضة لخطأ تشخيصي من خلال تحليل السجلات الصحية الإلكترونية والبحث عن التناقضات. يتم الآن استخدام أنواع مختلفة من أدوات الزناد في المستشفيات الأمريكية ، ومع ذلك ، فهي غير قادرة دائمًا على اكتشاف الأخطاء التشخيصية. لذلك ، يتم بذل الجهود لتصميم تدخلات وقائية أفضل كذلك.

وقد قدم الدكتور هارديب سينغ وزملاؤه منهجًا واعداً. صمموا مشغلًا إلكترونيًا يمكنه تحديد المرضى الذين لديهم مواعيد غير مستحقة في المستشفى في غضون أسبوعين من زيارتهم للرعاية الأولية ، مما يوحي بأن شيئًا ما قد تم تفويته أثناء الفحص الأولي. يتوقع العديد من الخبراء أن مثل هذه التقنية سوف تساعد في منع الأخطاء أو على الأقل توجيههم إلى الاهتمام في محاولة للحد من هذه الأخطاء.

احتضان الذكاء الاصطناعي

في عام 2015 ، عبّر رئيس شركة NHS England ، السير مالكولم جرانت ، عن رأيه بأن الذكاء الاصطناعي يجب أن يحتضنه الرعاية الصحية لأنه يمكن أن يحسّن جودة الرعاية بالإضافة إلى تحسين الطب الشخصي. ومنذ ذلك الحين ردد العديد من المهنيين الصحيين هذا الشعور. ومن المرجح ألا تكون التكنولوجيا التي يمكن أن تقوم بتشخيص و / أو تحديد الأخطاء التشخيصية من خلال استخراج البيانات بعيدة.

يتم استخدام الحوسبة المعرفية في قطاع الرعاية الصحية حاليًا بشكل أكثر دورًا استشاريًا وليس اتخاذ قرارات نهائية أو استبدال البشر في حد ذاتها. على سبيل المثال ، تساعد واتسون الأفراد والمؤسسات على اتخاذ قرارات سريرية أكثر تقدمًا وتعقيدًا وستساعد الأفراد قريبًا على تحسين مستويات اللياقة من خلال شراكتها مع Under Armor. ومع ذلك ، فقد كانت أجهزة الكمبيوتر قبل فترة قصيرة فقط تفوق على البشر كقوة مهيمنة في رياضة فكرية مثل لعبة الشطرنج ، كما أن قوى الحوسبة آخذة في الزيادة. وعلاوة على ذلك ، يتم إضافة العنصر البشري إلى خصائص معالجة أجهزة الكمبيوتر ، مما يجعل فكرة الكمبيوتر والروبوتات التي تعتني بنا ليست بعيدة المنال كما بدا من قبل.

> المصادر

> بيرنر E ، Graber M. Overconfidence كسبب لخطأ في التشخيص الطبي. المجلة الأمريكية للطب . 2008؛ 121: S2-S23.

> Graber ML. وقوع خطأ التشخيص في الطب. BMJ الجودة والسلامة . 2013 ؛ 22 (ملحق 2): ii21-ii27. دوى: 10.1136 / bmjqs-2012-001615.

> Lupton D. تعزيز الصحة في العصر الرقمي: تعليق نقدي. تعزيز الصحة الدولية . 2015؛ 30 (1): 174-183

> Singh H، Giardina TD، Meyer AND، Forjuoh SN، Reis Singh H، Giardina TD، Meyer AND، Forjuoh SN، Reis MD، Thomas EJ. أنواع وأصول الأخطاء التشخيصية في إعدادات الرعاية الأولية. JAMA الطب الداخلي . 2013؛ 173 (6): 418-425.

> فريق Thompson M. للرعاية الصحية والحوسبة الإدراكية يتكاتفان لإجراء تغييرات كبيرة. Econtent . 2015: 4-8.