العلماء يستخدمون الذكاء الاصطناعي للمرضي للتنبؤ بخطر موتهم
⬤ طور باحثون برنامج تعلم آلي يستطيع توقع خطر الموت لدى المرضى باستخدام بيانات فحوصاتهم الروتينية.
⬤ استخدم الباحثون نتائج تخطيط القلب، وتحاليل الدم لدى المرضى في عملية تدريب البرنامج وتدريبه.
⬤ المخطط هو استخدام الذكاء الاصطناعي لتوقع مختلف أخطار الوفاة والعوامل المؤثرة عليها مستقبلاً.
يعمل الباحثون حالياً على تسخير قدرات الذكاء الاصطناعي وإمكانياته الكبيرة لتحسين الرعاية الصحية للمرضى، فهم يستخدمون الاختبارات الصحية الروتينية- مثل تخطيط القلب- التي يجريها المرضى والأفراد في المستشفيات لاستنباط معلومات إضافية منها.
ففي نتائج إحدى الدراسات العلمية المنشورة حديثاً، عكف باحثون على تطوير وتدريب برنامج تعلم آلي مستخدمين 1.6 مليون من اختبارات تخطيط القلب التي أجريت لـ 224،077 مريضاً في شمال ألبرتا بين عامي 2007 و2020، فتوقعت الخوارزمية خطر الوفاة عن جميع الأسباب منذ ذلك الحين لكل مريض في غضون شهر واحد أو سنة واحدة أو خمس سنوات، وبلغت دقة تلك التوقعات قرابة 85%، وصنّفت الخوارزمية أيضاً المرضى ضمن خمس فئات من الأدنى إلى الأشد خطورة. وجاءت التوقعات أكثر دقة في بعض الحالات التي ذُكرت فيها معلومات العمر والجنس، فضلاً عن نتائج 6 تحاليلَ دم هي: الكرياتينين ووظائف الكلى، والبوتاسيوم، والصوديوم، والتروبونين والهيموغلوبين.
وتقول بادما كول Padma Kaul، أستاذة الطب والمدير المساعد لمركز VIGOUR الكندي، إنّ هذه الدراسة برهانُ على صحة استخدام بيانات الفحوصات والاختبارات الروتينية لتحسين الرعاية الصحية للأفراد، والسماح لمنظومة الرعاية الصحية بالتعلم من تلك البيانات. وتقول كول: “أردنا التحقق من قدرتنا على استعمال تقنيات الذكاء الاصطناعي الحديثة والتعلم الآلي لتحليل البيانات الصحية، وتحديد أي المرضى معرضٌ أكثر من غيره لخطر الموت”.
ويقول الباحثون: “توضح هذه النتائج كيفية استعمال نماذج التعلم الآلي بغرض تحويل البيانات المجموعة من ممارسات الرعاية السريرية إلى معلومات مفيدة، بحيث نستفيد منها في عملية اتخاذ القرارات في مراكز الرعاية، فهي إلى ذلك جزء من نظام تعلم الرعاية الصحية”.
وعلى العموم ركّزت المرحلة الأولى من الدراسة على نتائج تخطيط القلب لدى المرضى، غير أنّ كول وفريق الباحثين يأملون بتحسين هذه النماذج لمجموعات فرعية من المرضى، ويعتزمون كذلك تركيز التوقعات بعيداً عن الوفيات بجميع الأسباب، بحيث تبحث تحديداً في أسباب الوفيات المرتبطة بأمراض القلب.
وتقول كول إن ألبرتا مكان مناسب لتحليل البيانات السكانية، فهناك تُجمَع البيانات وتُؤرشف ضمن نظام الرعاية الصحية الذي يموله القطاع العام، وتتابع كلامها بالقول: “هناك دفعة قوية نحو معرفة وسائل استعمال الذكاء الاصطناعي في تحسين الرعاية الصحية المقدمة، وما حدث للمرضى في ألبرتا ليس إلا برهاناً على نجاعة استخدام بياناتهم لهذه الغاية”.
وترى كول أن لاستخدام عمليات الحوسبة المتقدمة ميزة جوهرية، فهي تحديد الأنماط في عدد هائل من نقاط البيانات المرجعية في وقت واحد، وتردف كول قائلة: “إننا نسعى لتحويل البيانات التي جمعها نظام الرعاية الصحية إلى معلومات، ومن ثم إرجاعها للنظام حتى ننجح في تحسين مستوى الرعاية ونتائجها، وهذا هو مغزى نظام تعلم الرعاية الصحية”.
