تجعل التقنيات الحديثة أنظمة الكمبيوتر أكثر "ذكية" أكثر فأكثر. على وجه الخصوص ، يتم استخدام التعلم الآلي بواسطة Facebook و Google و Amazon - على سبيل المثال ، لتحويل الكلام إلى نص والتعرف على الوجوه وتقديم إعلانات مخصصة. نفس التقنيات تساعد الأطباء من مختلف التخصصات. في الولايات المتحدة الأمريكية ، من المخطط استخدام التعلم الآلي والشكل الضعيف للذكاء الاصطناعي لمكافحة البكتيريا الخطرة
Clostridium difficile . تقول ويكيبيديا أن البكتيريا هي العامل المسبب لالتهاب القولون الغشائي الكاذب ، وهو مرض معدي خطير يمكن أن يؤدي إلى وفاة شخص يعاني من ضعف في الجسم.
ينتمي مرضى المستشفى فقط إلى فئة الأشخاص الذين يعانون من ضعف في الجسم ، والذي يكاد يكون غير قادر على التعامل مع الفيروسات والبكتيريا الممرضة. في الولايات المتحدة وحدها ، يتم تسجيل 453 ألف حالة التهاب القولون سنويًا ، مع 29000 حالة تؤدي إلى وفاة المريض. على أي حال ، تم تقديم هذه البيانات في
التقرير لعام 2015 . لا تساعد الطرق الطبية المعتادة في إيقاف العدوى - غسل اليدين والأرضيات والمطهرات وما إلى ذلك. ليست فعالة للغاية.
لهذا السبب ، قرر الأطباء استخدام طرق أخرى ذات صلة مباشرة بالتقنيات الحديثة ، والتي تمت مناقشتها أعلاه. طور فريق جامعة ميشيغان طريقة للتنبؤ باحتمالية التهاب القولون لدى مرضى مختلفين. لهذا ، يتم استخدام البيانات الطبية من بطاقة الشخص. حتى الآن ، تم اختبار التكنولوجيا فقط ، لكنها أظهرت بالفعل نتائج ممتازة.
قبل بضعة أسابيع ،
تم تحليل 374000 إدخال لمستشفى في مستشفى ماساتشوستس باستخدام تقنية ابتكرها علماء الكمبيوتر. يرغب العلماء في إيجاد علاقة بين حدوث المرض والعوامل التي أدت إلى المرض.
أثناء التحليل ، تقوم الماكينة بفحص حوالي 4000 عامل مختلف ، بما في ذلك وضع سرير المريض ، وزياراته للطبيب ، ووضع أسرة المرضى الآخرين وجميع البيانات الأخرى. عادة ، لا يكون المرضى الداخليون في نفس المكان ، ولكن يتم نقلهم حول المستشفى. وإذا كان هناك مصدر للعدوى في مكان ما ، فإنه يعمل. الشيء الرئيسي هو تحديد هذا المصدر في الوقت المناسب.
مثال آخر على استخدام خوارزميات الآلة في الطب هو تحليل شبكية العين للكشف عن اعتلال الشبكية السكري. اعتلال الشبكية هو آفة في الأوعية الشبكية ، مما يؤدي إلى انتهاك تدفق الدم إلى الشبكية ، وانحطاطها ، وضمور العصب البصري والعمى. هذا مرض شائع لمرضى السكر ، والذي يجب تشخيصه في الوقت المناسب حتى لا يفقد الناس بصرهم نتيجة اعتلال الشبكية التدريجي. إنه أمر شائع تمامًا - في عام 2011
، تم تسجيل حوالي 126 مليون حالة ، بحلول عام 2030 يمكن أن يزيد عددها بنسبة 51 ٪.
أنشأ المتخصصون شبكة عصبية ، تم تدريبها على مثال 128 ألف صورة لعيون المرضى في الهند والولايات المتحدة الأمريكية. تم عرض نفس الصور للأطباء الذين قاموا بتشخيص اعتلال الشبكية في مراحل مختلفة من التطور قبل أن يصبحوا على دراية بالكمبيوتر. ثم تم تنزيل جميع البيانات المستلمة على جهاز الكمبيوتر. بعد خضوع الشبكة العصبية للتدريب ، تم فحصها على مجموعة بيانات مختلفة ، وفي هذه الحالة كانت نتائجها أعلى من نتائج الأطباء.
يخطط فريق المتخصصين الذين طوروا هذه الأداة لتقديمها في الهند ، حيث يوجد عدد كبير من المرضى الذين يعانون من هذا التشخيص. وفي الولايات المتحدة أو البلدان الأخرى ، تعد هذه مشكلة أيضًا. تخضع التكنولوجيا حاليًا لتجارب سريرية في العديد من المستشفيات في الهند.
في العام الماضي ، وافق المنظم الأمريكي على إدخال جهاز خاص لتحليل صور الرنين المغناطيسي في المستشفيات. يقوم الجهاز بتحليل الصورة في 30 ثانية فقط ، بينما يقضي الطبيب حوالي 45 دقيقة في نفس الوظيفة. تقول كارلا ليبوفيتز ، المتحدثة باسم Arterys التي طورت هذا النظام: "هذه أتمتة العمليات الروتينية التي تستغرق الكثير من الوقت المتخصص في الوضع الطبيعي".
بشكل عام ، أصبح التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي أكثر انتشارًا في الطب. في الأساس ، نحن نتحدث عن أتمتة أي عمليات روتينية مهمة لتشخيص المرض ، ولكنها تستغرق الكثير من الوقت للطبيب. وكلما زاد الوقت الذي يقضيه الطبيب في مثل هذه الوظيفة ، زاد التعب. ونتيجة لذلك ، يتم تحليل صور الأشعة السينية نفسها من قبل شخص باهتمام أقل بكثير بعد العمل لعدة ساعات مما كان عليه في بداية العمل. وبناءً على ذلك ، تقع دقة التشخيص أيضًا.