يقوم أحد أبرز المستشفيات في العالم باختبار كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يحدث ثورة في الرعاية الصحية

روتشستر، مينيسوتا. —

قد يتطلب الاستعداد للقاء مريض أن يقوم طبيب الطب الباطني في Mayo Clinic، الدكتور ألكسندر ريو، بفرز عشرات، أو حتى مئات، صفحات السجلات الطبية.

يزور العديد من المرضى العيادة الشهيرة بحثًا عن رأي ثالث أو رابع، ويحملون معهم المستندات غير المصنفة من الأنظمة الصحية الخارجية. تساعد أداة الذكاء الاصطناعي الجديدة الأطباء على تحليل السجلات بشكل أسرع – وإنشاء ملخصات المرضى ذات الصلة، وتنظيم المستندات بترتيب زمني، وتسهيل البحث عنها.

وقال ريو إن الأداة، التي تسمى Record Time، يمكن أن توفر له ما بين خمس إلى 30 دقيقة من التحضير لكل زيارة، اعتمادًا على مدى تعقيد الحالة. هذا هو الوقت الذي يمكنه بدلاً من ذلك قضاءه وجهاً لوجه مع المريض. ويساعد وقت التسجيل على ضمان عدم تفويت التفاصيل المهمة التي قد تكون مدفونة في الملف والتي يمكن أن تؤدي إلى توصيات العلاج والاختبار.

قال ريو، الذي يشغل أيضًا منصب نائب رئيس قسم الابتكار في قسم الطب في Mayo Clinic: “إننا نتلقى حجمًا ضخمًا من هذه السجلات، عشرات الملايين من الصفحات كل عام، وكنا بحاجة إلى طريقة للعثور على معلومات مهمة في ذلك”.

تعتبر التطبيقات المتعلقة بالصحة من بين المجالات الواعدة للابتكار في مجال الذكاء الاصطناعي. قامت Google وOpenAI وAnthropic وغيرها بطرح ميزات روبوتات الدردشة المساعدة الصحية – ويتجه عشرات الملايين من الأشخاص إلى الذكاء الاصطناعي لطرح الأسئلة المتعلقة بالطب. كثيرًا ما يقدم القادة في وادي السيليكون أيضًا وعودًا جريئة بشأن علاج الذكاء الاصطناعي للسرطان والأمراض الأخرى، على الرغم من أن هذه التصريحات غالبًا ما تبدو أشبه بعروض تسويقية نظرًا لأن اللاعبين الكبار في الصناعة يركزون إلى حد كبير على التطبيقات الاستهلاكية والتجارية الأخرى.

لكن “الوقت القياسي” هو مجرد إحدى الطرق التي تستخدم بها Mayo Clinic، أحد أنظمة المستشفيات الأكثر شهرة في العالم، الذكاء الاصطناعي على أمل تحسين رعاية المرضى، وفي نهاية المطاف، إنقاذ الأرواح. يتعاون المستشفى مع شركات مثل Microsoft وScale AI لاستخدام حجمه الضخم من سجلات المرضى والأبحاث لتطوير أدوات الذكاء الاصطناعي.

يوجد الآن حوالي 150 نموذجًا للذكاء الاصطناعي منتشرة داخل المستشفى، وفقًا للدكتور ماثيو كالستروم، أخصائي الأشعة والمدير الطبي لبرنامج الذكاء الاصطناعي التوليدي في Mayo Clinic.

لا يخلو استخدام الذكاء الاصطناعي في أماكن الرعاية الصحية من الجدل، مما يثير أسئلة كبيرة حول الدقة وخصوصية المريض.

رفعت تريسي تاميكو إيتو، مديرة العمليات البحثية السابقة في Mayo Clinic، دعوى قضائية ضد المستشفى في وقت سابق من هذا الشهر، زاعمة أنها تعرضت للانتقام بسبب إثارة مخاوف الخصوصية والرقابة حول بعض أنظمة Mayo AI.

قال المتحدث باسم Mayo Clinic، أندريا كالمانوفيتز، إن المستشفى لا يعلق على الدعاوى القضائية المستمرة لكنه أشار إلى أنه “ملتزم بالتطوير المسؤول ونشر الذكاء الاصطناعي، مع تضمين الخصوصية والأمن والشفافية والامتثال في جميع عملياتنا”.

وقال كالمانوفيتز في بيان: “يتم إجراء أبحاثنا وابتكاراتنا السريرية وفقًا للقوانين واللوائح المعمول بها، ونظل ثابتين في الحفاظ على ثقة المرضى بنا واحترام خصوصيتهم”.

قال جيسون دروج، الرئيس التنفيذي لشركة Scale AI، التي عملت مع Mayo Clinic لتطوير Record Time، إن جزءًا مما يجعل الذكاء الاصطناعي مفيدًا جدًا في الصحة والطب هو أن التكنولوجيا تتفوق في تحديد الاتجاهات في مجموعات كبيرة من البيانات.

وقال: “يمكن للذكاء الاصطناعي التدخل والقيام بالكثير من العمل الشاق الذي يقوم به الأطباء أو المهنيون الطبيون المتخصصون للغاية لتسريع هذه العملية – الحصول على تشخيصات أكثر دقة، بشكل أسرع حتى تتمكن من علاج المزيد من الأشخاص”. “هذه صناعة حيث أن الكثير مما يفعله الأطباء والممرضات وغيرهم هو التعرف على الأنماط.”

وقال كالستروم لشبكة CNN إنه كان مقتنعاً بإمكانيات الذكاء الاصطناعي في عام 2016، عندما رأى كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد أطباء الأشعة في تحديد علامات التحذير المبكرة والدقيقة من السرطان في التصوير.

تجري Mayo Clinic الآن تجربة سريرية لاختبار ما إذا كان الذكاء الاصطناعي يمكنه المساعدة في تحديد المرضى المعرضين لخطر الإصابة بسرطان البنكرياس أو المصابين به في مرحلة مبكرة – وهو تطبيق قال المستشفى إنه يمكن أن يكتشف المرض قبل سنوات من التشخيص النموذجي. في الوقت الحالي، لا يتم تشخيص إصابة المرضى بسرطان البنكرياس في كثير من الأحيان حتى ينتشر إقليميًا أو ينتشر، حيث يبلغ معدل البقاء على قيد الحياة لمدة خمس سنوات حوالي 9٪، كما قال كالستروم.

كما نجح المستشفى في استخدام الذكاء الاصطناعي لتحليل إيقاعات قلب المرضى لمعرفة ما إذا كان شخص ما قد يصاب بالرجفان الأذيني، وهي حالة يمكن أن تسبب جلطات دموية وسكتات دماغية.

وقال كالستروم: “بالنسبة لأولئك المرضى الذين تجدهم بالفعل وتتعرف عليهم، فمن المحتمل أن يغيروا حياتهم”.

تحقيق التوازن بين السرعة والثقة

لبناء أدوات الذكاء الاصطناعي، تجمع Mayo Clinic بين خبراء التكنولوجيا والأطباء أو الأطباء لتحديد المشكلات الطبية التي تحتاج إلى معالجة. يتمثل جزء كبير من مهمة Callstrom في ضمان دقة أدوات الذكاء الاصطناعي الخاصة بـ Mayo Clinic وموثوقيتها من قبل كل من المرضى والأطباء.

وقال إن أدوات الذكاء الاصطناعي تمر بنفس العملية التي تمر بها التجربة السريرية. أولاً، تم اختباره على مجموعة صغيرة من المرضى تحت إشراف الطبيب. يتم قياس الأداء، ومن ثم يتم توسيع الاختبار ليشمل مجموعة أكبر من السكان.

بمجرد طرح الأداة على نطاق واسع، تستمر Mayo Clinic في مراقبة مدى نجاحها.

وقال كالستروم: “على الجانب الطبي… نحن متشككون كثيرًا”. “نحن نمنحهم خيار تجربة (أداة جديدة للذكاء الاصطناعي) وإذا أعجبتهم، فسيستخدمونها. وإذا لم يرغبوا في استخدامها، فلا داعي لذلك. وأفضل مقياس لمدى نجاحنا هو معدل التبني”.

تتلقى Callstrom أيضًا أسئلة متكررة من الموظفين حول ما ستعنيه أدوات الذكاء الاصطناعي للوظائف. وأضاف أنه حتى الآن لن تختفي الوظائف. لكنهم يتغيرون.

على سبيل المثال، ساعد فريق التمريض في المستشفى على تطوير نظام ذكاء اصطناعي يستمع ويدون الملاحظات أثناء زيارات المرضى. ومن المحتمل أن يؤدي ذلك إلى خفض الوقت الذي يقضونه في كتابة تلك الزيارات إلى النصف، وهو أكثر من ساعة يوميًا.

وقال كالستروم: “ما يفعله هو السماح لهم بقضاء المزيد من الوقت في التحدث مع المرضى”.

ويعتقد دروج من شركة Scale أن صناعة الرعاية الصحية هي فقط في بداية تحقيق الإمكانات الكاملة للذكاء الاصطناعي – ولكن سرعة التبني لا ينبغي بالضرورة أن تكون الأولوية القصوى.

وقال: “هذه التوقعات التي تشير إلى أن كل شيء سيتم إصلاحه خلال عام أو عامين، أعتقد أن هذا طموح للغاية”. “إن جودة الرعاية هي المعيار، ومن ثم السرعة.. في الرعاية الصحية، تريد الحصول عليها بشكل صحيح وفي أسرع وقت ممكن.”