يُعد الذكاء الاصطناعي واعدًا لتشخيص أسرع وأكثر دقة للسرطان

يُعد الذكاء الاصطناعي (AI) جاهزًا لإحداث ثورة في تشخيص وعلاج السرطان، وقد يساهم في معالجة العبء المتزايد لحالات السرطان في المملكة المتحدة. وتشير الأبحاث الحديثة إلى أن الذكاء الاصطناعي يمكنه العمل جنبًا إلى جنب مع المهنيين الطبيين لتسريع تشخيص السرطان، لكن هناك بعض العوامل الرئيسية التي يجب توافرها حتى تصبح هذه التكنولوجيا الواعدة حقيقة واقعة.

في جوهرها، تُعد أنظمة الذكاء الاصطناعي نماذج حاسوبية متقدمة قادرة على أداء مهام ترتبط عادةً بالذكاء البشري. وتتفوق هذه الأنظمة في التعرف على الأنماط ضمن مجموعات بيانات ضخمة، مستخدمة المعرفة المكتسبة لاتخاذ تنبؤات وقرارات مدروسة. وفي مجال الرعاية الصحية، يأتي الذكاء الاصطناعي بأشكال متنوعة، صُمم كل منها لمهام محددة. وعلى عكس نماذج الذكاء الاصطناعي المعروفة بالإبداع، فإن الهدف الرئيسي للذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية هو الدقة.

بدأت الخدمة الصحية الوطنية (NHS) في المملكة المتحدة بالفعل في الاستفادة من الذكاء الاصطناعي في مجالات طبية متنوعة، بدءًا من مراقبة نظم القلب وصولاً إلى التعرف على السكتات الدماغية. ومع ذلك، فإن الأثر المحتمل على تشخيص السرطان يُعدّ بالغ الأهمية.

دور الذكاء الاصطناعي في تشخيص السرطان

يُعدّ تشخيص السرطان عملية معقدة تتطلب مهارات متخصصة للغاية يمتلكها المهنيون الطبيون مثل أطباء الأشعة وأطباء الأمراض. وقد خضع هؤلاء المتخصصون لسنوات من التدريب للكشف عن الشذوذ في الصور الطبية أو عينات المجهر التي قد تشير إلى الإصابة بالسرطان أو حالات طبية أخرى.

لتدريب نموذج ذكاء اصطناعي لتشخيص السرطان، يزوّد المطورون النموذج بنسخة مُسرّعة من هذا التدريب الشامل. فعلى سبيل المثال، يخضع ذكاء اصطناعي مصمم لتحديد سرطان الثدي من خلال صور الأشعة السينية للثدي (الماموغرام) لتدريب على ملايين الصور السابقة لصور الماموغرام، حيث تم تصنيف كل صورة إما كصحية أو دالة على وجود المرض. مع مرور الوقت، يتعلم الذكاء الاصطناعي التعرف على الأنماط التي تدل على الصحة أو على وجود شذوذات سرطانية محتملة.

في حين أن تجربة المرضى أثناء الخضوع للاختبارات التشخيصية ستظل إلى حد كبير دون تغيير، سيعمل نظام الذكاء الاصطناعي بالتوازي مع الأطباء البشريين، مقدّمًا نمطين محتملين للمساعدة. أولًا، يمكنه تسليط الضوء فورًا على المناطق المثيرة للقلق ضمن الاختبارات، مما يمكّن الأطباء من التركيز على المشكلات المحتملة بسرعة أكبر. ثانيًا، يمكنه تقديم رأي ثانٍ سريع عندما يطلب الطبيب مزيدًا من التأكيد.

معالجة تحديات القوى العاملة في القطاع الصحي

تواجه القوى العاملة الطبية المسؤولة عن تشخيص السرطان تحديات كبيرة، بما في ذلك نقص في أعداد أطباء الأشعة وأطباء الأمراض. وتشير التوقعات إلى أن هذه النقصانات ستتفاقم خلال الـ15 عامًا القادمة، مما يضاعف المشكلة.

يتفاقم هذا التحدي مع النمو المتوقع في الطلب على خدمات التشخيص. تتوقع نماذج أبحاث السرطان في المملكة المتحدة أن يصل عدد حالات الإصابة الجديدة بالسرطان سنويًا إلى نصف مليون حالة بحلول عام 2040، مقارنة بحوالي 385,000 حالة بين عامي 2017 و2019. ومع تزايد عدد الفحوصات ونقص المتخصصين، هناك خطر تأخر التشخيص. إن الكشف المبكر عن السرطان يعزز بشكل كبير احتمالية نجاح العلاج ويقلل من تكاليف النظام الصحي الوطني (NHS).

يعاني النظام الصحي الوطني حاليًا من صعوبة في تحقيق أهداف أوقات الانتظار الخاصة بالسرطان. تتمتع الذكاء الاصطناعي بإمكانية تخفيف الضغوط على القوى العاملة ومشاكل التأخير، مما يحرر وقت الأطباء الثمين للتركيز على الحالات المعقدة، والتفاعل مع المرضى، وتحسين الرعاية الشاملة.

التجهيز لتنفيذ الذكاء الاصطناعي في تشخيص السرطان

في حين أن تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي ليست جاهزة تمامًا للاستخدام الواسع النطاق في مجال الرعاية الصحية بعد، إلا أنها تتقدم بسرعة. ولتسخير إمكانات الذكاء الاصطناعي في تشخيص السرطان، يجب على النظام الصحي الوطني والحكومة البريطانية ومطوري الذكاء الاصطناعي اتخاذ خطوات معينة.

دعم القوى العاملة: يحتاج النظام الصحي الوطني إلى قوة عمل متخصصة لتنفيذ الذكاء الاصطناعي بفعالية في تشخيص السرطان. ينبغي أن يوضح الاستراتيجية الوطنية القادمة للقوى العاملة الرقمية للحكومة خطط التدريب وتوظيف المتخصصين الرقميين وبيانات البيانات المطلوبين. كما يجب على النظام الصحي الوطني توفير فرص تدريب للموظفين الحاليين لضمان إتقانهم استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي.

بناء البنية التحتية المناسبة: تعتمد أنظمة الذكاء الاصطناعي على البيانات الرقمية. ورغم أن الأشعة التشخيصية قد أصبحت رقمية بالكامل في المملكة المتحدة، إلا أن علم الأمراض يتخلف عن الركب. إن الاستثمارات في بنية تحتية لعلم الأمراض الرقمي ضرورية لتمكين التشخيص السرطاني بمساعدة الذكاء الاصطناعي. وعلاوة على ذلك، يجب أن تكون أنظمة تكنولوجيا المعلومات متوافقة مع بعضها البعض، مما يتيح مشاركة البيانات بسلاسة بين أدوات الذكاء الاصطناعي وقواعد البيانات المختلفة.

التنفيذ الشفاف: لبناء الثقة العامة في أدوات الرعاية الصحية المعتمدة على الذكاء الاصطناعي، يجب على القادة التواصل بوضوح حول حدود هذه التكنولوجيا ومخاطرها المحتملة وفوائدها. كما يمكن إشراك المرضى والأطباء في تطوير أدوات الذكاء الاصطناعي لتعزيز الثقة. بالإضافة إلى ذلك، فإن تشديد القوانين المتعلقة بالرعاية الصحية والذكاء الاصطناعي أو تقديم إرشادات أكثر وضوحًا يمكن أن يقلل من الغموض المحيط بالجوانب القانونية.