تظهر الأبحاث أن الذكاء الاصطناعي يساعد في تحويل الرعاية الصحية

يعمل الذكاء الاصطناعي على إعادة تشكيل البحوث الصحية وتسريع اكتشاف الأدوية والتحقيق في الأمراض.

ومن خلال المساعدة التي تقدمها لقطاع الرعاية الصحية، فإنها تقدم أيضًا تحديات مثل تحيز البيانات والحاجة إلى الشفافية.

اقرأ أيضًا: الذكاء الاصطناعي والرعاية الصحية

يستخدم الباحثون الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات الصحية المعقدة.

يدعم الذكاء الاصطناعي الباحثين في معالجة البيانات الصحية المعقدة. يعد بتغيير المرض وفهمه والوقاية منه وعلاجه. ومع ذلك، تشير الدكتورة كارلي كروبينر، قائدة قسم الأخلاقيات الحيوية في مؤسسة ويلكوم، إلى أنه يجب نشرها بشكل مسؤول لتجنب تعزيز التحيزات.

يعمل الذكاء الاصطناعي على تقصير عملية اكتشاف الأدوية بشكل كبير، حيث يقوم بفرز كميات كبيرة من البياناتdentالأدوية الجديدة المحتملة، مما يقلل التكاليف والوقت. وهو مفيد بشكل خاص في الأمراض والحالات النادرة التي تؤثر على البلدان المنخفضة والمتوسطة الدخل.

اقرأ أيضًا: اختراقات في اكتشاف الأدوية المعتمدة على الذكاء الاصطناعي

الذكاء الاصطناعي يساعد في تحليل البيانات الوراثية البشرية

ويسمح الذكاء الاصطناعي أيضًا بمعالجة البيانات الجينومية بسرعات غيرdent، مما يتيحdentأسرع للأهداف العلاجية، كما أشارت بريسيلا تشان من مبادرة تشان زوكربيرج.

يوضح دور الذكاء الاصطناعي في أطلس الخلايا البشرية هذه القدرة من خلال رسم خرائط لجميع أنواع الخلايا بسرعة ودقة؛ يقدم الذكاء الاصطناعي رؤى جديدة في علم الأحياء البشري. وكما أوضحت آنا ستودمان، كبيرة الباحثين في معهد أدا لوفليس، فإن أطلس الخلايا البشرية لن يكون ممكنًا بدون قوة معالجة البيانات التي يتمتع بها الذكاء الاصطناعي.

معالجة التحيز في استخدام الذكاء الاصطناعي

ورغم أن الذكاء الاصطناعي يتمتع بالعديد من الفوائد، فلا يزال يتعين علينا القيام بالكثير لضمان عدم تعزيزه للتحيزات الحالية. إذا حدث هذا، فسوف تكون نتائج البحوث والتطبيقات الصحية متحيزة، مع الأخذ في الاعتبار أن العديد من مجموعات البيانات ليست متنوعة.

وكما يوضح شورانجيت سينغ، مستشار التجربة الحية في ويلكوم، فإن الذكاء الاصطناعي لديه القدرة على إعادة إنتاج التحيزات الموجودة في بيانات الرعاية الصحية، وبالتالي تضخيم عدم المساواة الصحية.

تشرح آنا ستودمان كيف ولماذا يتم استخدام البيانات للمساعدة في بناء الثقة، خاصة مع المجتمعات المهمشة، لحل هذه التحيزات والتأكد من أن الذكاء الاصطناعي يفيد الجميع على قدم المساواة من خلال تمثيل أفضل في مجموعات البيانات والمزيد من التجارب الحياتية لأنواع مختلفة من الناس.

وقالت كارلي كروبينر إن الباحثين بحاجة إلى التحقق مما إذا كان الذكاء الاصطناعي هو على الأرجح أفضل تطبيق يمكن استخدامه لوظيفة معينة وما إذا كانت الحلول الأبسط المناسبة أكثر فعالية من حيث التكلفة.

التقارير المشفرة بواسطة إيمان أومواندا

سلك الاختلاف الرئيسي يساعد العلامات التجارية المشفرة على اختراق العناوين الرئيسية للسيطرة على العناوين الرئيسية