الأبحاث تُظهر مساعدة الذكاء الاصطناعي في تحويل قطاع الرعاية الصحية

الذكاء الاصطناعي يعيد تشكيل أبحاث الصحة ويسرع اكتشاف الأدوية والتحقيق في الأمراض.

مع المساعدة التي يجلبها لقطاع الرعاية الصحية، فإنه يقدم أيضاً تحديات مثل تحيز البيانات والحاجة إلى الشفافية.

اقرأ أيضًا: الذكاء الاصطناعي والرعاية الصحية

الباحثون يستخدمون الذكاء الاصطناعي لتحليل بيانات صحية معقدة.

يدعم الذكاء الاصطناعي الباحثين في معالجة البيانات الصحية المعقدة. يعد بتحويل، وفهم، ومنع، وعلاج الأمراض. ومع ذلك، تشير الدكتورة كارلي كروبنر، رئيسة الأخلاقيات الحيوية في Wellcome، إلى أنه يجب نشره بشكل مسؤول لتجنب تعزيز التحيزات.

تُقلل الذكاء الاصطناعي بشكل كبير من عملية اكتشاف الأدوية، حيث تقوم بفرز كميات هائلة من البيانات لتحديد الأدوية الجديدة المحتملة، مما يقلل التكاليف والوقت. وهي مفيدة بشكل خاص في الأمراض النادرة والحالات التي تؤثر على البلدان ذات الدخل المنخفض والمتوسط.

اقرأ أيضًا: اختراقات في اكتشاف الأدوية المدعوم بالذكاء الاصطناعي

يساعد الذكاء الاصطناعي في تحليل البيانات الجينية البشرية

يتيح الذكاء الاصطناعي أيضاً معالجة البيانات الجينومية بسرعات غير مسبوقة، مما يتيح تحديد الأهداف العلاجية بسرعة أكبر، كما أشارت بريسيللا تشان من مبادرة تشان زوكربيرغ.

يلعب الذكاء الاصطناعي دوراً في خريطة الخلايا البشرية من خلال رسم خرائط سريعة ودقيقة لجميع أنواع الخلايا؛ حيث يوفر الذكاء الاصطناعي رؤى جديدة حول علم الأحياء البشري. كما توضح آنا ستودمان، الباحثة البارزة في معهد آدا لوفلايس، أن خريطة الخلايا البشرية لن تكون ممكنة بدون قوة معالجة البيانات التي يوفرها الذكاء الاصطناعي.

معالجة التحيز في استخدام الذكاء الاصطناعي

بينما يتمتع الذكاء الاصطناعي بالعديد من الفوائد، لا يزال هناك الكثير مما يجب فعله لضمان عدم تعزيزه للتحيزات الحالية. إذا حدث ذلك، ستكون نتائج البحث الصحي والتطبيق متحيزة، نظراً لأن العديد من مجموعات البيانات ليست متنوعة.

كما يشرح شورانجيت سينغ، مستشار ذو خبرة معيشية في ويلكوم، أن للذكاء الاصطناعي القدرة على إعادة إنتاج التحيزات الموجودة في بيانات الرعاية الصحية، وبالتالي تضخيم أوجه عدم المساواة الصحية.

تشرح آنا ستودمان كيف ولماذا يتم استخدام البيانات لبناء الثقة، لا سيما مع المجتمعات المهمشة، لحل هذه التحيزات وضمان استفادة الجميع بالتساوي من الذكاء الاصطناعي من خلال تمثيل أفضل في مجموعات البيانات ومزيد من الخبرات المعيشية لأنواع مختلفة من الناس.

قالت كارليغ كروبنر 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.

تقرير Cryptopolitan بقلم Emman Omwanda