كيف يسرع كوفيد -19 اعتماد الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية

تسبب جائحة COVID-19 في تحولات عميقة داخل كل من نظام الرعاية الصحية والعالم بأسره. تُظهر الطبيعة المستمرة والديناميكية لحالة الطوارئ الصحية العامة هذه قيمة وجود طرق وحلول قابلة للتكيف بدلاً من ثابتة. تحت مظلة الطب عن بعد والصحة الرقمية ، يتم استخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي بشكل متزايد والجمع بينهما لتحليل البيانات وإعطاء رؤى قابلة للتنفيذ لتحسين الرعاية الصحية. تحرك الأطباء نحو استخدام الأجهزة الرقمية ، لكن Covid-19 يسرع هذا التحول.

دور الذكاء الاصطناعي

بشكل عام ، عندما نحاول اتخاذ قرار بناءً على الكثير من البيانات - على سبيل المثال ، إذا كان 100000 عامل مشارك يؤثر على نتيجة ما - فقد تكون مهمة شاقة للبشر. مع استمرار زيادة عدد العوامل ، يصبح من الصعب اكتشاف العلاقة التي تربط المدخلات والمخرجات. هذا هو السبب في أن التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي يلعبان دورًا حيويًا. على الرغم من أن الآلات ليست ذكية تمامًا ، إلا أنها تساعد في اتخاذ قرار متوازن استنادًا إلى البيانات وتساعدنا في توسيع نطاق الطريقة التي ندير بها البيانات.

التحول الرقمي الآن

يؤدي الانتشار المستمر لـ COVID 19 إلى توسيع أنظمة تشغيل الرعاية الصحية وما وراءها. لقد رأينا أوجه قصور في كل شيء ، من الأقنعة والقفازات إلى أجهزة التهوية ، ومن مساحة غرفة الطوارئ إلى أسرة العناية المركزة إلى معدل اتصال الإنترنت وأمانه. الوضع مرعب: يمكن لاقتصادنا وأنظمة الرعاية الصحية لدينا إدارة الطلب الخطي المتزايد ، بينما ينتشر الفيروس بمعدل أسي. لا يمكن لنظام الصحة العامة لدينا الحماية من هذا النوع من الحاجة المتفجرة دون الاختيار السريع والواسع النطاق لنماذج العمل الرقمية. بينما نتسابق للقضاء على انتشار الفيروس ، يمكننا تحسين آليات الاستجابة لدينا ، ورقمنة أكبر عدد ممكن من الخطوات. العمليات التقليدية - تلك التي تعتمد على الأشخاص للعمل في المسار المحفوف بالمخاطر لمعالجة الإشارات - يتم فرضها من خلال المعدل الذي يمكننا به الاستعداد والتخطيط واستخدام العمالة البشرية. علاوة على ذلك ، تنتج العمليات التقليدية عوائد متناقصة مع زيادة حجمها. من ناحية أخرى ، يمكن للأنظمة الرقمية أن تتوسع دون مثل هذه القيود ، بمعدلات غير محدودة عمليًا. الاختناقات التقنية الوحيدة هي قوة الحوسبة وسعة الغرفة - ولدينا وفرة في كليهما.

أعد تعلم القواعد بدلاً من إعادة كتابة القواعد

تدرك المنظمات أن الأنظمة المستندة إلى القواعد غير قادرة على التعامل مع التغييرات السريعة والديناميكية التي أحدثها COVID-19 في العالم اليوم. ونتيجة لذلك ، فإنهم يتجهون إلى حلول أكثر مرونة ويمكن إعادة تدريبهم. يمكّن الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي الأنظمة من إعادة تعلم القواعد بدلاً من إعادة كتابة القواعد. مراقبة وتحليل البيانات أمر بالغ الأهمية. ومع الفيروسات ، تعد هذه المراقبة أمرًا حيويًا لسرعة استجابة الصحة العامة. على سبيل المثال ، تقوم بعض المنظمات بفحص مستويات الإرسال على مستوى الدولة والبيانات الديموغرافية لتحديد معدل الإرسال لمناطق معينة. يبحث آخرون في العلاقة بين المحددات الاجتماعية للصحة والاستشفاء. هناك أيضًا ادعاءات حول كيفية استخدام التعلم الآلي لتشخيص COVID-19 من الأشعة السينية على الصدر.

لقد أدى COVID-19 إلى تسريع قبول وتوسيع نطاق الأدوات الافتراضية وأدوات الذكاء الاصطناعي. من روبوتات الذكاء الاصطناعي المستخدمة من قبل Providence and Partners HealthCare إلى المستشفى الميداني الذكي في ووهان ، يتم تطبيق التحول الرقمي السريع لمحاربة تهديد COVID-19 المتزايد بشكل كبير. نأمل ونتوقع أن تؤدي تجربتنا مع COVID-19 إلى تحسين ونضج بشكل كبير في الطريقة التي نقدم بها الرعاية الصحية في المستقبل.