يعتبر التشخيص الطبي هو عملية تقييم الحالات الطبية أو الأمراض من خلال تحليل الأعراض والتاريخ الطبي ونتائج الاختبارات. يهدف إلى تحديد سبب المشكلة الطبية وإجراء تشخيص دقيق لتوفير علاج فعال. قد يشمل ذلك إجراء اختبارات تشخيصية مختلفة، مثل اختبارات التصوير (مثل الأشعة السينية والرنين المغناطيسي والطبقي محوري)، بالإضافة إلى اختبارات الدم، و فحص الخزعات.
تساعد نتائج هذه الاختبارات الأطباء في تحديد أفضل طريقة لعلاج مرضاهم. وبالإضافة إلى مساعدة في تشخيص الحالات الطبية، يمكن اللجوء للاستقصاءات التشخيصية لمراقبة تقدم الحالة وتقييم فعالية العلاج، وكشف المشاكل الصحية المحتملة قبل أن تصبح خطيرة.
مع ثورة الذكاء الاصطناعي الأخيرة، يمكن تحسين التشخيص الطبي من خلال تحسين دقة التنبؤ وسرعة وكفاءة العملية التشخيصية. حيث يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي تحليل الصور الطبية (مثل الأشعة السينية والرنين المغناطيسي والإيكو والطبقي المحوري و DXAs)، بالإضافة لتحليل كميات كبيرة من بيانات المرضى، بما في ذلك الصور ثنائية وثلاثية الأبعاد، والمؤشرات الحيوية (مثل تخطيط القلب وتخطيط الدماغ وتخطيط الأعصاب)، والعلامات الحيوية (مثل درجة حرارة الجسم ومعدل نبضات القلب ومعدل التنفس وضغط الدم)، والمعلومات الديموغرافية (مثل الجنس و العمر…)، والتاريخ الطبي، بالإضافة إلى نتائج اختبارات المختبر. يمكن أن يؤدي ذلك لدعم عملية اتخاذ القرار وتوفير نتائج تنبؤية دقيقة. مما يسمح للأطباء باتخاذ قرارات أكثر توجيهًا بشأن رعاية المرضى. من خلال دمج مصادر البيانات المتعددة، يمكن لمقدمي الرعاية الصحية أن يحصلوا على فهم أكثر شمولًا لصحة المريض والأسباب الكامنة وراء أعراضهم، والحصول على صورة أكثر اكتمالًا لصحة المريض، مما يقلل من نسبة الأخطاء ويحسن دقة التشخيص.
تمكن البيانات متعددة الوسائط مقدمي الرعاية الصحية في مراقبة تقدم الحالة مع مرور الوقت، مما يسمح بعلاج أكثر فعالية وإدارة الأمراض المزمنة، ويمكن لأدوات XAI أتمتة المهام الروتينية، مما يتيح لمقدمي الرعاية الصحية التركيز على رعاية المرضى الأكثر تعقيدًا.
أما عن مستقبل التشخيص الطبي القائم على الذكاء الاصطناعي من المرجح أن يتميز بالنمو والتطور المستمر. تتم إدخال تقنيات الذكاء الاصطناعي المتقدمة في مجال البحث، مثل الذكاء الاصطناعي الكمومي (QAI)، لتسريع عملية التدريب التقليدية وتوفير نماذج تشخيص سريعة. تتمتع أجهزة الكمبيوتر الكمومية بقدرة معالجة أكبر بكثير من الكمبيوترات التقليدية، وهذا يسمح لخوارزميات QAI بتحليل كميات ضخمة من البيانات الطبية بسرعة، مما يؤدي إلى تشخيصات أكثر دقة وكفاءة. يمكن للخوارزميات الكمومية تحسين عمليات اتخاذ القرار في التشخيص الطبي، مثل اختيار أفضل خطة علاج للمريض بناءً على تاريخه الطبي وعوامل أخرى.
مفهوم آخر هو الذكاء الاصطناعي العام (GAI)، والذي يستخدم في مشاريع وشركات مختلفة، مثل DeepQA لشركة OpenAI وWatson لشركة IBM وDeepMind لشركة Google. يهدف GAI في التشخيص الطبي إلى تحسين دقة وسرعة وكفاءة التشخيص الطبي، بالإضافة إلى تزويد مقدمي الرعاية الصحية بأفكار ودعم قيم في تشخيص وعلاج المرضى. من خلال استخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي لتحليل كميات ضخمة من البيانات الطبية وتحديد الأنماط والعلاقات، مما يؤدي إلى تحسين نتائج المرضى ونظام رعاية صحية أكثر كفاءة وفعالية.
أما عن التحديات التي تواجه الذكاء الاصطناعي في التشخيص الطبي فهي عديدة منها تقنية وتنظيمية وأخلاقية يجب التغلب عليها لتحقيق الإمكانات الكاملة للتكنولوجيا. التحدي الأول يتعلق بجودة وتوفر البيانات الطبية، حيث تتطلب خوارزميات الذكاء الاصطناعي كميات كبيرة من البيانات الموسومة عالية الجودة لتكون فعالة، وهذا يمكن أن يكون تحديًا في المجال الطبي، حيث تكون البيانات غالبًا متشظية أو غير مكتملة أو غير موسومة أو غير متاحة. وفي الوقت نفسه، يمكن أن تكون خوارزميات الذكاء الاصطناعي متحيزة إذا تم تدريبها على بيانات غير ممثلة للسكان التي يُفترض أن تخدمها، مما يؤدي إلى تشخيصات غير صحيحة أو غير عادلة. ومن المسائل الأخرى تتعلق باستخدام الذكاء الاصطناعي العام في التشخيص الطبي لمجموعة بيانات خاصة وحساسة، مما يثير بعض الأسئلة الأخلاقية، بما في ذلك خصوصية البيانات وشفافية الخوارزميات والمساءلة عن القرارات التي يتخذها خوارزميات الذكاء الاصطناعي. على الرغم من أن بعض الحلول مع التعلم الموزع قد تم تقديمها مؤخرًا لحل مثل هذه المشكلات، إلا أن الأداة لا تزال تحتاج إلى مزيد من التحقيق للتأكد من قدرتها على التطبيق في مجال البحث الطبي. بالإضافة إلى ذلك، يتم تطوير أدوات التشخيص الطبي القائمة على الذكاء الاصطناعي غالبًا من قبل شركات ومؤسسات مختلفة، وهناك حاجة لمعايير وبروتوكولات التشغيل المشتركة لضمان أن تتعاون هذه الأدوات بشكل فعال. يمكن لتقنيات الذكاء الاصطناعي أن تحلل تاريخ المرضى ووراثتهم وعوامل أخرى لإنشاء خطط علاج شخصية، ومن المرجح أن يستمر هذا الاتجاه في التطوير في المستقبل.
