التكنولوجيا الرائدة والتقنيات التى لا مثيل لها فى الذكاء الاصطناعى لاكتشاف الأمراض

في وجود التقدم الكبير وتداخل التقنية في مناحي الحياة المتغايرة، والحاجة الملحة لإقحامها على نحو أضخم في الميدان الطبي، وهو ما يتم فعليا حيت نشاهد تعلُم أنظمة الذكاء الاصطناعي تشخيص الأمراض ببطء، كما لو أنها طبيب، والذي يعطي الإنطباع أنه سوف يكون متاح حولنا بعد وقت قريبً في المستشفيات.

وأقرب مثال لهذا عدد من الباحثين من الكلية الجامعية في لندن ومؤسسة Deepmind الموالية لقوقل بالشراكة مع أضخم مستشفي للعيون في أوروبا وشمال أمريكا (Moorfields Eye)، الذين خلقوا نسق برمجي بمقدوره تشخيص أكثر من  50 مرضاً تصيب العين، وهذا من خلال المسح ثلاثي الأبعاد للعين، والذي يعاون في وصف الدواء للعليل على نحو سريع.

ويعد ذلك الشغل نتيجة تساعد مكثف من قبل الشركات الثلاثة لفترة سنوات، ويعتبر ذلك النسق البرمجي غير مستعد هذه اللحظة للاستخدام في العيادات، سوى أنه سيأخذ موضعه في المستشفيات خلال فترة سنوات.

وأقبل وصف المشروع في المجلة الطبية Nature Medicine، على أنه يعتمد على نحو رئيسي على نسق التعلم العميق، المرتكز على عدد هائل ومعقد من الخوارزميات التي تُستخدم لأخذ فكرة عن أنماط غير مشابهة من المعلومات، حيث أن المعلومات هي مخرجات المسح ثلاثيّ الأبعاد للعين، باستعمال تكنولوجيا التصوير المقطعي البصري (OCT)، وتحدث تلك العملية بنحو 10 دقائق، يتم فيها ترديد أشعة قريبة من تحت الحمراء في المساحة المعتمة للسطح الداخلي للعين، العاملة على خلق صور ثلاثية الأبعاد للأنسجة، والتي تعتبر أداة منتشرة الاستعمال لتقييم سلامة العين، بالإضافة لتقنية OCT التي تعد كأدة للكشف المبكر عن الأمراض التي تصيب العين.

وقام النسق البرمجي بـ 15000 تصوير مقطعي بصري لأعين 7500 عليل، وفي أثناء امتحان المقارنة لأداء الذكاء الاصطناعي مع التشخيص من قبل لجنة مكونة من 8 أطباء، بينت التجربة أن النسق أعطى نفس التوصيات، بادخار وقت يبلغ الي 94%.

ومع أن تلك النتائج مشجعة لكن عديد من المتخصصون متخوفين من عملية دمج مثل تلك الأنظمة في الإجراءات الوقائية، ويظهر أن التحدي الأضخم في العثور على آلية مناسبة لإقحامها في الشغل الطبي المباشر، بدرجة أمان عالية تمنع أي أخطاء لا يحمد عقباها في حال الاعتماد التام على النسق في التشخيص.