الذكاء الاصطناعي يتفوق على الجراحين في كتابة التقارير الطبية
تاريخ النشر: 17th, February 2025 GMT
أظهرت دراسة حديثة أن الذكاء الاصطناعي يمكّن أجهزة الحاسوب من متابعة الجراحين وهم يجرون العمليات ثم كتابة ملاحظات ما بعد الجراحة، والتي تكون أدق مما قد يكتبه الأطباء أنفسهم.
وأشار الباحثون في تقرير عن الدراسة -المنشورة في دورية "جورنال أوف ذا أمريكان كوليدج أوف سيرجنز"- إلى أن كتابة الملاحظات الجراحية التي توثق تفاصيل الإجراء الجراحي مملة وغالبا ما تحتوي على معلومات غير دقيقة وغير كاملة.
وكتب الباحثون في التقرير "لا تسهل التقارير الجراحية التواصل بين مقدمي الرعاية الصحية فحسب، وإنما تقدم أيضا أساسا لتحديد التشخيص والاختبارات الطبية والعلاج، وتُستخدم في معايرة جودة الجراحة وتمكين جهود البحث الجراحي وتتبع الامتثال للمتطلبات التنظيمية والمبادئ التوجيهية القائمة على الأدلة".
وأضافوا "يمكن القول إنها الوثيقة الأهم في الجراحة بأكملها". وباستخدام تقنية الذكاء الاصطناعي، درب الباحثون أنظمة "الرؤية الحاسوبية" على اكتشاف تصرفات الجراحين في مقاطع مصورة لعمليات بمساعدة الروبوت لإزالة البروستاتا.
ولكل خطوة ممكنة من العملية، مثل إزالة العقد الليمفاوية أو ربط الأوردة، كتب الباحثون نصا وصفيا مسبقا.
وبينما كان نظام الذكاء الاصطناعي "يشاهد" التسجيل المصور اكتشف خطوات الجراح وجمع النص في تقرير جراحي سردي.
إعلان
الآلة تتفوق على الإنسان
وعندما اختبر الباحثون النظام باستخدام مقاطع مصورة عن 158 حالة حقيقية، احتوت 53% من التقارير التي كتبها الجراحون على تناقضات، مقارنة مع 29% من تقارير الذكاء الاصطناعي، حسبما حددها فريق من الخبراء من المراجعين.
وتسنى العثور على تناقضات كبيرة مع الإجراءات المسجلة في المقاطع المصورة، والتي قد تكون ذات أهمية لرعاية المريض لاحقا، في 27% من تقارير الجراحين وفي 13% فقط من تقارير الذكاء الاصطناعي.
وقال الباحثون إنه مع إجراء المزيد من الاختبارات، فإن التكنولوجيا الجديدة لديها القدرة على "تقليل عبء التوثيق وتحسين دقة التقارير الجراحية وتعزيز الشفافية الجراحية وتقليل عدم الموضوعية في التوثيق الجراحي".
المصدر: الجزيرة
كلمات دلالية: حريات الذکاء الاصطناعی
إقرأ أيضاً:
الذكاء الاصطناعي يعزز دقة التنبؤ بهياكل الأجسام المضادة
طوّر باحثون في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) نموذجًا حسابيًا جديدًا قادرًا على التنبؤ بهياكل الأجسام المضادة بدقة غير مسبوقة، مما قد يُحدث تحولًا كبيرًا في تصميم أدوية فعالة ضد أمراض معدية مثل كوفيد-19 وHIV.
الذكاء الاصطناعي يتجاوز التحديات السابقة
رغم التقدم الكبير الذي حققته نماذج الذكاء الاصطناعي المعتمدة على "نماذج اللغة الكبيرة" (LLMs) في التنبؤ بهياكل البروتينات، إلا أنها واجهت صعوبات عند التعامل مع الأجسام المضادة، خاصة بسبب المناطق شديدة التغير فيها والمعروفة بـ"المناطق مفرطة التغير". للتغلب على هذه العقبة، ابتكر فريق (MIT) تقنية جديدة تحسّن أداء هذه النماذج وتمنحها القدرة على فهم تعقيدات هذه البروتينات المناعية.
تقول بوني بيرغر، أستاذة الرياضيات في (MIT) ورئيسة مجموعة الحوسبة والبيولوجيا في مختبر علوم الحاسوب والذكاء الاصطناعي (CSAIL): «طريقتنا تسمح بالوصول إلى نطاق واسع من الاحتمالات، مما يتيح لنا إيجاد إبر حقيقية في كومة قش. وهذا قد يوفر على شركات الأدوية ملايين الدولارات بتجنب التجارب السريرية غير المجدية».
نموذج AbMap: أداة ذكية للتنقيب في بحر الأجسام المضادة
النموذج الجديد، الذي يحمل اسم (AbMap)، يعتمد على وحدتين مدربتين بشكل دقيق: الأولى تتعلم من بنى ثلاثية الأبعاد لحوالي 3000 جسم مضاد موجودة في قاعدة بيانات البروتينات (PDB)، والثانية تعتمد على بيانات تقيس مدى ارتباط أكثر من 3700 جسم مضاد بثلاثة أنواع مختلفة من المستضدات.
باستخدام (AbMap)، يمكن التنبؤ بهيكل الجسم المضاد وقوة ارتباطه بالمستضد، فقط من خلال تسلسل الأحماض الأمينية. وفي تجربة واقعية، استخدم الباحثون النموذج لتوليد ملايين التعديلات على أجسام مضادة تستهدف بروتين «سبايك» لفيروس SARS-CoV-2، وتمكّن النموذج من تحديد أكثرها فعالية.
وقد أظهرت التجارب بالتعاون مع شركة Sanofi أن 82 % من الأجسام المضادة المختارة باستخدام النموذج أظهرت أداءً أفضل من النسخ الأصلية.
اختصار الطريق نحو العلاجات الفعالة
يُعد هذا التقدم فرصة ذهبية لشركات الأدوية لتقليص الوقت والتكاليف اللازمة في مراحل البحث والتطوير. ووفقًا للبروفيسور روهيت سينغ، المؤلف المشارك للدراسة: «الشركات لا تريد المخاطرة بكل شيء في جسم مضاد واحد قد يفشل لاحقًا. النموذج يمنحها مجموعة من الخيارات القوية للمضي قدمًا بثقة».
تحليل الاستجابات المناعية على مستوى الأفراد
بعيدًا عن التطبيقات الدوائية، يُمكن للنموذج أن يُحدث نقلة في فهم التباين في الاستجابات المناعية بين الأفراد. فعلى سبيل المثال، لماذا يُصاب البعض بكوفيد-19 بشكل حاد، بينما ينجو آخرون دون أعراض؟ أو لماذا يبقى بعض الأشخاص غير مصابين بـHIV رغم تعرضهم للفيروس؟
الدراسة أظهرت أنه عند مقارنة البنية الثلاثية للأجسام المضادة بين الأفراد، فإن نسبة التشابه قد تكون أعلى بكثير من النسبة التي تُظهرها المقارنة الجينية التقليدية (10%). وهذا قد يفتح الباب لفهم أعمق لكيفية عمل جهاز المناعة وتفاعله مع مسببات الأمراض المختلفة.
يقول سينغ: «هنا يتجلى دور نماذج اللغة الكبيرة بوضوح، فهي تجمع بين نطاق التحليل الواسع القائم على التسلسل الجيني ودقة التحليل البنيوي».
دعم وتمويل دولي
حظي البحث بدعم من شركة Sanofi وعيادة عبد اللطيف جميل لتعلم الآلة في مجال الصحة، مما يعكس تزايد اهتمام المؤسسات العالمية بالذكاء الاصطناعي كأداة استراتيجية في الطب الحيوي.
بهذا الإنجاز، يُبرهن الذكاء الاصطناعي مجددًا على قدرته في إحداث ثورة صامتة في المختبرات الطبية، حيث لا تقتصر فوائده على التسريع والتحليل، بل تمتد لتوجيه القرارات الحاسمة التي قد تُنقذ أرواح الملايين.
أسامة عثمان (أبوظبي)
برلماني يطالب بإجراء تعديل تشريعي شامل في قانون الضريبة على العقارات المبنية