سبق للذكاء الاصطناعي أن أثبت قدرته على تحليل صور الأجهزة الطبية والنجاح في اختبارات طلاب الطب، أما الآن فحان دور أداة جديدة لإثبات قدرتها على قراءة التقارير التي يعدها الأطباء والتنبؤ بدقة بأخطار الوفاة ودخول المستشفى مجدداً، والمضاعفات المحتملة الأخرى.

تولى ابتكار البرنامج المدعم بالذكاء الاصطناعي فريق من كلية "غروسمان" للطب التابع لقسم لانغون للدراسات الصحية في جامعة نيويورك، ويخضع البرنامج إلى الاختبار راهناً في عدد من المستشفيات الشريكة للجامعة بهدف تعميم استخدام هذه التقنية في الوسط الطبي مستقبلاً.

لغة الأطباء

وقدمت دراسة منشورة في مجلة "نيتشر" العلمية تصوراً عن المنافع التي يمكن أن تتأتى من الاستعانة بهذا البرنامج، وقال المعد الرئيس للدراسة وجراح الأعصاب والمتخصص في الكمبيوتر بكلية الطب في نيويورك إريك أورمان، إن "النماذج التنبؤية غير القائمة على الذكاء الاصطناعي موجودة منذ مدة طويلة، إلا أن استخدامها محدود عملياً كون التصرف بالبيانات عملية ثقيلة".

ونقلت وكالة الصحافة الفرنسية عن أورمان قوله إن "الأمر المشترك في العمل الطبي أينما كان هو أن الأطباء يدونون ملاحظات عما يرونه وما يتحدثون عنه مع المرضى".

وأوضح أن فكرة الباحثين الأساس تمثلت في "معرفة ما إذا كان ممكناً الاستناد إلى الملاحظات الطبية كمصدر للبيانات، وبناء نماذج تنبؤية منها".

وتم تشكيل نموذج التوقعات المسمى "نيوترون" انطلاقاً من ملايين الملاحظات الطبية التي تتضمنها ملفات 387 ألف مريض عولجوا بين يناير (كانون الثاني) 2011 ومايو (أيار) 2020 في المستشفيات المرتبطة بجامعة نيويورك.

وشملت الملاحظات تقارير الأطباء المكتوبة والملاحظات عن تطور وضع المريض وصور الأشعة السينية والأجهزة الطبية والتوصيات المقدمة للمرضى عند مغادرتهم المستشفى، ويبلغ إجمال الكلمات التي تتضمنها 4.1 مليار كلمة.

وكانت أبرز تحديات البرنامج النجاح في تفسير اللغة التي يستخدمها الأطباء، إذ إن لكل منهم مصطلحاته التي تختلف بشكل كبير عن الآخر، وخصوصاً لجهة الاختصارات، وكذلك اختبروا الأداة في ظروف حقيقية، لا سيما من خلال تدريبها على تحليل تقارير مأخوذة من مستشفى في مانهاتن، ثم مقارنة النتائج بنتائج مستشفى في بروكلين لمرضى مختلفين.

توقعات اصطناعية

ومن خلال درس ما حدث للمرضى فعلياً تمكن الباحثون من قياس عدد المرات التي صحت فيها تنبؤات البرنامج، وجاءت النتيجة مدهشة حين تبين أن برنامج "نيوترون" تمكن من التنبؤ قبل خروج المرضى من المستشفيات الشريكة بوفاة 95 في المئة ممن فارقوا الحياة بالفعل لاحقاً، وصحت توقعاته في شأن 80 في المئة من أولئك الذين أعيد إدخالهم إلى المستشفيات بعد أقل من شهر على خروجهم منها.

واتسمت النتائج بدقة تفوق توقعات معظم الأطباء وتتجاوز أيضاً توقعات النماذج المعلوماتية غير القائمة على الذكاء الاصطناعي المستخدمة راهناً.

إلا أن المفاجأة كانت أن طبيباً ذا خبرة كبيرة ويحظى باحترام واسع في الوسط الطبي أعطى توقعات "أفضل حتى من تلك التي أعطاها البرنامج"، على ما شرح إريك أورمان.

كذلك نجح البرنامج بنسبة 79 في المئة في توقع مدة بقاء المرضى في المستشفى، وبنسبة 87 في المئة في توقع حالات امتناع الجهات الضامنة وشركات التأمين من تغطية نفقات الرعاية الطبية التي دفعها المرضى، وبنسبة 89 في المئة في توقع الحالات التي عانى فيها المرضى مشكلات صحية إضافية.

واختتم أورمان بالإشارة إلى أن الذكاء الاصطناعي لن يحل أبداً محل العلاقة بين المريض والطبيب، لكنه قد يتيح "توفير مزيد من المعلومات للأطباء لتمكينهم من اتخاذ قرارات مستنيرة".