استخدم الباحثون في جامعتي نوتنغهام وإمبريال كوليدج في لندن، الذكاء الاصطناعي للمساعدة في التنبؤ بالأيام الأخيرة لأصحاب الأمراض المزمنة. إذ قام العلماء بتوظيف العديد من نماذج الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات الصحية للمرضى من أجل التنبؤ بخطر الوفاة المبكرة لشخص ما.
ووفقا لموقع لايف ساينس الأمريكي، فقد حدد نموذج الذكاء الاصطناعي الأكثر تطوراً بشكل صحيح مخاطر 76 بالمائة من المرضى الذين ماتوا في عمر مبكر، بينما حددت الخوارزميات التقليدية فقط حوالي 44 بالمائة من المرضى الذين كانوا معرضين لخطر انخفاض متوسط ​​العمر المتوقع.
وقال الباحث الرئيس في الدراسة، الدكتور ستيفن ونغ "لقد خطونا خطوة كبيرة إلى الأمام في هذا المجال من خلال تطوير نهج فريد وشامل للتنبؤ بخطر وفاة شخص مبكر من خلال التعلم الآلي". وأضاف الأستاذ المساعد في علم الأوبئة وعلوم البيانات، في حواره للموقع المتخصص في الأخبار العلمية: "نستخدم  أجهزة الكمبيوتر لإنشاء نماذج جديدة للتنبؤ بمخاطر تأخذ في الاعتبار مجموعة واسعة من العوامل الديموغرافية والبيومترية والسريرية ونمط الحياة لكل فرد يتم تقييمه، وحتى استهلاكهم من الفواكه والخضروات واللحوم يوميا."
الأكثر دقة
استخدم العلماء والأطباء بيانات من نصف مليون شخص في المملكة المتحدة لتطوير البرنامج الذي يتنبأ بخطر الموت المبكر بين عامي 2006 و 2016. توفي حوالي 14000 من هؤلاء المشاركين في عمر مبكر، معظمهم بسبب السرطان وأمراض الجهاز التنفسي وأمراض القلب. وأوضح ونغ أن نماذج الذكاء الاصطناعي كانت "أكثر دقة بكثير" في التنبؤ بتلك الوفيات المبكرة، بحسب ما ورد في الموقع العلمي.
ويأخذ كل شيء في الحسبان، بدءًا من تاريخ أسرة المريض والأمراض التي يعاني منها وحتى كمية الملح التي يتناولها، واستخدام الدواء. وتوصل الباحثون إلى أن نظام الذكاء الاصطناعي بلغت دقته في الاختبارات نحو 10% أكثر من تقديرات الأنظمة الحالي، بحسب موقع ديلي ميل البريطاني والذي نشر الدراسة أيضا.
فعالية في كل الحالات؟
وفي نفس السياق، أوضح البروفيسور جو كاي، المشرف على الدراسة، أن هناك اهتمام كبير بإمكانية استخدام" الذكاء الاصطناعي "أو" التعلم الآلي " للتنبؤ بالنتائج الصحية بشكل أفضل. وأكد أنه في بعض الحالات، قد تساعد وفي حالات أخرى قد لا تكون مفيد.
​ويتوقع العلماء أن يلعب الذكاء الاصطناعي دورا حيويا في تطوير الطب الشخصي. ويضيفون أنه يلزم إجراء مزيد من البحوث حول فعالية التعلم الآلي في المجموعات السكانية الأخرى، وكذلك كيفية دمج الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية اليومية.

التعليقات