في السنوات الأخيرة، تم تحقيق تقدم علاجي كبير في علاج التصلب المتعدد (MS). تبشر العلاجات الجديدة ونهج العلاج بالتحكم المحسن في نشاط المرض وإبطاء تقدم الإعاقة. كان أحد المعالم الهامة هو إدخال الأجسام المضادة المستنفدة للخلايا البائية مثل أوكريليزوماب (Ocrevus). تُظهر بيانات طويلة الأمد على مدى 9 سنوات الآن فوائد العلاج المبكر: 48.2% من المرضى الذين تلقوا أوكريليزوماب منذ البداية لم يُظهروا أي نشاط للمرض، مقارنة بـ 25.7% فقط عند التحويل لاحقًا من الإنترفيرون[1]. هذا يؤكد أهمية بدء العلاج المبكر بالأدوية عالية الفعالية. مثبطات بروتون تيروزين كيناز (BTKi) واعدة أيضًا، وهي فئة جديدة من المواد الفعالة قيد الدراسة حاليًا في المرحلة الثالثة من التجارب السريرية. يُفترض أن المواد مثل إيفوبروتينيب وتوليبروتينيب وفينيبروتينيب، على عكس الأجسام المضادة، يمكنها عبور الحاجز الدموي الدماغي وقمع الالتهاب المزمن في الجهاز العصبي المركزي[5]. ومع ذلك، فشل إيفوبروتينيب في دراستين من المرحلة الثالثة في تحقيق النقطة النهائية الأولية المتمثلة في تقليل معدل الانتكاس مقارنة بتيري فلونومايد[6]. هذا يثير السؤال…

لقد أتاح الذكاء الاصطناعي (AI) تقدمًا هائلاً في الطب في السنوات الأخيرة، ولكنه يحمل أيضًا مخاطر كبيرة يجب تقييمها بعناية. تتمثل إحدى المشكلات الرئيسية في أمن البيانات وحماية خصوصية المرضى. البيانات الطبية حساسة وقيمة للغاية، ولهذا السبب غالبًا ما تكون هدفًا للهجمات السيبرانية [1]. يؤدي التخزين والتحليل المركزي الواسع للبيانات الصحية بواسطة أنظمة الذكاء الاصطناعي إلى زيادة هذا الخطر [2]. يتمثل خطر جسيم آخر في التشخيصات الخاطئة المحتملة وأخطاء العلاج من قبل أنظمة الذكاء الاصطناعي. في حين أن نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة القائمة على اللغة يمكنها توليد إجابات تبدو احترافية، إلا أنها قد تحتوي على أخطاء جسيمة، خاصة عندما يتعلق الأمر بالمسائل الطبية [3]. مثال ملموس على ذلك سيكون نظام ذكاء اصطناعي يصنف تغيرات الجلد على أنها غير ضارة عن طريق الخطأ، بينما قد يتعرف عليها طبيب الأمراض الجلدية على أنها محتملة الإصابة بالسرطان [2]. تحذر منظمة الصحة العالمية (WHO) أيضًا من خطر إساءة استخدام تقنية الذكاء الاصطناعي لنشر معلومات مضللة قد…

يُحدث الذكاء الاصطناعي التوليدي ثورة متزايدة في الأبحاث السريرية، ويَعِد بجعل العديد من العمليات أكثر كفاءة وفعالية. يتمثل أحد مجالات التطبيق الرئيسية في تسريع تجنيد المرضى للدراسات السريرية. أظهر باحثون في مستشفى ماس جنرال بريغهام أن برامج الذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT يمكنها تسريع عملية الفحص لتحديد المشاركين المناسبين في الدراسة بشكل كبير [8]. في دراستهم، استخدموا إصدارًا من GPT-4 من OpenAI عبر سحابة Microsoft Azure للبحث في السجلات الطبية للمرضى عن معايير الأهلية لدراسة قصور القلب. حقق الذكاء الاصطناعي دقة تتراوح بين 97.9٪ و 100٪ مقارنة بتقييم الخبراء - وبتكلفة متوسطة تبلغ 11 سنتًا فقط لكل مريض [8]. يُستخدم الذكاء الاصطناعي التوليدي أيضًا في إنشاء بروتوكولات الدراسة وتحليل بيانات الدراسة. طورت شركة Intelligent Medical Objects طريقة تسمى SEETrials لاستخراج معلومات السلامة والفعالية من ملخصات الدراسات باستخدام GPT-4 [9]. يتيح ذلك للباحثين نظرة عامة سريعة…

يتعرض المزيد والمزيد من مؤسسات الرعاية الصحية لهجمات إلكترونية، وتؤثر الحوادث سلبًا على رعاية المرضى. هذا ما كشف عنه استطلاع أجرته شركة Proofpoint للأمن السيبراني وشركة الأبحاث Ponemon Institute. ووجد التقرير أن 92% من مؤسسات الرعاية الصحية تعرضت لهجوم إلكتروني واحد على الأقل في الأشهر الاثني عشر الماضية، مقارنة بـ 88% في العام الماضي. وأفاد ما يقرب من 70% أن الهجمات أثرت على رعاية المرضى. أفادت 56% من المؤسسات التي واجهت الأنواع الأربعة الشائعة من الهجمات الإلكترونية عن نتائج علاجية سيئة للمرضى بسبب تأخير العلاج، وذكرت 53% حدوث المزيد من المضاعفات في الإجراءات، وقال 28% إن معدل وفيات المرضى قد ارتفع. https://www.proofpoint.com/us/resources/threat-reports/ponemon-healthcare-cybersecurity-report