يُحدث الذكاء الاصطناعي (AI) ثورة متزايدة في الطب المخبري، مما يؤدي إلى ظهور العديد من التطبيقات الملموسة التي تُحسّن العمليات وتعزز التشخيص. فيما يلي نظرة عامة على بعض تطبيقات الذكاء الاصطناعي الهامة والشركات المشاركة في هذا المجال:
تحليل الصور الآلي
أحد أكثر تطبيقات الذكاء الاصطناعي الواعدة في مجال الطب المخبري هو التحليل الآلي للصور المجهرية والبيانات المرئية الأخرى.
علم الأمراض الرقمي
تقوم شركات مثل Philips و GE Healthcare بتطوير أنظمة ذكاء اصطناعي لدعم أخصائيي علم الأمراض في تحليل عينات الأنسجة [1]. يمكن للبرنامج تحديد المناطق المشبوهة وتصنيف أنواع الخلايا والمساعدة في قياس المؤشرات الحيوية. هذا يزيد من كفاءة ودقة التشخيص.
علم الأحياء الدقيقة
في مجال علم الأحياء الدقيقة السريري، تُستخدم أنظمة تحليل الصور المدعومة بالذكاء الاصطناعي لتحديد وحساب الكائنات الدقيقة في العينات. أحد الأمثلة هو نظام Techcyte للكشف عن الطفيليات في عينات البراز، والذي يدعي المصنع أنه يحقق حساسية بنسبة 98.9٪ ويقلل وقت التحليل من 5 دقائق في المتوسط إلى 30 ثانية [4].
تحسين سير العمل في المختبر
يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي تحليل وتحسين عمليات المختبر المعقدة لزيادة الكفاءة.
معالجة العينات الذكية
تعمل Siemens Healthineers على أنظمة موجهة بالذكاء الاصطناعي لمعالجة العينات الآلية وتحسين سير العمل في المختبرات الكبيرة [5]. من خلال المحاكاة والتعلم الآلي، يمكن تحديد الاختناقات وتحسين العمليات.
التنبؤ بحجم الاختبار
يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي تحليل البيانات التاريخية للتنبؤ بالمدخلات المتوقعة للعينات. هذا يتيح تخطيطًا أفضل للقوى العاملة وتخصيصًا للموارد في المختبر [1].
المساعدة في التشخيص
يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي تحليل نتائج المختبر ومساعدة الأطباء في تفسير التشخيص ووضعه.
التفسير الآلي للنتائج
تقوم GE Healthcare بتطوير خوارزميات ذكاء اصطناعي يمكنها تقييم بيانات المختبر وتحديد القيم المشبوهة. يمكن للنظام أيضًا تقديم اقتراحات للفحوصات اللاحقة [1].
التحليلات التنبؤية
من خلال ربط بيانات المختبر بمعلومات سريرية أخرى، يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي تقدير مخاطر الإصابة بأمراض معينة والإشارة مبكرًا إلى المضاعفات المحتملة [1].
ضمان الجودة
يلعب الذكاء الاصطناعي أيضًا دورًا متزايد الأهمية في مراقبة الجودة في المختبرات.
التحقق التلقائي من المعقولية
يمكن لأنظمة من شركات مثل Siemens Healthineers التحقق تلقائيًا من معقولية قيم القياس وتحديد النتائج المشبوهة للمراجعة اليدوية [5].
مراقبة الدقة
يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي اكتشاف أدنى الانحرافات في سلاسل القياس، مما يشير مبكرًا إلى مشاكل محتملة في معدات المختبر [1].
لا يزال تطبيق الذكاء الاصطناعي في الطب المخبري في بدايته، ولكنه يظهر بالفعل إمكانات كبيرة لتحسين الكفاءة والدقة والجودة. تقود الشركات الرائدة مثل Siemens Healthineers و GE Healthcare و Philips وشركات الذكاء الاصطناعي المتخصصة تطويره. مع زيادة نضج التكنولوجيا وقبولها، من المتوقع أن يتم تطبيقها على نطاق واسع في المختبرات السريرية في السنوات القادمة.
المصادر:
[1] أفضل 10 شركات رعاية صحية تعمل بالذكاء الاصطناعي – VKTR.com https://www.vktr.com/ai-market/10-top-ai-health-care-companies/
[2] دفع عجلة الطب بحلول ذكاء اصطناعي عالية الفعالية https://www.siemens-healthineers.com/deu/innovations/artificial-intelligence
[3] انطلاق مختبر الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية https://www.fzi.de/2022/10/24/startschuss-fuer-ki-labor-im-gesundheitswesen/
[4] الاستعداد للذكاء الاصطناعي في المختبرات السريرية – healthcare-in-europe.com https://healthcare-in-europe.com/en/news/preparing-ai-clinical-laboratory.html
[5] تحسين إجراءات المختبر بالذكاء الاصطناعي – Siemens Healthineers https://www.siemens-healthineers.com/deu/perspectives/ai-in-lab-diagnostics
[6] John Snow Labs | معالجة اللغة الطبيعية والذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية https://www.johnsnowlabs.com
