كلية الطب

الاسم : م.م. مصطفى عامر عبيد

فرع علم وظائف الأعضاء (الفسلجة)/ كلية الطب

ماجستير في علوم الحاسبات 

العلاقة بين الذكاء الاصطناعي والاطباء في التشخص

يعتبر التشخيص من أهم المسؤوليات التي تقع على عاتق جميع الأطباء، ولا يمكن المبالغة في أهميته للبشرية. الأطباء مكلفون باستنتاج الأمراض

أو ابتكار علاجات بناءً على علامات وأعراض محددة، والملاحظات، والمعرفة أثناء التشخيص.

من خلال توفير التقنيات التي تكشف عن الارتباطات المعقدة التي لا يمكن اختزالها إلى معادلة، زاد الذكاء الاصطناعي (AI) من فرص الأطباء الذين لديهم خبرة إحصائية قليلة أو معدومة

في تطبيق فوائد أساليب التشخيص القائمة على الذكاء الاصطناعي لتعزيز تحسين الخدمة.

ساهمت تقنيات الذكاء الاصطناعي (AI) بشكل كبير في تقدم الطب الحيوي والمعلوماتية الطبية من خلال توفير قدرات التفكير،

والتي تتكون من استنتاجات من الحقائق والقواعد باستخدام الاستدلال، أو مطابقة الأنماط، أو منهجيات البحث الأخرى. يعد النظام الخبير،

والمنطق الضبابي، والشبكات العصبية الاصطناعية، ونظام الخبير العصبي الغامض مجالات حديثة للتقدم في الذكاء الاصطناعي فيما يتعلق

بالتشخيصات الطبية التي تعد الأساليب الرئيسية التي يتم دعم الأطباء بها في هذا المسعى الصعب.

في السنوات الأخيرة، وجدت أنظمة الذكاء الاصطناعي (خاصة التشخيص بمساعدة الكمبيوتر والشبكات العصبية الاصطناعية) عددًا متزايدًا من التطبيقات في التشخيص الطبي.

هذه الخوارزميات هي خوارزميات تعلم تكيفية يمكنها التعامل مع أنواع متنوعة وغير متجانسة من البيانات السريرية ودمجها في المخرجات المصنفة.

هي تقنيات حسابية مصممة لمحاكاة الطريقة التي يؤدي بها الدماغ البشري مهمة معينة

   وذلك من خلال معالجة ضخمة موزعة بالتوازي وتتكون من وحدات معالجة بسيطة. هذه الوحدات هي معالجة بسيطة.

هذه الوحدات ليست سوى عناصر حسابية تسمى (الخلايا العصبية أو العقد)، والتي لها خاصية عصبية من حيث أنها تخزن المعرفة

العملية والمعلومات التجريبية لإتاحتها للمستخدم، عن طريق ضبط الأوزان

لذا فإن (ANN) يشبه الدماغ البشري من حيث أنه يكتسب المعرفة عن طريق التدريب ويخزن هذه المعرفة

باستخدام وصلات داخل الخلايا العصبية تسمى الأوزان الشبكية.

   هناك أيضًا تشابه بيولوجي عصبي، والذي يمنح علماء الأحياء الفرصة للاعتماد على العلم (ANN) لفهم تطور الظواهر البيولوجية.

من خلال تحليل العديد من الاضطرابات الجسدية والعقلية المختارة، يتم استكشاف مفهوم وقدرة وفائدة تقنيات الشبكة العصبية الاصطناعية للتشخيص الطبي.

ركزت غالبية دراسات المراجعة في هذا المجال فقط على المشاكل الجسدية، متجاهلة الأمراض العقلية.

تكتسب الشبكات العصبية الاصطناعية (ANN) شعبية كبيرة لدرجة أن نماذجها وأساليبها أصبحت أدوات قياسية في علوم الكمبيوتر،

لا سيما في دعم القرار والأنظمة الخبيرة. لا يمكن إنكار أن ANN هي أداة قوية لمساعدة الأطباء وغيرهم من المتخصصين الطبيين وأصحاب المصلحة

في التشخيص والتشخيص والإجراءات الأخرى.

تشمل فوائد ANN ما يلي: القدرة على معالجة حجم كبير من البيانات؛ قابلية النظام للتكيف والمرونة؛ تشخيص المرض في الوقت المناسب

؛ تقليل احتمالية إغفال البيانات ذات الصلة ؛ والقدرة على معالجة مجموعات البيانات التي تم جمعها من مصادر متعددة مثل الأصوات

والصور والأعراض والرسائل النصية وما إلى ذلك.

والاستخدامات الأخرى للشبكة العصبية الاصطناعية التي سنتحدث عنها في المقالات القادمة

زادت تطبيقات الشبكة العصبية الاصطناعية بشكل كبير نتيجة التطور التقني في مجالات الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك:

1)     التعرف على الأشخاص

2)     التعرف على المواقف

3)     التسويق والإعلان، من خلال توقع احتمالية الاستجابة للتسويق بالبريد المباشر

4)     كشف ومنع العمليات الاحتيالية في قاعدة بيانات بطاقات الائتمان ومطالبات التأمين

5)     التنبؤ بطلب المستهلك لتبسيط تكاليف الإنتاج والتسليم

6)     التعرف على الخطوط والكتابة اليدوية

7)     التعرف على الصوت أو الصورة وبصمات الأصابع وما إلى ذلك.

8)     مراقبة ومحاكاة الأنظمة بما في ذلك محاكاة الطيران

9)     تحليل النظم والملفات المالية في البنوك من حيث عمليات الإقراض والإفصاح والودائع