كشف موقع Health IT Analytics عن خوارزمية تعمل بالذكاء الاصطناعي قادرة على استخراج بيانات السجلات الصحية الإلكترونية واقتراح أفضل الأساليب التشخيصية، ما يؤدي إلى تحسين التشخيص والعلاج.
على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي يؤدي أداءً جيداً للغاية عند تدريبه على سنوات من البيانات البشرية في مجالات محددة، إلا أن التكنولوجيا لم تكن قادرة على إدارة العدد الهائل من الاختبارات التشخيصية واضطرابات الممارسة السريرية الحديثة، إلا أن فريقاً من USC Viterbi في جامعة جنوب كاليفورنيا عمل على تطوير خوارزمية ذكاء اصطناعي يمكنها التعلم والتفكير كطبيب، ولكن مع خبرة لا حصر لها.
وقال جيرالد لوب، أستاذ الهندسة الطبية الحيوية وعلم الأعصاب في جامعة جنوب كاليفورنيا، “تفكر الخوارزمية في ما يجب القيام به بعد كل مرحلة من مراحل العمل الطبي”، “الاختلاف هو أنه يستفيد من جميع التجارب في سجلات الرعاية الصحية الجماعية.”
وتعكس الخوارزمية التي طورها باحثو الجامعة هذه العملية، حيث يسعى نموذج الذكاء الاصطناعي الجديد إلى تلك الاختبارات التي من المرجح أن تحدد المرض أو الحالة الصحيحة، بغض النظر عن مدى غموضها. يمكن أن تأخذ الخوارزمية أيضاً في الاعتبار التكاليف والتأخيرات المرتبطة بمجموعة من الاختبارات التشخيصية.
وأشار الفريق إلى أن الخوارزمية الجديدة يمكن أن تساعد مقدمي الخدمات على اتخاذ قرارات تشخيص واختبار أفضل من خلال اقتراح العديد من الخيارات الجيدة، بما في ذلك بعض الخيارات التي قد لا يفكر بها الأطباء بطريقة أخرى، كما يمكن أن تساعد الخوارزمية أيضاً مقدمي الخدمة في إنشاء سجلات طبية دقيقة وإكمالها بسهولة أكبر، بدلاً من البحث عن الرموز أو العمل من خلال القوائم التقليدية.
