د. محمد إبراهيم بسيونى: تحديات الذكاء الاصطناعي فى تشخيص وعلاج الأمراض الجلدية
بيان
تطور إلى حد كبير استخدام الذكاء الاصطناعي فى تشخيص وعلاج الأمراض الجلدية، كما يقول د. محمد إبراهيم بسيوني، الأستاذ المتفرغ بطب المنيا، لـ “موقع بيان الإخبارى” فى تصريحات خاصة.
ويوضح د. بسيونى أن الأمراض الجلدية تُصنف على أنها السبب الرئيسي الرابع لعبء الأمراض غير المميتة في جميع أنحاء العالم، وتؤثر على نسبة كبيرة من الأفراد، مع معدل انتشار يتراوح بين 30% إلى 70% في جميع الأعمار والمناطق.
عقبات التشخيص
ويواجه مجال تشخيص الأمراض الجلدية – الآن – ثلاث عقبات كبيرة كالتالى:
أولاً، هناك نقص في أطباء الأمراض الجلدية الذين يمكن الوصول إليهم لتشخيص المرضى، خاصة في المناطق الريفية.
كما أن تكاليف الاستشارة آخذة في الارتفاع، ونتيجة لذلك، غالبًا ما تقع مسؤولية التشخيص على عاتق غير المتخصصين مثل أطباء الرعاية الأولية الذين قد يكون لديهم معرفة وتدريب محدودين ودقة منخفضة في التشخيص.
ثانيًا، يمثل التفسير الدقيق لصور الأمراض الجلدية تحديًا كبيرًا.
ثالثا، عادةً ما يكون إنشاء تقارير تشخيصية مناسبة للمريض مهمة تستغرق وقتًا طويلاً وتتطلب عمالة مكثفة لأطباء الأمراض الجلدية.
ومن خلال التخزين وإعادة التوجيه store-and-forward teledermatology وهو تكنيك أصبح شائعًا بشكل كبير من أجل توسيع نطاق الخدمات المتاحة للمهنيين الطبيين ويتضمن نقل الصور الرقمية لمنطقة الجلد المصابة (عادةً ما يتم التقاطها باستخدام كاميرا رقمية أو هاتف ذكي) وغيرها من الأمور ذات الصلة.
بعد ذلك، يقوم طبيب الأمراض الجلدية بمراجعة الحالة عن بعد وتقديم المشورة بشأن التشخيص والعمل والعلاج وتوصيات المتابعة.
طب الأمراض الجلدية عن بعد
ويوضح د. بسيونى أن باحثين يقومون بتطوير برنامج ذكاء اصطناعي skin GPT-4 للمساعدة في تشخيص الأمراض الجلدية والذي يتطلب عدة خطوات ومكونات تقنية وعلمية:
1. جمع البيانات، يتم جمع كميات كبيرة من الصور الطبية للجلد، والتي تشمل صورًا لمجموعة متنوعة من الأمراض الجلدية. يمكن أن تأتي هذه البيانات من المستشفيات، والعيادات، والمصادر الأكاديمية.
2. معالجة البيانات، يتم تنظيف البيانات وتصنيفها بحيث تكون جاهزة للاستخدام في تدريب النموذج. تتضمن هذه الخطوة التحقق من جودة الصور وضمان تنوعها.
3. بناء النموذج، يتم استخدام تقنيات التعلم العميق، مثل الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs)، لبناء النموذج. هذه الشبكات تتميز بقدرتها على تحليل الصور والتعرف على الأنماط البصرية.
4. تدريب النموذج، يتم تدريب النموذج على البيانات المجمعة والمعالجة. يتعلم النموذج من خلال التعرف على الأنماط والأعراض في الصور وربطها بالتشخيصات الطبية.
5. اختبار النموذج، بعد التدريب، يتم اختبار النموذج باستخدام مجموعة منفصلة من البيانات للتحقق من دقته وكفاءته في تشخيص الأمراض.
6. التقييم والتحسين، يتم تقييم أداء النموذج باستمرار وتحسينه من خلال التغذية الراجعة وإضافة المزيد من البيانات لتحسين دقته وفعاليته.
7. التطبيق العملي، يمكن بعد ذلك دمج النموذج في تطبيقات طبية أو منصات إلكترونية تساعد الأطباء في التشخيص أو يمكن استخدامها من قبل المرضى لتقديم تحليل أولي لحالاتهم الجلدية.
الفوائد المحتملة لهذا التقنية هو التشخيص المبكر حيث يمكن للذكاء الاصطناعي المساعدة في اكتشاف الأمراض الجلدية في مراحلها المبكرة، مما يزيد من فرص العلاج الناجح.
– توسيع الوصول إلى الرعاية: يمكن للأشخاص في المناطق النائية أو الذين يواجهون صعوبات في الوصول إلى الأطباء المتخصصين الاستفادة من هذه التكنولوجيا.
– تقليل الضغط على الأطباء: يمكن أن يساعد في تقليل العبء على الأطباء من خلال تقديم تشخيص أولي، مما يسمح للأطباء بالتركيز على الحالات الأكثر تعقيدًا.
التحديات
اما التحديات فهي..
– الخصوصية والأمان: حماية البيانات الشخصية للمرضى وضمان استخدامها بأمان.
– الدقة والأخطاء: التأكد من دقة النموذج لتفادي التشخيصات الخاطئة.
– التقبل الطبي: قبول الأطباء لاستخدام التكنولوجيا في التشخيص وتكاملها مع الممارسات الطبية الحالية.
هذه هي الخطوات الأساسية والفوائد والتحديات المرتبطة بتطوير واستخدام برامج الذكاء الاصطناعي لتشخيص الأمراض الجلدية.
