الذكاء الاصطناعي سيشخص الكسور بموجب خطط جديدة لهيئة الصحة الوطنية البريطانية

عرب لندن

سيقوم الذكاء الاصطناعي بتشخيص الكسور بموجب خطط جديدة من هيئة الصحة الوطنية البريطانية (NHS)، حيث سيتم مراجعة الأشعة السينية للمرضى الذين يصلون إلى قسم الطوارئ مع اشتباه في وجود كسور بواسطة آلة، وفقاً للمقترحات الواردة في الإرشادات الأولية التي نُشرت يوم الثلاثاء.

وقد وافقت هيئة الإنفاق في (NHS) بشكل مبدئي على أربعة أدوات ذكاء اصطناعي مختلفة لاستخدامها في أقسام الطوارئ في إنجلترا.

سيتمكن موظفو قسم الطوارئ من استخدام الذكاء الاصطناعي لتسريع التشخيص وتقليل عدد الكسور التي لم يتم تشخيصها، وهي الأخطاء التشخيصية الأكثر شيوعًا في أقسام الطوارئ.

تشير الإرشادات إلى أن حوالي 3 إلى 10 في المائة من الكسور تُفوت في الرعاية العاجلة، بسبب الضغط على الأطباء الذين لا يتخصصون في الأشعة.

وقال المعهد الوطني للتميز في الرعاية الصحية (Nice) إن هناك أدلة كافية تُظهر أن الذكاء الصناعي أفضل من الأطباء في قسم الطوارئ عند تشخيص الكسور أو العظام المكسورة.

وقد أوصت باستخدام أربعة منتجات - TechCare Alert و BoneView و RBfracture و Rayvolve - في أقسام الطوارئ في إنجلترا، مع جمع المزيد من الأدلة لتقييم فائدة التكنولوجيا في بيئة العمل الواقعية.

الذكاء الاصطناعي يمكن أن يساعد في سد الفجوات في القوى العاملة

قال مارك تشابمان، مدير التكنولوجيا الصحية في "Nice"، إن استخدام الذكاء الاصطناعي يمكن أن يساعد في سد الفجوة الناجمة عن العدد الكبير من الوظائف الشاغرة في تصوير الأشعة.

وأضاف: "كل يوم في (NHS) يتم تشخيص آلاف الصور بواسطة أطباء الأشعة والمتخصصين في الأشعة، لكن هناك معدل شغور مرتفع في هذه الأقسام في جميع أنحاء البلاد، وهناك حاجة إلى مزيد من الدعم لإدارة عبء العمل."

وأوضح قائلاً: "هذه التكنولوجيا الذكية آمنة للاستخدام ويمكنها اكتشاف الكسور التي قد يغفلها البشر بالنظر إلى الضغط والطلبات الكبيرة التي يعمل تحتها هؤلاء المتخصصون".

مشيرا إلى أن استخدام تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي لمساعدة المهنيين ذوي المهارات العالية في مراكز الرعاية العاجلة لتحديد أي من مرضاهم يعاني من كسر يمكن أن يسرع التشخيص ويقلل من مواعيد المتابعة اللازمة.

أدوات الذكاء الاصطناعي أثبتت فعاليتها في تحسين معدلات التشخيص

في الدراسات، حسنت أدوات الذكاء الاصطناعي معدلات التشخيص باستمرار عند استخدامها في حالات الطوارئ.

في أحد الأمثلة، زادت أداة BoneView الدقة من 61% إلى 74% بمساعدة الذكاء الاصطناعي، بينما بالنسبة لـ RBfracture، ارتفعت من 74% إلى 83% ومع Rayvolve من 79% إلى 94%.

تكاليف التنفيذ ما زالت غير مؤكدة

وفقاً لـ Nice، فإن "التكلفة الحقيقية لتنفيذ واستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي لاكتشاف الكسور غير مؤكدة"، حيث أن البيانات جاءت من دراسات استعادية.

ولكن أثناء عمليات النمذجة، قدرت التكلفة لكل مسح بنحو 1 جنيه إسترليني، مع نصح المراكز التي تستخدم التكنولوجيا بضمان أن التكلفة لكل مسح تتماشى مع التقديرات الواردة في الإرشادات الأولية.

وجاء في مسودة التوجيهات أن هناك حاجة إلى "مزيد من الأدلة" بشأن تكلفة التنفيذ، لأهميتها في فهم الاستثمار المالي المطلوب وكذلك جدوى واستدامة دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية الروتينية.

وستستمر المشاورات بشأن مسودة التوصيات حتى الخامس من نوفمبر/تشرين الثاني، وفقما ذكرت صحيفة التلغراف "The Telegraph".