أصبحت البيانات ذات قيمة متزايدة عبر القطاعات مع انتشار التقنيات مثل الإنترنت والهواتف الذكية. يمكن استخدام هذه البيانات لفهم المستخدمين وبناء استراتيجيات الأعمال وتقديم الخدمات بكفاءة أكبر.
ومع ذلك، تعد بيانات الرعاية الصحية من أكثر مصادر المعلومات قيمة واستهدافًا في العصر الرقمي. عند استخدامها من قبل أنظمة الرعاية الصحية ومقدمي الخدمات والمرضى، يمكن أن تساعد هذه البيانات في تحسين تقديم الرعاية والنتائج بشكل كبير، وخاصة عند دمجها في أدوات التحليلات المتقدمة مثل الذكاء الاصطناعي.
لقد أثار الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية اهتمامًا كبيرًا في السنوات الأخيرة، ولكن فهم أساسيات هذه التقنيات وإيجابياتها وسلبياتها وكيف تشكل صناعة الرعاية الصحية أمر حيوي. تعرف على طرق سيؤثر بها الذكاء الاصطناعي على الرعاية الصحية:
1. دعم القرار السريري
تعد أنظمة دعم القرار السريري أدوات حاسمة مصممة لتحسين جودة الرعاية وسلامة المرضى. ولكن مع تقدم تقنيات مثل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، فإنها تعمل على تحويل عملية صنع القرار السريري.
في الأيام الأولى لأدوات CDS، كانت العديد منها عبارة عن حلول مستقلة لم تكن متكاملة بشكل جيد في سير العمل السريري. اليوم، يتم دمج العديد من أنظمة CDS في السجلات الصحية الإلكترونية (EHRs) للمساعدة في تحسين النشر والحصول على المزيد من القيمة من استخدام هذه الأدوات بجانب السرير.
يتخذ الذكاء الاصطناعي خطوة أخرى إلى الأمام من خلال تمكين مقدمي الخدمات من الاستفادة من المعلومات داخل EHR والبيانات المسحوبة من خارجها. نظرًا لأن أدوات الذكاء الاصطناعي يمكنها معالجة كميات أكبر من البيانات بكفاءة أكبر من الأدوات الأخرى مع السماح لأصحاب المصلحة باستخراج رؤى دقيقة، فإنها تتمتع بإمكانات كبيرة لتحويل عملية صنع القرار السريري.
من خلال الاستفادة من قدرات التعرف على الأنماط المتقدمة للذكاء الاصطناعي، يمكن لأدوات CDS دمج تصنيف المخاطر والتحليلات التنبؤية، مما يسمح لها بمساعدة الأطباء السريريين في تقديم توصيات علاجية أكثر استنارة وشخصية في حالات الاستخدام ذات القيمة العالية مثل إدارة الأمراض المزمنة.
لقد شهد بعض مقدمي الخدمات بالفعل نجاحًا باستخدام أدوات CDS المدعومة بالذكاء الاصطناعي في البيئة السريرية.
إن قدرة الذكاء الاصطناعي على التقاط الأفكار التي تفلت من الأدوات التقليدية مفيدة أيضًا خارج الإطار السريري، مثل تطوير الأدوية.
2. اكتشاف وتطوير الأدوية
لقد أدى اكتشاف وتطوير وتصنيع الأدوية إلى خلق خيارات علاجية جديدة لمجموعة متنوعة من الحالات الصحية. وسوف يستمر دمج الذكاء الاصطناعي وغيره من التقنيات في هذه العمليات في إحداث ثورة في صناعة الأدوية.
إن تكاليف تطوير الأدوية المرتفعة والتحديات الأخرى تدفع الباحثين السريريين إلى البحث عن أدوات جديدة لإيصال الأدوية الجديدة إلى السوق بكفاءة أكبر. وغالبًا ما تكون العملية عالية المخاطر وعالية المكافأة: حيث تستغرق دورة حياة تطوير الأدوية مليارات الدولارات وعقودًا من البحث، ولكن الأدوية الجديدة لا تضمن الحصول على موافقة تنظيمية من إدارة الغذاء والدواء الأمريكية (FDA).
يمكن للذكاء الاصطناعي وغيره من التقنيات المساعدة في التغلب على الحواجز الرئيسية لاكتشاف الأدوية وتطويرها.
إن الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، على وجه الخصوص، يعملان على إحداث ثورة في تصنيع الأدوية من خلال تعزيز تحسين العملية والصيانة التنبؤية ومراقبة الجودة مع تحديد أنماط البيانات التي قد يفوتها الإنسان، وتحسين الكفاءة.
هذه الأدوات مفيدة أيضًا في أنظمة جمع البيانات لتصنيع الأدوية المعقدة، وتعمل النماذج لتحديد أهداف الأدوية الجديدة على تقليل الوقت والاستثمار في الموارد المطلوبة لاكتشاف الأدوية.
في يونيو 2023، أظهرت الأبحاث المنشورة في مجلة Science Advances إمكانات اكتشاف الأدوية باستخدام الذكاء الاصطناعي. ووجد مؤلفو الدراسة أن نموذج الذكاء الاصطناعي التوليدي يمكن أن يصمم بنجاح جزيئات جديدة لمنع فيروس SARS-CoV-2، الفيروس المسبب لمرض كوفيد-19.
حددت الأداة بشكل فعال جزيئات شبيهة بالعقاقير والتي من شأنها أن ترتبط بهدفين بروتينيين لمرض كوفيد-19، وهما المسؤولان عن نقل الفيروس إلى الخلية المضيفة والمساعدة في انتشار الفيروس.
إن قدرة نماذج الذكاء الاصطناعي على غربلة مجموعات البيانات الضخمة هي مفتاح لإطلاق العنان للتقدم ليس فقط في تطوير الأدوية ولكن أيضًا لاستخلاص رؤى من ثروة أخرى من المعلومات: السجلات الصحية الإلكترونية (EHRs).
3. السجلات الطبية الإلكترونية
تحتوي السجلات الطبية الإلكترونية على كميات هائلة من المعلومات حول صحة المريض ورفاهيته في صيغ منظمة وغير منظمة. هذه البيانات قيمة للأطباء، ولكن جعلها في متناول الجميع وقابلة للتنفيذ يشكل تحديًا للأنظمة الصحية.
لقد منح الذكاء الاصطناعي مؤسسات الرعاية الصحية فرصة فريدة للتغلب على بعض هذه العقبات، ويرى البعض بالفعل الفوائد.
يهدف تبني السجلات الطبية الإلكترونية إلى تبسيط سير العمل السريري مع تعزيز تقديم الرعاية الفعالة من حيث التكلفة، ولكن بدلاً من ذلك، يستشهد الأطباء بالوثائق السريرية والمهام الإدارية كمصدر لعبء السجلات الصحية الإلكترونية والإرهاق.
تعد أدوات الذكاء الاصطناعي أساسية لمعالجة هذه المشكلات وإعادة وقت مقدمي الخدمات حتى يتمكنوا من التركيز على المرضى. هناك حالات استخدام متعددة للذكاء الاصطناعي لمعالجة إرهاق الأطباء، وتهدف معظمها إلى أتمتة جوانب سير عمل السجلات الصحية الإلكترونية.
يمكن أن تساعد حلول استخراج البيانات الصحية الأطباء في العثور على المعلومات التي يبحثون عنها بسرعة وفعالية، مما يقلل من التحميل الزائد للمعلومات. إن العديد من هذه الأدوات تستفيد من معالجة اللغة الطبيعية (NLP)، وهو نهج الذكاء الاصطناعي الذي يمكّن الخوارزميات من تحديد المكونات الرئيسية للغة البشرية واستخدام هذه الرؤى لتحليل البيانات النصية لاستخراج المعنى.
الذكاء الاصطناعي مفيد أيضًا عندما تنتقل مؤسسات الرعاية الصحية إلى منصات السجلات الطبية الإلكترونية الجديدة ويجب عليها إجراء تحويل البيانات القديمة. غالبًا ما تكشف هذه العملية عن أن سجلات المرضى مفقودة أو غير كاملة أو غير متسقة، مما قد يؤدي إلى عدم كفاءة كبيرة.
تتطلب العملية عادةً من البشر إدخال البيانات يدويًا، وهو أمر لا يستغرق وقتًا طويلاً ويتطلب الكثير من العمالة فحسب، بل يمكن أن يؤدي أيضًا إلى أخطاء جديدة قد تهدد سلامة المريض. ولكن يمكن للأدوات القائمة على الذكاء الاصطناعي أتمتة هذه العملية، مما يوفر الوقت والجهد لفرق الرعاية.
تعد حلول التحليلات المتقدمة أيضًا بالغة الأهمية للاستفادة الفعالة من أنواع أحدث من بيانات المرضى، مثل الرؤى من الاختبارات الجينية.
4. الجينوميات
أثارت الجينوميات قدرًا كبيرًا من الإثارة في قطاعات الرعاية الصحية وعلوم الحياة. تسمح البيانات الجينية للباحثين والأطباء السريريين باكتساب فهم أفضل لما يحرك نتائج المرضى، مما قد يحسن الرعاية.
على وجه الخصوص، تلعب الجينوميات دورًا رئيسيًا في الطب الدقيق والشخصي، ولكن جعل هذه الأفكار مفيدة يتطلب تحليل مجموعات بيانات كبيرة ومعقدة.
من خلال تمكين مقدمي الخدمات من الجمع بين قوة الجينوميات وتحليلات البيانات الضخمة، يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي تخصيص توصيات الرعاية والعلاج لمختلف الحالات الطبية. هذه الأدوات لا تقدر بثمن للتغلب على عقبة كبيرة أمام استخدام الجينوميات في الإعدادات السريرية: قابلية البيانات للتنفيذ.
يبدو الوصول إلى بيانات تسلسل جينوم المريض واعدًا، حيث أن المعلومات الجينية ذات صلة بتحديد المخاوف الصحية المحتملة، مثل الأمراض الوراثية. ومع ذلك، لتحويل تقديم الرعاية حقًا، يحتاج مقدمو الخدمات إلى معرفة أكثر من مجرد ما تقوله البيانات عن التركيبة الجينية للمريض؛ فهم بحاجة أيضًا إلى أن يكونوا قادرين على تحديد كيفية استخدام هذه المعلومات في العالم الحقيقي.
يتضمن أحد الأساليب لتحقيق ذلك دمج البيانات الجينومية في السجلات الصحية الإلكترونية، والتي يمكن أن تساعد مقدمي الخدمات في الوصول إلى صورة أكثر اكتمالاً لصحة المريض وتقييمها. ولكن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يأخذ هذا إلى أبعد من ذلك.
الكفاءات لا تقتصر على وقت تلقي المريض للرعاية بنشاط. تتمتع تقنيات الذكاء الاصطناعي أيضًا بفائدة عند تطبيقها على عمليات المستشفيات على نطاق أوسع.
5. إدارة المستشفيات
إن إدارة عمليات نظام الرعاية الصحية ومخاوف دورة الإيرادات هي جوهر كيفية تقديم الرعاية الصحية. إن تحسين سير العمل ومراقبة القدرة يمكن أن يكون له آثار كبيرة على النتيجة النهائية لمؤسسة الرعاية الصحية وقدرتها على تقديم رعاية عالية الجودة.
ومع ذلك، فإن مراقبة وإدارة جميع الموارد المطلوبة ليست مهمة صغيرة، وتتطلع أنظمة الرعاية الصحية بشكل متزايد إلى حلول تحليل البيانات مثل الذكاء الاصطناعي للمساعدة.
إن إدارة القدرة تشكل تحديًا كبيرًا لأنظمة الرعاية الصحية، حيث يمكن لقضايا مثل نقص الموظفين المستمر وجائحة مثل كوفيد-19 أن تؤدي إلى تفاقم تحديات إدارة المستشفيات الحالية مثل جدولة العمليات الجراحية.
تتطلب معالجة هذه التحديات أن تتمكن أنظمة الرعاية الصحية من التوفيق بين قيود التوظيف وتفضيلات الجراحين، وهو ما يمكن أن تساعد فيه تحليلات البيانات والذكاء الاصطناعي.
كما عززت تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي جوانب التصوير الطبي.
6. التصوير الطبي
يعد التصوير الطبي أمرًا بالغ الأهمية في التشخيص وعلم الأمراض، ولكن تفسير هذه الصور بشكل فعال يتطلب خبرة وتجربة سريرية كبيرة. تهدف تحليلات التصوير، التي غالبًا ما تكون مدفوعة بالذكاء الاصطناعي، إلى معالجة هذه المشكلة.
تعمل تقنيات الذكاء الاصطناعي بالفعل على تغيير التصوير الطبي من خلال تعزيز الفحص وتقييم المخاطر والطب الدقيق.
أظهرت دراسة نُشرت في مارس 2024 من قبل باحثين من جامعة جونز هوبكنز في مجلة Communications Medicine أن أداة الكشف الآلية القائمة على الشبكة العصبية العميقة يمكن أن تساعد أطباء غرف الطوارئ في تشخيص كوفيد-19 من خلال تحليل صور الموجات فوق الصوتية للرئة.
تم تصميم الأداة لتحديد الخطوط B – الشذوذ الساطع والرأسي في الصورة الذي يشير إلى الالتهاب لدى المرضى الذين يعانون من مضاعفات رئوية – لتشخيص عدوى كوفيد-19 بدرجة عالية من الدقة.
يشير نجاح النموذج إلى أنه يمكن تطبيق نهج مماثل على حالات خطيرة أخرى، مثل قصور القلب، لتشخيص المرضى بكفاءة في نقطة الرعاية.
وأكد الباحثون أن مثل هذه القدرة ستكون مفيدة للغاية في السيناريوهات التي يواجه فيها أطباء أقسام الطوارئ أعباء عمل عالية، مثل الأيام الأولى لجائحة كوفيد-19، أو للتكامل مع التقنيات القابلة للارتداء والأجهزة اللاسلكية الأخرى لتحسين مراقبة المريض عن بعد.
بالإضافة إلى المساعدة في مراقبة حالة المريض واكتشاف المشاكل الصحية المحتملة في وقت مبكر، يمكن أيضًا نشر تقنيات الذكاء الاصطناعي في التجارب السريرية وغيرها من الأبحاث.
7. البحث الطبي والتجارب السريرية
يعتبر البحث الطبي حجر الأساس في قطاع الرعاية الصحية، مما يسهل تطوير العلاجات والأدوية التي تغير قواعد اللعبة. لكن هذا البحث، وخاصة التجارب السريرية، يتطلب كميات هائلة من المال والوقت والموارد.
يمكن استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي لتبسيط جمع البيانات وإدارتها، وتفكيك صوامع البيانات، وتحسين تسجيل التجارب والمزيد في البحث الطبي.
هذه التقنيات ذات قيمة خاصة لتسريع التجارب السريرية من خلال تحسين تصميم التجارب، وتحسين فحص الأهلية وتعزيز سير عمل التوظيف. علاوة على ذلك، تعد نماذج الذكاء الاصطناعي مفيدة في تطوير تحليل بيانات التجارب السريرية، حيث إنها تمكن الباحثين من معالجة مجموعات بيانات واسعة النطاق، واكتشاف الأنماط، والتنبؤ بالنتائج، واقتراح استراتيجيات العلاج المستندة إلى بيانات المرضى.
وخارج مجال البحث، تشهد تقنيات الذكاء الاصطناعي أيضًا تطبيقات واعدة في إشراك المرضى في الرعاية
8. إشراك المرضى في الرعاية
يلعب إشراك المرضى دورًا رئيسيًا في تحسين النتائج الصحية من خلال تمكين المرضى وأحبائهم من المشاركة بنشاط في الرعاية. غالبًا ما يتم تصميم حلول إشراك المرضى لتحقيق التوازن بين الراحة والتفاعل الشخصي عالي الجودة.
في حين لا يمكن للتقنيات الرقمية أن تحل محل العناصر البشرية لتجربة المريض، إلا أنها لها مكانها في استهلاك الرعاية الصحية. يمكن أن يكون الذكاء الاصطناعي، على وجه التحديد، قيماً لتخصيص أدوات إشراك المرضى.
يعد الاتصال جانبًا رئيسيًا من تجربة المريض وتنشيطه، ويمكن أن تساعد السجلات الطبية الإلكترونية في تسهيل هذا الاتصال من خلال السماح للمرضى والمقدمين بإرسال رسائل إلى بعضهم البعض في أي وقت. ومع ذلك، يمكن أن تساهم صناديق البريد الواردة المتدفقة في إرهاق الطبيب، وقد يكون من الصعب أو يستغرق وقتًا طويلاً الرد على بعض الاستفسارات عبر رسالة السجلات الطبية الإلكترونية.
وهذا يخلق إحباطًا على كلا الجانبين، حيث يريد الأطباء قضاء المزيد من الوقت في الرعاية وأقل في المهام الإدارية، بينما يريد المرضى أن تكون الرعاية الصحية في متناول اليد وخالية من الاحتكاك.
تظهر روبوتات الدردشة الذكية كحل محتمل لهذه المعضلة، لأنها مناسبة تمامًا لفرز احتياجات المرضى وتوفير الموارد في مجالات معينة. على سبيل المثال، قد ينشر نظام صحي روبوت محادثة للمساعدة في تصفية مكالمات الهاتف للمرضى، وغربلة تلك التي يمكن حلها بسهولة من خلال توفير معلومات أساسية، مثل تقديم معلومات مواقف السيارات لزوار المستشفى.
يمكن أيضًا تطبيق أدوات الذكاء الاصطناعي هذه على الاحتياجات السريرية، باستخدام بيانات أعراض المريض لتقديم توصيات الرعاية.
يمكن أن يتخذ إشراك المرضى المدعوم بالذكاء الاصطناعي أيضًا شكل حلول مصممة لإجراء التواصل مع المرضى بناءً على بيانات تقييم المخاطر السريرية أو الأدوات لترجمة المعلومات الصحية للمستخدمين في بوابة المريض.
9. التحليلات التنبؤية
في السنوات الأخيرة، ساعد صعود التحليلات التنبؤية مقدمي الخدمات في تقديم رعاية صحية أكثر استباقية للمرضى. في عصر الرعاية القائمة على القيمة، تعد القدرة على التنبؤ بالنتائج لا تقدر بثمن لتطوير التدخلات الحاسمة وتوجيه عملية اتخاذ القرار السريري.
للاستفادة بنجاح من التحليلات التنبؤية، يجب أن يكون أصحاب المصلحة قادرين على معالجة كميات هائلة من البيانات عالية الجودة من مصادر متعددة. ولهذا السبب، تتضمن العديد من أدوات النمذجة التنبؤية الذكاء الاصطناعي بطريقة ما، وتتمتع تقنيات التحليلات التنبؤية التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي بفوائد مختلفة وحالات استخدام عالية القيمة.
تمكن التحليلات التنبؤية من تحسين دعم القرار السريري وإدارة صحة السكان وتقديم الرعاية القائمة على القيمة، وتطبيقاتها في مجال الرعاية الصحية تتوسع باستمرار.
إن تصنيف المخاطر القائم على الذكاء الاصطناعي هو عنصر حاسم في العديد من هذه الجهود، حيث أن تحديد المرضى المعرضين لخطر النتائج السلبية ومنع هذه النتائج أمر لا يتجزأ من تعزيز تقديم الرعاية عالية الجودة.
أظهرت الأبحاث الحديثة المنشورة في JAMA Psychiatry مدى قيمة هذه الأدوات من خلال تفصيل تطوير نموذج تنبؤي قائم على التعلم الآلي قادر على تصنيف خطر الانتحار بدقة بين المرضى المقرر لهم زيارة استقبال للرعاية الصحية العقلية للمرضى الخارجيين.
وأكد الباحثون أن العديد من المرضى يتوقفون عن العلاج النفسي بعد زيارتهم الأولى أو الثانية، مما يستلزم تحسين فحص المخاطر لتحديد المعرضين لخطر محاولة الانتحار. ومع ذلك، فإن العدد الصغير من الزيارات التي يحضرها هؤلاء المرضى يؤدي إلى توفر بيانات محدودة لإبلاغ التنبؤ بالمخاطر.
يستخدم نموذج الدراسة البيانات المستمدة من مواعيد استقبال المرضى في مراكز الصحة العقلية للتنبؤ بإمكانية إيذاء النفس والانتحار في غضون 90 يومًا بعد لقاء يتعلق بالصحة العقلية. يمكن للأداة تصنيف هؤلاء المرضى بشكل فعال بناءً على خطر الانتحار، مما دفع فريق البحث إلى استنتاج أن مثل هذا النهج قد يكون قيماً في إعلام التدخلات الوقائية.
بالإضافة إلى التحليلات التنبؤية، عملت أدوات الذكاء الاصطناعي على تطوير مجال مراقبة المرضى عن بعد.
10. مراقبة المريض عن بعد
أصبحت مراقبة المريض عن بعد أكثر شيوعًا بين المرضى بعد جائحة كوفيد-19 والارتفاع الناتج عن ذلك في الرعاية الصحية عن بعد والرعاية الافتراضية. ومع ذلك، تقدم تقنيات مراقبة المريض عن بعد فرصًا كبيرة لتعزيز رفاهية المريض وتحسين الرعاية من خلال السماح للمزودين والباحثين بالاستفادة من البيانات الإضافية التي يولدها المريض.
يمكن دمج الذكاء الاصطناعي في أدوات مراقبة المريض عن بعد أو استخدامها لتبسيط معالجة بيانات مراقبة المريض عن بعد.
تلعب أدوات مراقبة المريض عن بعد الشائعة التي تستفيد من أساليب التحليلات المتقدمة مثل الذكاء الاصطناعي دورًا مهمًا في تطوير برامج المستشفيات في المنزل. تسمح هذه المبادرات للمرضى بتلقي الرعاية خارج المستشفى، مما يستلزم أن يعتمد اتخاذ القرارات السريرية على بيانات المريض في الوقت الفعلي.
تمكن حلول مراقبة المريض عن بعد من التسجيل المستمر والمتقطع ونقل هذه البيانات. تُستخدم أدوات مثل أجهزة الاستشعار الحيوية والأجهزة القابلة للارتداء بشكل متكرر لمساعدة فرق الرعاية في اكتساب رؤى حول العلامات الحيوية للمريض أو مستويات نشاطه.
تعزز الذكاء الاصطناعي قدرات هذه الحلول من خلال المساعدة في التنبؤ بالمضاعفات، والسماح لفرق الرعاية بالتدخل بشكل استباقي في حالات التدهور السريري، وتحديد المرضى الذين من المرجح أن يستفيدوا من خدمات المستشفى في المنزل مقارنة برعاية المرضى الداخليين.
هذه التقنيات مفيدة أيضًا لأنها يمكن أن “تتعلم” البيانات الحيوية الأساسية للمريض، والتي يمكن أن تساعد في اكتشاف الانحرافات عن هذا الأساس وتعديلها وفقًا لذلك أو تنبيه فريق الرعاية عندما يكون المريض معرضًا لخطر كبير لحدث ضار.
سواء كانت الرعاية تتم عن بُعد أو شخصيًا، يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي أيضًا تبسيط إدارة دورة الإيرادات لمقدمي الخدمة.
11. إدارة دورة الإيرادات
إدارة دورة الإيرادات أمر بالغ الأهمية لضمان قدرة أنظمة الرعاية الصحية على التركيز على تقديم رعاية عالية الجودة للمرضى. ومع ذلك، فإن معالجة تحديات الإيرادات بشكل فعال وتحسين العمليات تتطلب رفعًا ثقيلًا على الجانب الإداري.
يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي المساعدة في تخفيف هذه الأعباء بعدة طرق.
لا تزال إدارة دورة الإيرادات تعتمد بشكل كبير على العمليات اليدوية، ولكن الاتجاهات الأخيرة في تبني الذكاء الاصطناعي تظهر أن أصحاب المصلحة يتطلعون إلى إمكانات التقنيات المتقدمة للأتمتة.
على وجه الخصوص، يقوم المزودون بالتحقيق في الأدوات القائمة على الذكاء الاصطناعي والأتمتة لتبسيط إدارة المطالبات. إن عملية إدارة المطالبات مليئة بالمهام التي تتطلب الكثير من العمالة والموارد. ولتحقيق هذه الغاية، يهتم العديد من العاملين في مجال الرعاية الصحية بالترميز المستقل المدعوم بالذكاء الاصطناعي وأتمتة تقديرات المرضى وتكنولوجيا الترخيص المسبق.
تسعى منظمات الرعاية الصحية إلى الحصول على مزيد من المعلومات حول عائد الاستثمار قبل تبني هذه الأدوات. ومع ذلك، من المرجح أن يركز التبني على التحسين التشغيلي، مما يؤدي إلى نشر أدوات الأتمتة في المناطق ذات العبء الإداري الأعلى، مثل إدارة المطالبات.
يمكن لتقنيات الذكاء الاصطناعي أن تتولى المهام الدنيوية المتكررة، مثل التحقق من حالة المطالبة، وتمكين الموظفين البشريين من التركيز على أهداف إدارة دورة الإيرادات الأكثر تعقيدًا.
لقد شهدت بعض منظمات الرعاية الصحية بالفعل نجاحًا في تنفيذ أدوات دورة الإيرادات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي.
كما تعد أدوات الذكاء الاصطناعي مفيدة لتبسيط المهام التي تتطلب عمالة كثيفة في البيئة السريرية، كما يتضح من صعود الروبوتات في مجال الرعاية الصحية.
12. الروبوتات
في مجال الرعاية الصحية، غالبًا ما يكون من المفيد وجود زوج إضافي من الأيدي عند إكمال المهام المختلفة المتعلقة بالرعاية، من جمع الإمدادات الضرورية إلى إجراء العمليات الجراحية المعقدة. في أعقاب نقص القوى العاملة في مجال الرعاية الصحية المستمر، فإن وجود عدد كافٍ من الموظفين للقيام بالعمل الحاسم المتمثل في رعاية المرضى أمر صعب.
أظهر صعود الأدوات المتقدمة مثل الذكاء الاصطناعي وعدًا في معالجة بعض التحديات المرتبطة بنقص الموظفين. ومع ذلك، فإن المخاوف بشأن التحيز والمساواة الصحية والاعتماد المفرط للأطباء على هذه الأدوات تسلط الضوء على أهمية الجانب الإنساني للرعاية الصحية.
لا يمكن للذكاء الاصطناعي وحلول الرعاية الصحية الأخرى أن تحل محل البشر، ولكن مع استمرار هذه الأدوات في التقدم، فإنها تُظهر وعدًا متزايدًا للمساعدة في تعزيز أداء القوى العاملة في مجال الرعاية الصحية.
الروبوتات هي مثال أثار اهتمامًا كبيرًا مؤخرًا. حتى الآن، العديد من تطبيقات روبوتات الرعاية الصحية هي جراحية. على سبيل المثال، يمكن للجراحين استخدام الأذرع الآلية لإجراء العمليات، مما يسمح بتحسين البراعة ونطاق الحركة.
وفقًا للكلية الأمريكية للجراحين، تُستخدم الجراحة الروبوتية في مجموعة من الإجراءات الجراحية، بما في ذلك الجراحة العامة وأمراض النساء وجراحة القولون والمستقيم وجراحة القلب والصدر.
تشهد العديد من الأنظمة الصحية التي نشرت الجراحة الروبوتية المدعومة بالذكاء الاصطناعي فوائد لهذا النهج.
في إطار سير العمل الجديد، سيساعد الذكاء الاصطناعي فرق الرعاية في تحديد ومراقبة المرضى المعرضين لخطر الإصابة بسرطان الرئة، وتسهيل التدخلات المبكرة، وسيتلقى المرضى الذين يحتاجون إلى خزعة تنظير القصبات الهوائية بمساعدة الروبوت المصمم لتعزيز علاج العقيدات.
هذه التأثيرات ليست سوى بداية لكيفية استعداد الذكاء الاصطناعي لتحويل صناعة الرعاية الصحية، ومن المرجح أن تظهر العديد من التغييرات الأخرى مع تقدم هذه التقنيات لتحسين تقديم الرعاية ونتائج المرضى.
