يُعد تسرب السائل الدماغي النخاعي، الناجم عن حدوث تمزقات أو ثقوب في الحبل الشوكي، أمراً نادراً ويصعب اكتشافه، وقد يقضي المرضى سنوات دون تشخيص صحيح نظراً للأعراض الشائعة، التي تشمل الغثيان وآلام الرقبة وطنين الأذن والصداع المنهك عند الوقوف، وقيل لعدد منهم إنهم مصابون بالحساسية.

مع تزايد عدد المجالات الطبية، قد يُحدث

الذكاء الاصطناعي يطور أجهزة الأشعة

ربما يقدم تسرب السائل النخاعي لمحة عن المستقبل، فرغم أن أشعة الرنين المغناطيسي قد تظهر تغيرات في المخ تشير إلى وجود تسرب، إلا أن العثور على مصدره، الذي عادةً ما يكون رافداً شريانياً يسرب بشكل متقطع ويمكن أن يحدث في أي نقطة على امتداد العمود الفقري، يتطلب مسحاً تمييزياً أكبر عبر جهاز الأشعة المقطعية، رغم ذلك، لم يحدث تطوراً ملموساً في التكنولوجيا الأساسية التي تشغل هذه الآلات منذ عقود.

إلا أن هذا الوضع يتغير في الفترة الحالية، إذ تستخدم ما يطلق عليها "أجهزة الأشعة المقطعية عبر عد الفوتونات" الذكاء الاصطناعي وأشباه الموصلات المتطورةـ لاكتشاف التسرب النخاعي الذي لم يكن مرئياً في ما سبق، ما يتيح العلاج، ويؤدي إلى الشفاء التام في معظم الأحيان. ووصف المرضى هذه التكنولوجيا بأنها أحدثت تغييراً جذرياً.

وبعيداً عن علم الأعصاب، يمكن لهذا النوع من أجهزة الأشعة اكتشاف الاختلالات الطفيفة قبل تحولها إلى مخاطر جسيمة على الصحة، بدءاً من تمدد الأوعية الدموية غير المتمزق ووصولاً إلى الدرجات الخطيرة من الترسبات في الشرايين، كما أن قدرتها على فحص أمراض القلب والأوعية الدموية، والسكتات الدماغية، اللذين يُعدان من أكبر أسباب الوفاة على مستوى العالم، قد تُحدث تغييراً جذرياً في الرعاية الوقائية.

نقص البيانات لتدريب الذكاء الاصطناعي

يتمثل أحد التحديات الرئيسية أمام الأجهزة الطبية المعتمدة على الذكاء الاصطناعي، بما يشمل أجهزة الأشعة والروبوتات الجراحية والتفريغ التلقائي للمحادثات، في حجم البيانات اللازمة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي، ففي الولايات المتحدة، تُخزن هذه المعلومات في قواعد بيانات مقدمي خدمات الرعاية الصحية والمستشفيات عادةً، ورغم استثمار الحكومة مليارات الدولارات للتشجيع على مشاركة البيانات، أشار أكثر من 60% من المستشفيات إلى وجود عائق أساسي واحد على الأقل أمام تبادل البيانات، فيما يواصل نحو 70% استخدام آلات الفاكس.

يجب أن تُعطى الأولوية لتحسين هذا الوضع، فدقة وفائدة استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي تتوقفان على إمكانية وصول المطورين إلى كميات هائلة من البيانات، والأفضل أن يكون مصدرها عدداً من أنظمة الرعاية الصحية والدول بصيغ ولغات متنوعة.

الأمر المشجع أن القطاع الخاص حالياً في المراحل المبكرة من تطوير أدوات ذكاء اصطناعي أخرى يمكنها معالجة البيانات "غير المهيكلة". لكن رغم إبداء الهيئات الصحية الحكومية في الولايات المتحدة اهتمامها، لم تتبن هذه المنتجات بشكل كامل لأسباب تنظيمية. ويُعد تعديل هذه القواعد التنظيمية خطوة أولى مهمة.....

لقراءة المقال بالكامل، يرجى الضغط على زر "إقرأ على الموقع الرسمي" أدناه

هذا المحتوى مقدم من اقتصاد الشرق مع Bloomberg