أصبح الذكاء الاصطناعي قادراً بشكل متزايد على المساعدة في تحليل الصور الطبية. لا يكمن التحدي بالنسبة للعديد من العيادات في ما إذا كان الذكاء الاصطناعي مفيداً أم لا، بل في كيفية اعتماده دون المساس بخصوصية المريض أو تعطيل سير العمل الحالي.
يعد مشروع MONAI (الشبكة الطبية المفتوحة للذكاء الاصطناعي) أحد أقوى الأسس لهذا النهج، وهو إطار عمل مفتوح المصدر تم تطويره خصيصاً للتصوير الطبي. بدلاً من تكييف الذكاء الاصطناعي للأغراض العامة مع الرعاية الصحية، تم تصميم MONAI منذ البداية للعمل مع تنسيقات التصوير السريري مثل DICOM و NIfTI وللتكامل مع سير عمل الأشعة.
اليوم، يحظى MONAI بدعم مؤسسات تشمل NVIDIA ومعاهد الصحة الوطنية (NIH) وجامعة ستانفورد وكينغز كوليدج لندن، وأصبح أحد المنصات الرائدة لبناء حلول الذكاء الاصطناعي للتصوير الطبي.
والأهم من ذلك أنه أثبت نفسه خارج مختبر الأبحاث.
في Mayo Clinic بفلوريدا، قام مركز الذكاء المعزز في التصوير بنشر العديد من نماذج الذكاء الاصطناعي المستندة إلى MONAI مباشرة في الممارسة السريرية. تساعد هذه الأنظمة في مهام مثل تقييم كثافة الثدي، وتحديد الغرسات غير الآمنة للتصوير بالرنين المغناطيسي من الأشعة السينية على الصدر، وتجزئة تشوهات التصوير بالرنين المغناطيسي للدماغ - كل هذا يتناسب مع سير العمل الحالي لأخصائيي الأشعة بدلاً من استبداله.
يوضح هذا مبدأ مهماً.
يجب أن يصبح الذكاء الاصطناعي الطبي الناجح جزءاً من سير العمل، وليس تطبيقاً آخر يجب على الأطباء تعلم كيفية استخدامه.
يمكننا بناء نفس النوع من البنية للعيادات الخاصة والمراكز الطبية باستخدام التقنيات المفتوحة والبنية التحتية المستضافة محلياً.
يمكن لخادم ذكاء اصطناعي مخصص داخل المؤسسة استقبال الصور الطبية ومعالجة البيانات باستخدام نماذج قائمة على MONAI وإرجاع النتائج في غضون ثوانٍ - كل ذلك دون نقل بيانات المرضى إلى خدمات سحابية خارجية. يمكن دمج النظام مع سير عملك الحالي أو توفيره من خلال واجهة ويب خفيفة الوزن تتطلب الحد الأدنى من التدريب.
الميزة الحقيقية تأتي بمرور الوقت.
باستخدام MONAI Label، يمكن للأطباء مراجعة التعليقات التوضيحية التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي وإجراء التصحيحات متى لزم الأمر. تصبح هذه التصحيحات بيانات تدريب قيمة، مما يسمح للنماذج المستقبلية بعكس ممارستك السريرية وبروتوكولات التصوير ومجموعات المرضى بشكل أفضل.
بدلاً من الاعتماد كلياً على نموذج عام تم تدريبه في مكان آخر، تطور عيادتك تدريجياً ذكاءً اصطناعياً يتعلم من خبرتك الخاصة.
الهدف ليس استبدال الحكم السريري.
بل بناء مساعد ذكاء اصطناعي خاص يصبح أكثر فائدة في كل مرة يستخدمه فيها المتخصصون لديك.
إعداد فريق Anatolia Solutions