الذكاء الاصطناعي ( الجزء الأول ) بالعربية

 

                           

          يستعد الذكاء الاصطناعي لإحداث ثورة في ممارسة التمريض في مجالات مختلفة مثل الإدارة والرعاية السريرية والتعليم والسياسة والبحث. ويُنظر إليها على أنها أداة قيمة يمكن أن تساعد الممرضات في تجميع المعلومات بسرعة، واتخاذ القرارات السريرية، وتعزيز تقديم الرعاية، وتحسين نتائج المرضى في نهاية المطاف. ومن خلال الجمع بين هذه الحلول وتثقيف الممرضات حول كيفية الاستفادة منها بشكل فعال، هناك مزايا لا حصر لها لتعزيز الكفاءة والقدرة والجودة وتحويل الرعاية الصحية في المستقبل. لذلك، من الضروري أن يشارك الممرضون في تطوير وتطبيق الذكاء الاصطناعي. في مجال الرعاية الصحية، ويتم تعريف الذكاء الاصطناعي على أنه قدرة الآلات على أداء المهام البشرية الذكية مثل حل المشكلات والتفكير. ويتضمن عادةً برامج حاسوبية تحلل البيانات من مصادر متعددة وتحول البيانات إلى معرفة لتوجيه واتخاذ القرارات أو الإجراءات.

         هناك ثلاثة أنواع من تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي المستخدمة في مجال الرعاية الصحية. وتشمل هذه التعلم الآلي، والتعلم العميق، ومعالجة اللغة الطبيعية. يتضمن التعلم الآلي استخدام الخوارزميات (برامج الكمبيوتر) لتحليل البيانات وإنشاء تعليمات للمهام. فاليوم من الشائع استخدام التعلم الآلي والتحليلات التنبؤية في مجال الرعاية الصحية، بما في ذلك تحليل التاريخ المرضي للتنبؤ بالأحداث المستقبلية. في مجال التمريض، وتشمل أمثلة هذا النوع من الذكاء الاصطناعي أدوات دعم القرار السريري للسجل الصحي الإلكتروني ، والتعرف على الأشعات، والتنبؤ بتطور المرض.

       وأما التعلم العميق، وهو فئة فرعية من التعلم الآلي، يهدف إلى تحقيق نفس النتائج مع مشاركة بشرية أقل. إنه يوسع الشبكات العصبية، وهي خوارزميات مصممة لتقليد عمليات التفكير البشري وتستخدم للتعرف على الأنماط في مجموعات البيانات الشاملة مثل النصوص والصور.أمثلة لذلك تشمل التنبؤ بالأمراض مثل مرض السكري وأمراض القلب، والكشف عن الإنتان ( تسمم الدم ) في مرحلة مبكرة، واستخدام التقنيات الآلية لتشخيص اللأشعات مثل الأورام، واكتشاف أدوية جديدة، والكشف عن تفشي الأمراض، وتوفير الرعاية الصحية الشخصية القائمة على علم الجينوم مثل العلاج الدوائي. في المقابل، تركز معالجة اللغة الطبيعية على إنشاء خوارزميات يمكنها فهم وتحليل بيانات النص والكلام غير المنظمة. وتتضمن بعض التطبيقات تأكيد التشخيص، وتطوير المصطلحات السريرية، وتحليل المحتوى نوعيًا.

         شكل آخر من أشكال الذكاء الاصطناعي هو الجمع بين معالجة اللغة الطبيعية والتعرف الآلي على الكلام ، مما يساعد أجهزة الكمبيوتر على فهم اللغات البشرية وتحليلها بشكل أفضل. عند اقترانها بالتحليلات التنبؤية والتعلم الآلي، تسمح البرمجة اللغوية العصبية والتعرف الالي على الكلام للباحثين بإنشاء خوارزميات لمهام مثل ترجمة اللغة والفهم الدلالي وتلخيص النص. وهذا يجعل من السهل تفسير ومعالجة كميات كبيرة من النص بأقل جهد. بعض الأمثلة على تطبيقات البرمجة اللغوية العصبية والتعرف الآلي على الكلام  في صناعة الرعاية الصحية مثل استخراج المعلومات من السجلات الطبية واستخدام أجهزة تنشيط الكلام.

       تشمل أدوات الذكاء الاصطناعي للتمريض دعم القرارات السريرية، والصحة المتنقلة والتقنيات القائمة على أجهزة الاستشعار، والمساعدين الصوتيين والروبوتات. يمكن لأدوات دعم القرار السريري أن تساعد الممرضات على اتخاذ قرارات أفضل من خلال توفير المعلومات والخيارات بناءً على البيانات. ويمكنه مساعدة الممرضات في الدفاع عن المرضى، وتحديد فجوات الرعاية، والتنبؤ بمخاطر السقوط، وتوفير التشخيص التمريضي، وتوجيه القرارات، والتوصية بالتدخلات، وجعل سير العمل أكثر كفاءة. على سبيل المثال، عند تقييم مخاطر إصابات الضغط أو السقوط، تأخذ أدوات الذكاء الاصطناعي في الاعتبار عوامل الخطر بمرور الوقت وتضبط حساباتها للحصول على دقة أفضل. وفي المقابل، لا تأخذ الأدوات التقليدية في الاعتبار سوى عدد محدود من العوامل في لحظة واحدة، وهي غير قادرة على استيعاب الفروق الفردية.

         بينما توفر الصحة المتنقلة والتقنيات القائمة على أجهزة الاستشعار طرقًا جديدة للممرضات لتقديم الرعاية ومراقبة المرضى، خاصة عندما تكون الموارد محدودة. هذه الأدوات مفيدة بشكل خاص للتعامل مع الأمراض المزمنة. تسمح التقنيات الصحية المتنقلة مثل الهواتف الذكية وتطبيقات الهواتف الذكية والأجهزة القابلة للارتداء للمرضى بمشاركة المعلومات مع مقدمي الرعاية الصحية، مما يوفر فهمًا أكثر اكتمالًا لحالتهم الصحية. يمكن لأجهزة الاستشعار الموضوعة في المنازل أو المستشفيات مساعدة الممرضات على التواصل مع المرضى وتتبع الحركة وجمع البيانات الصحية المختلفة. ويمكن استخدام هذه التقنيات طوال رحلة المريض من المستشفى إلى الرعاية المنزلية. أصبحت أجهزة الاستشعار القابلة للارتداء لمراقبة النشاط والنوم وصحة القلب ميسورة التكلفة، مما يسمح للممرضات بتتبع بيانات المريض في الوقت الفعلي من أجل التشخيص والمراقبة الفعالة. وأصبح استخدام التقنيات الصحية المتنقلة والتقنيات القائمة على أجهزة الاستشعار ذا أهمية متزايدة خلال جائحة كوفيد-19. وقد مكن ذلك من المراقبة عن بعد وجمع البيانات من المرضى خارج زيارات العيادات التقليدية.

      مثال آخر يسلط الضوء على فوائد الصحة المتنقلة هو عندما يستخدم الأفراد المصابون بالسكري الأجهزة المحمولة لمراقبة صحتهم، يمكن لمقدمي الرعاية الصحية تحليل البيانات للتعرف على الأنماط وتشجيع المرضى على إجراء تغييرات. يمكن أن يساعد هذا التحليل أيضًا في تحديد المرضى الذين يحتاجون إلى رعاية إضافية ورعاية ذاتية. ويمكن للممرضات استخدام هذه البيانات في زيارات العيادة لإظهار أنشطتهم اليومية والتغيرات الجسدية للمرضى. من المحتمل أن يتم توظيف المساعدين الصوتيين مثل أمازون الكسا ومساعد جوجل في المستقبل لجمع بيانات المرضى في المنزل وتقديم المساعدة. على سبيل المثال، يمكن لمقدمي الرعاية استخدام الكسا لتذكير المرضى المسنين بتناول أدويتهم، وفحص ضغط الدم، ومتابعة صحتهم. مع تقدم تكنولوجيا الروبوتات، يمكن للروبوتات أن تكون بمثابة مرافقين للرعاية وأدوات للرعاية عن بعد. حيث تستخدم المستشفيات بشكل متزايد روبوتات الحضور عن بعد للمساعدة في رعاية المرضى.

        وأخيرا، يوفر الذكاء الاصطناعي العديد من المزايا في مجال الرعاية الصحية، مثل المراقبة عن بعد، والكشف المبكر عن الأمراض من خلال تحليل الأشعات، ووضع خطط العلاج الشخصية القائمة على البيانات الجينية وبيانات نمط الحياة، والتحليلات التنبؤية لتفشي الأمراض والمريض، وأنظمة الإنذار المبكر لتحديد التدهور في حالات المرضى، واستخدام الروبوتات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي في الجراحة للحد من مخاطر الخطأ البشري. ويلعب الذكاء الاصطناعي أيضًا دورًا حاسمًا في اكتشاف الأدوية، وتبسيط المهام الإدارية، وتحليل البيانات في التجارب والأبحاث السريرية.

     وأخيرًا، يتمتع الذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الصحية بالقدرة على إحداث تأثير إيجابي على رعاية المرضى، وصحة السكان، والمساواة في مجال الصحة، وتكاليف الرعاية الصحية، ورضا ورفاهية المتخصصين في الرعاية الصحية، والإنتاجية الإجمالية. يمكن للذكاء الاصطناعي أيضًا تعزيز إدارة وتحليل السجلات الصحية الإلكترونية، وتبسيط العمليات الإدارية، وتحسين التواصل بين فرق الرعاية الصحية. وهذا مفيد بشكل خاص للممرضات لأنه يسمح لهم بقضاء المزيد من الوقت مع المرضى ووقت أقل في الأعمال الورقية. بالإضافة إلى ذلك، يوفر الذكاء الاصطناعي العديد من المزايا في مجال الرعاية الصحية، بما في ذلك المراقبة عن بعد، ومشاركة المرضى من خلال فيديوهات افتراضية، والكشف المبكر عن الأمراض من خلال تحليل الأشعات، وخطط العلاج الشخصية، والتحليلات التنبؤية لتفشي الأمراض. وأنظمة الإنذار المبكر لتحديد حالات المرضى المتدهورة، واستخدام الروبوتات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي في العمليات الجراحية للحد من مخاطر الخطأ البشري. ويلعب الذكاء الاصطناعي أيضًا دورًا حاسمًا في اكتشاف الأدوية، وتبسيط المهام الإدارية، وتحليل البيانات في التجارب والأبحاث السريرية. في التدريب على محاكاة التمريض، يمكن للذكاء الاصطناعي زيادة الواقعية والتفاعل، وتجارب التعلم الشخصية، وتوفير أدوات متنوعة مثل نماذج المرضى الافتراضية، وأنظمة التقارير الذكية، ومنصات التعلم التكيفية، وأنظمة دعم القرار السريري. باستخدام هذه الأنظمة، يمكن للطلاب تعزيز قدراتهم على التفكير النقدي والحكم السريري من خلال التعرض لمواقف رعاية المرضى المعقدة والواقعية.

         على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي يتمتع بمزاياه، إلا أن الجانب السلبي الرئيسي في الرعاية الصحية هو احتمال حدوث أخطاء وتحيزات في الخوارزميات، فضلاً عن المخاوف المتعلقة بخصوصية البيانات والقضايا الأخلاقية. يمكن أن يؤدي غموض بعض خوارزميات الذكاء الاصطناعي، المعروفة باسم "الصندوق الأسود للذكاء الاصطناعي"، إلى نتائج غير دقيقة، مما يتطلب من المتخصصين في الرعاية الصحية تفسير التوصيات والتحقق من صحتها لضمان سلامة المرضى والامتثال القانوني. يعد التصميم والاختبار والتنظيم الدقيق أمرًا ضروريًا لمعالجة هذه المخاوف وتعظيم فوائد الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية.

للمزيد: اقرأ الجزء الثاني .......................

المصادر

Abd El-Monem, A.M., Rashed, S.E., Hasanin, A.Gh. (2023). Artificial Intelligence technology and its

        relation to staff nurses' professional identity and problem solving abilities. International Egyptian

       Journal of Nursing Sciences and Research, 3(2). 

Ajani, R., Chatterjee, A., Talwai, A., & Zhang, J. (2018). How a pharma company applied machine

       learning to patient data. Harvard Business Review. Retrieved from hbr.org/2018/10/how-a-pharma-

       company-applied-machine-learning-to-patient-data

Begum, A. (2023). The impact of artificial intelligence on nursing: Revolutionizing Patient Care.

       Retrieved from https://www.nurses.co.uk/blog/the-impact-of-artificial-intelligence-on-nursing-

       revolutionizing-patient-care/

Božić, V.  (2023). Artifical Intelligence in nurse education. Retrieved

   from https://www.researchgate.net/publication/372110719_Artifical_Intelligence_in_nurse_education

Cary Jr, M.P., Zhuang, F., Draelos, R.L., Pan, W., Amarasekara, S., Douthit,B.J. , Kang, Y., & Colón-

       Emeric, C.S.  (2021). Machine learning algorithms to predict mortality and

      allocate palliative care for older patients with hip fracture. J Am Med Dir Assoc,22(2), 291-296.

      doi:10.1016/j.jamda.2020.09.025

Centers for Medicare & Medicaid Services. (2017). National health expenditures 2017 highlights.

        Retrieved from cms.gov/research-statistics-data-and-systems/statistics-trends-and-

        reports/nationalhealthexpenddata/downloads/highlights.pdf.

Clancy, T.R. (2020). Artificial intelligence and nursing: the future is now. The Journal of Nursing

       Administration, 50(3), 125–127.

Clearstep Media. (2023). Artificial Intelligence in nursing: the future of nursing care. Retrieved from

         https://www.clearstep.health/blog/artificial-intelligence-in-nursing

Davenport, T., & Kalakota, R. (2019). The potential for artificial intelligence in healthcare. Future

       Healthc J, 6(2), 94-98. doi: 10.7861/futurehosp.6-2-94. PMID: 31363513; PMCID: PMC6616181.

Douthit, B.J., Hu, X., Richesson, R.L., Kim, H., & Cary, M.P. (2020). How artificial intelligence is

        transforming the future of nursing. American Nurse J,15(9),100-102.

Douthit, B.J., Shaw, R.J., Lytle, K.S., Richesson, R.L., & Cary, M.P. (2022). Artificial intelligence in

      nursing. American Nurse Journal, 19 (5). https://www.myamericannurse.com/ai-artificial-

      intelligence-in-nursing/

Duggal, N. (2024). Advantages and disadvantages of Artificial Intelligence [AI].  Retrieved from

       https://www.simplilearn.com/advantages-and-disadvantages-of-artificial-intelligence-article

European Commission. (2019). Factsheet: AI for Europe. Retrieved from

         https://ec.europa.eu/digitalsingle-market/en/news/factsheetartificial-intelligence-europe

Gerich, H.V., Moen, H., Block, L.J., Chu, H.Ch., DeForest, H., Hobensack, M., Michalowski, M.,

      Mitchell, J , Nibber, R., Olalia, M.A., Pruinelli, L., Ronquillo, Ch.E., Topaz, M., & Peltonen, L.

      (2022). Artificial Intelligence-based technologies in nursing: a scoping literature review of the

       evidence. International Journal of Nursing Studies, 127,104153. 

Godwin, O. (2024). The impact of Artificial Intelligence in healthcare.  AI. https://www.researchgate.net/publication/378897741_The_Impact_of_Artificial_Intelligence_in_H

        ealthcare/citation/download

He, J., Baxter, J., Zhou, X., & Zhang., K. (2019). The practical implementation of AI technologies in

         medicine. Nature Medicine 25(1), 30.

Hwang, G.J., Chang, P.Y., Tseng, W.Y., Chou, Ch., Wu, Ch., & Tu, Y. (2022). Research trends in

         artificial intelligence-associated nursing activities based on a review of academic studies

          published from 2001 to 2020. CIN: Computers, Informatics, Nursing, 40 (12), 814–824. doi:

          10.1097/CIN.0000000000000897.

Lateef, Z. (2024). Understanding different types of Artificial Intelligence with examples. Retrieved

      from https://www.edureka.co/blog/types-of-artificial-

      intelligence/#What%20Is%20Artificial%20Intelligence

Li, Z., Moran, P., Dong, Q., Shaw, R. J., & Hauser, K. (2017). Development of a tele-nursing mobile

      manipulator for remote care-giving in quarantine areas. Retrieved from

       https://doi.org/10.1109/ICRA.2017.7989411

Martinez-Ortigosa, A., Martinez-Granados, A., Gil-Hernández, E., Rodriguez-Arrastia, M., Ropero-

      Padilla, C., & Roman, P.  (2023). Applications of Artificial Intelligence in nursing care: a systematic

       review.  Journal of Nursing Management, 2023,12. https://doi.org/10.1155/2023/3219127

Matheny, M., Israni, S., Whicher, D., & Ahmed, M. (2019).  AI in health care. The Hope, the Hype, the

    Promise, the Peril. A Special Publication from the National Academy of Medicine. National Academy

    of Medicine, 7–34.

O’Connor, S, Devane, D., & Rose, L. (2023). Realising the benefits of artificial intelligence for nursing

      practice. Retrieved from https://www.nursingtimes.net/clinical-

    archive/healthcare-it/realising-the-benefits-of-artificial-intelligence-for-nursing-practice-18-09-2023/

O’Connor, S., Yan, Y., Thilo, F.J.S., Felzmann, H., Dowding, D., & Lee, J.J. (2023). Artificial

        intelligence in nursing and midwifery: a systematic review. Journal of Clinical Nursing, 32(13–

        14), 2951–2968.

Rony, M.K.K., Kayesh, I., Bala,Sh.D., Akter, F, Parvin, M.R. (2024). Artificial intelligence in future

       nursing care: exploring perspectives of nursing professionals - A descriptive qualitative

       study. Science Direct, 10(4), e25718.

Seibert, K., Domhoff, D., Bruch, D., Schulte-Althoff, M., Fürstenau, D., Biessmann, F., & Wolf-

         Ostermann,K.  (2021). Application scenarios for artificial intelligence in nursing care: rapid

          review. Journal of Medical Internet Research, 23(11), e26522. doi: 10.2196/26522.

Stokes, F., & Palmer, A. (2020). Artificial intelligence and robotics in nursing: ethics of caring as a

       guide to dividing tasks between AI and humans. An International Journal for Healthcare

       Professionals, 21(4).

Tran, B., La, V., Nghiem, K., Nguyen, H., Latkin, C., Tam, W., Cheung, N., & Ho, R. (2019). Global

     evolution of research in AI in health and medicine: a bibliometric study. J Clin Med 8 (3), 360. doi:

     10.3390/jcm8030360.

Veldhuis, L.I., Woittiez, N.J.C., Nanayakkara, P.W.B., & Ludikhuize, J. (2022). Artificial intelligence

       for the prediction of in-hospital clinical deterioration: a systematic review. Critical Care

       Explorations, 4,(9),e0744. DOI: 10.1097/CCE.0000000000000744

Woo, M., Alhanti, B., Lusk, S., Dunston, f., Blackwelder, S., Lytle,K.S., Goldstein, B.A.,  & Bedoya,

        A. (2020). Evaluation of ML-based clinical decision support tool to

        replace an existing tool in an academic health system: Lessons learned. J Pers Med, 10(3),104.

        doi:10.3390/jpm10030104

 Yang, Q., Hatch, D., Crowley, M.J., Lewinski,A.A., Vaughn, J., Steinberg, D., Vorderstrasse, A.,

        JiangM., & Shaw,R.J. (2020). Digital phenotyping self-monitoring behaviors for

        individuals with type 2 diabetes mellitus: Observational study using latent class growth analysis.

        JMIR Mhealth Uhealth, 8(6),e17730. doi:10.2196/17730