NVIDIA وGE HealthCare تُحدثان ثورة في مجال الأشعة باستخدام الذكاء الاصطناعي الفيزيائي
تحويل التصوير الطبي باستخدام الروبوتات والذكاء الاصطناعي
[الصورة مقدمة من NVIDIA]
تخيّل دخولك مستشفىً تُجري فيه الروبوتات فحوصات طبية. تستلقي، فيفحص كبدك نظام الموجات فوق الصوتية الآلي تلقائيًا. يُعطي الفني أمرًا صوتيًا بسيطًا، فيقوم الجهاز بمسح الصور وإرسالها بسلاسة إلى أخصائي الأشعة. تتحقق هذه الرؤية المستقبلية بفضل تعاون NVIDIA وGE HealthCare لتطوير تقنيات تصوير ذاتية التشغيل.
معالجة النقص العالمي في أخصائيي الأشعة
يواجه قطاع الرعاية الصحية نقصًا حادًا في أخصائيي الأشعة. كان لدى الولايات المتحدة حوالي 37,482 أخصائي أشعة يخدمون مرضى الرعاية الطبية (Medicare) في عام 2023. ومع ذلك، من المتوقع أن ينمو الطلب على التصوير بنسبة 16.9% إلى 26.9% بحلول عام 2055. في الوقت نفسه، لن يزيد عدد أخصائيي الأشعة إلا بنسبة 25.7%، مما يؤدي إلى فجوة مستمرة في القوى العاملة. كما أن هناك نقصًا في أخصائيي الموجات فوق الصوتية، مما يزيد من تعقيد رعاية المرضى.
تحسين سير العمل المدعوم بالذكاء الاصطناعي
تُسلّط كيمبرلي باول، نائبة رئيس قسم الرعاية الصحية في إنفيديا، الضوء على دور الذكاء الاصطناعي في تبسيط سير عمل الأشعة. ويُمكن للذكاء الاصطناعي تحسين الكفاءة بطريقتين رئيسيتين.
أولاً، يُمكن للذكاء الاصطناعي فرز صور الأشعة بذكاء. على سبيل المثال، تُجري المستشفيات عددًا لا يُحصى من صور الأشعة السينية للصدر، ولكن 10% فقط منها تُظهر تشوهات. يُمكن للذكاء الاصطناعي فرز هذه الصور، مع إعطاء الأولوية للحالات العاجلة مع تحسين إدارة عبء العمل.
ثانيًا، يُمكن للذكاء الاصطناعي تحسين مراقبة جودة الصور. فالعديد من صور الأشعة السينية تكون ضبابية، مما يُجبر المرضى على العودة لإعادة التقاطها. يستطيع الذكاء الاصطناعي الكشف الفوري عن الصور رديئة الجودة، مما يُمكّن الفنيين من تصحيح الأخطاء قبل مغادرة المرضى. يُقلل هذا النظام المُغلق الزيارات غير الضرورية ويُحسّن كفاءة المستشفى.
تمكين التصوير الشعاعي المستقل باستخدام الذكاء الاصطناعي
الموجات فوق الصوتية أداةٌ مُنقذة للحياة، لكن المُشغّلين المُهرة نادرون. تعمل NVIDIA وGE HealthCare على جعل أنظمة الموجات فوق الصوتية والأشعة السينية مُستقلة تمامًا. تُساعد الموجات فوق الصوتية المُوجّهة بالذكاء الاصطناعي من GE المُشغّلين بالفعل، مثل ميزة "مساعد الركن" في السيارات. الخطوة التالية هي تطوير أنظمة تصوير روبوتية تُدير المسح وتحديد المواقع ومراقبة الجودة بشكل مُستقل.
يمكن أن تُتيح هذه التطورات خدمات التصوير في المناطق النائية والعيادات محدودة الموارد. ويتصور باول مستقبلًا يتلقى فيه المرضى فحوصات الغدة الدرقية في الصيدليات المحلية، مما يُوسّع نطاق الوصول إلى الرعاية الصحية.
المستشفى كروبوت مدعوم بالذكاء الاصطناعي
تُطوّر إنفيديا هذا المفهوم أكثر فأكثر من خلال دمج الذكاء الاصطناعي في المستشفيات بأكملها. يصف باول "الذكاء الاصطناعي المادي" بأنه تقنية تُمكّن المستشفيات من الإدراك والتفكير والتصرف. يُمكن لأجهزة الاستشعار والكاميرات وأجهزة الليدار مراقبة أنشطة المستشفى، مما يُحسّن سير العمل آنيًا.
منصة Isaac للرعاية الصحية من NVIDIA قيد الاستخدام المبكر مع شركاء مثل Moon Surgical وNeptune Medical وXcath. وتُدمج شركات رائدة في هذا المجال، مثل Ansys وKinova وKuka، أدوات الروبوتات والمحاكاة لتعزيز الأتمتة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي.
بناء مستقبل الرعاية الصحية المستقلة
تعتمد رؤية إنفيديا للاستقلالية الطبية على نظام ثلاثي الحواسيب. حاسوب ذكاء اصطناعي آني يُشغّل الأجهزة الطبية، بينما يُدرّب مركز بيانات نماذج الذكاء الاصطناعي. وأخيرًا، يعمل نظام Omniverse من إنفيديا كنظام تشغيل للمحاكاة الافتراضية. تتكامل هذه التقنيات لإنشاء منظومة رعاية صحية مدعومة بالذكاء الاصطناعي، تُحدث ثورة في رعاية المرضى وكفاءة المستشفيات.