في الجزء الثالث من سلسلة مكونة من ثلاثة أجزاء تناقش دور الذكاء الاصطناعي في قطاع الرعاية الصحية، نتحدث إلى الدكتور تنوير علم، الأستاذ المساعد في كلية العلوم والهندسة التابعة لجامعة حمد بن خليفة، عن عمله في هذا المجال.

هل يستفيد قطاع الرعاية الصحية استفادةً كاملةً من الذكاء الاصطناعي؟

الذكاء الاصطناعي هو نهج يركز على البيانات، لذا فإن تبني الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية يمثل تحديًا بسبب حساسية المعلومات المتعلقة بالمرضى ومرونة استخدام التكنولوجيا الجديدة في الأوضاع السريرية الحالية. ولسد هذه الفجوة، تعمل كلية العلوم والهندسة بنشاط لتطوير ودمج أدوات وأنظمة جديدة تدعم الذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الصحية، لكل من الأمراض المعدية وغير المعدية.

هل يمكن أن تذكر لنا المزيد من المعلومات عن هذا العمل؟

استفدنا من أحدث التقنيات القائمة على الذكاء الاصطناعي في مجموعة قطر بيوبنك لتشخيص الأمراض واكتشاف العوامل المرتبطة بها. وطورنا نظامًا يحظى بدعم من تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي لتحديد عوامل الخطر المرتبطة بالسمنة وتصنيفها. وحقق نموذج التعلم الآلي المقترح دقة تزيد عن 90٪، وبالتالي تفوق في الأداء على أحدث النماذج الحالية.

وتَمَكَن نظامنا من تأكيد عوامل الخطر المعروفة للإصابة بالسمنة وداء السكري، وتحديد عوامل الخطر الجديدة المحتملة المرتبطة بالأمراض المصاحبة للسمنة مثل وظائف الكبد ومستوى الدهون.

وكثيرًا ما تتضمن الأمراض المعقدة مثل داء السكري وأمراض القلب والأوعية الدموية تفاعلًا بين الخصائص الديموغرافية ونمط الحياة والسمات الجينية. لذلك، فإن التكامل السلس للعوامل متعددة الأوجه مطلوب لفهم طبيعة المرض. وتتمتع الأنظمة التي تحظى بدعم من الذكاء الاصطناعي بالقدرة على دمج الأسباب الجذرية لحدوث الأمراض وتحديدها بدقة.

وقد دمجنا أيضًا مجموعة بيانات متعددة الوسائط من قطر بيوبنك لتطوير نظام يحظى بدعم من تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي يمكنه تحديد عوامل خطر الإصابة بأمراض القلب والأوعية الدموية. ويمكن لهذا النظام اكتشاف نوبات أمراض القلب والأوعية الدموية بدقة تصل نسبتها إلى 93٪.

هل هذا النظام فعال للجميع؟

اختبرنا النظام على الذكور والإناث والفئات العمرية المختلفة (مثل الشباب، ومتوسطي العمر، وكبار السن) وأظهر دقة مماثلة في فحص جميع الفئات. وقد قارنَّا الأداء بالمقاييس المعتمدة سريريًا مثل مقياس فرامنغهام ومقياس أمراض القلب والأوعية الدموية لتصلب الشرايين، وكان أداء نظامنا أفضل من المقياس الحالي في الوضع السريري لخطط تشخيص أمراض القلب والأوعية الدموية.

أخبرنا عن عملك الذي يتعلق بتصوير شبكية العين

لقد طورنا طريقة أساسية لتشخيص داء السكري وأمراض القلب والأوعية الدموية بناءً على تصوير الشبكية ومسح امتصاص الأشعة السينية ثنائي الطاقة. ويشخص النظام المقترح الذي يحظى بدعم من تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي أمراض القلب والأوعية الدموية باستخدام المعلومات المدمجة من صور شبكية العين وقياس مسح امتصاص الأشعة السينية ثنائي الطاقة. وتوفر هذه الطريقة آلية سريعة وغير جراحية ومنخفضة التكلفة للحصول على تشخيص لأمراض القلب والأوعية الدموية. وتتيح صور الشبكية للممارسين الطبيين طريقة سريعة لفحص أعصاب العين وتشخيص أمراض مثل اعتلال الشبكية السكري أو ارتفاع ضغط الدم أو تصلب الشرايين. ونحن نعمل حاليًا على نقل التكنولوجيا لهذا النظام الذي يحظى بدعم من تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي من بيئة المختبر إلى البيئة السريرية. ولتحقيق هذه الخطوة، نعمل على تطوير إطار عمل يعتمد على البحوث لتقييم نماذجنا القائمة على الذكاء الاصطناعي في وضع سريري يضم ممارسين طبيين وممرضين وباحثين يعملون معًا في المستشفيات المحلية.

هل شاركت في أي مشاريع تتعلق بجائحة كوفيد-19؟

لقد طورنا طريقة حسابية للتنبؤ بالارتباط بين الحمض النووي الريبوزي الميكروي البشري والإصابة بفيروس كورونا المستجد. وبناءً على طريقة التنبؤ التي طورناها، حددنا 14 ارتباطًا عالي الدقة ووجدنا أن هذه الأحماض النووية الريبوزية الدقيقة تظهر في أنواع خلايا متنوعة ذات صلة بارتفاع خطر الإصابة بفيروس كوفيد-1. لذلك، سيوفر التحكم في هذه الارتباطات نظرة ثاقبة تعزز المساعي الجارية للتوصل إلى عقار فعال قائم على الحمض النووي الريبي لعلاج فيروس كوفيد-19.

كيف يمكن الاستفادة من هذا العمل؟

بالاستفادة من أحدث تقنيات معالجة اللغة الطبيعية التي تحظى بدعم من تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، حللنا أكبر مجموعة من الأدلة العلمية المستمدة من مصادر متعددة وتمكنَّا من تحديد عدد قليل من الأدوية مثل رمدسيفير وستاتينس ودكساميثاسون وإفرمستين التي يمكن اعتبارها من الأدوية الفعالة المحتملة لتحسين الحالة السريرية وخفض معدل الوفيات لدى المرضى المحتجزين في المستشفى بسبب إصابتهم بفيروس كوفيد-19. وأبرز نظامنا كذلك أنه لا يمكن اعتبار دواء الهيدروكسي كلوروكين من الأدوية الفعالة لعلاج فيروس كوفيد-19. وتتوافر قاعدة المعرفة الناتجة (https://covid-19base.hbku.edu.qa/) باعتبارها منصة مفتوحة المصدر للمجتمع تتيح لهم إمكانية اكتشاف الطرق الممكنة لعلاج فيروس كوفيد-19. وسوف يساعد هذا العمل البحثي أيضًا الأطراف المعنية على استكشاف الأدوية الحالية المعروفة بفعاليتها في علاج أمراض الجهاز التنفسي الأخرى، وفي النهاية دعم المجتمع لحصر قائمة الأدوية المحتملة المعروفة بفعاليتها في علاج الفيروس وتوفير قدر كبير من الوقت في هذا الاتجاه البحثي.