كيف سيؤثر استخدام الذكاء الاصطناعي على علوم الحياة؟
على مدى العقد المقبل ، من غير المتوقع أن تظل أي صناعة بمنأى عن التطور المتزايد للذكاء الاصطناعي. بالطبع ، تؤثر هذه التقنية على الشركات عبر الصناعات من خلال تحسين العمليات وأتمتة المهام وتعطيل نماذج الأعمال الحالية.
بالنسبة لمجال علوم الحياة ، فإن الذكاء الاصطناعي يبشر بالخير لتطوير العلاجات والأدوية ، وتحليل مجموعات البيانات الكبيرة للحصول على رؤى قيمة ، وجعل الطب الدقيق حقيقة واقعة للمرضى. سنحاول في هذه المقالة تقديم بعض الطرق التي يؤثر بها الذكاء الاصطناعي في مجال علوم الحياة
الذكاء الاصطناعي في التجارب السريرية
يلعب الذكاء الاصطناعي دورًا مهمًا في التجارب السريرية وتطوير الأدوية لأنها عملية مكلفة للغاية وتستغرق وقتًا طويلاً وتتطلب ما يصل إلى خمسة عشر عامًا وتستثمر مليارات الدولارات. على سبيل المثال ، يقدر معهد Paul Ehrlich في ألمانيا تكلفة تطوير وتصنيع لقاح ضد فيروس كورونا المستجد بحوالي ملياري دولار. بالإضافة إلى ذلك ، فشلت نسبة عالية من تجارب التطوير هذه ، مما يعني إهدار استثمارات ضخمة في هذا المجال.
يتم تسليط الضوء على دور الذكاء الاصطناعي في سياق التجارب السريرية لأنه يتيح زيادة الكفاءة في تسريع اكتشاف الأدوية الجديدة وتقليل التكاليف مقارنة بأساليب التطوير التقليدية. كما أنه يستخدم في العملية التنبؤية لرصد الآثار الجانبية على الجسم لأخذ عقارين في نفس الوقت لتقليل التفاعلات الدوائية وأضرارها.
تساعد هذه التقنية أيضًا في تقليل المتطلبات التشغيلية في التجارب السريرية باستخدام التوائم الرقمية (النسخ الإلكترونية المتماثلة للكائنات الحية) ، كما هو الحال في شركة “آن ليرن” الأمريكية ، والتي أدت إلى عدد أقل من التجارب السريرية حيث يشارك المتطوعون في إكمال التجارب.
يتم تسليط الضوء على دور الذكاء الاصطناعي في سياق التجارب السريرية لأنه يتيح زيادة الكفاءة في تسريع اكتشاف الأدوية الجديدة وتقليل التكاليف مقارنة بأساليب التطوير التقليدية. كما أنه يستخدم في العملية التنبؤية لرصد الآثار الجانبية على الجسم لأخذ عقارين في نفس الوقت لتقليل التفاعلات الدوائية وأضرارها.
تساعد هذه التقنية أيضًا في تقليل المتطلبات التشغيلية في التجارب السريرية باستخدام التوائم الرقمية (النسخ الإلكترونية المتماثلة للكائنات الحية) ، كما هو الحال في شركة “آن ليرن” الأمريكية ، والتي أدت إلى عدد أقل من التجارب السريرية حيث يشارك المتطوعون في إكمال التجارب.
يتم تسليط الضوء على دور الذكاء الاصطناعي في سياق التجارب السريرية لأنه يتيح زيادة الكفاءة في تسريع اكتشاف الأدوية الجديدة وتقليل التكاليف مقارنة بأساليب التطوير التقليدية. كما أنه يستخدم في العملية التنبؤية لرصد الآثار الجانبية على الجسم لأخذ عقارين في نفس الوقت لتقليل التفاعلات الدوائية وأضرارها.
تساعد هذه التقنية أيضًا في تقليل المتطلبات التشغيلية في التجارب السريرية باستخدام التوائم الرقمية (النسخ الإلكترونية المتماثلة للكائنات الحية) ، كما هو الحال في شركة “آن ليرن” الأمريكية ، والتي أدت إلى عدد أقل من التجارب السريرية حيث يشارك المتطوعون في إكمال التجارب.
نظرًا لأن مقدمي الرعاية الصحية لديهم الآن بيانات عن المرضى أكثر من أي وقت مضى ، في شكل معلومات وراثية وسجلات صحية ، فهناك اعتماد كبير على تقنية الذكاء الاصطناعي للسماح للباحثين بالعثور على العلاجات بشكل أسرع وتكييفها مع علاجات محددة بناءً على احتياجاتهم. مجموعات المرضى تفصيل أدوية أكثر فعالية. الميزات والاحتياجات. وهذا ما يسمى “الطب الدقيق”.
الذكاء الاصطناعي والتشخيص
هناك مجال آخر يمكن أن يلعب فيه الذكاء الاصطناعي دورًا كبيرًا وهو تشخيص الأمراض. تُستخدم هذه التقنية حاليًا لتحليل صور الأشعة ، باستخدام خوارزميات التعلم الآلي لتحديد الصور المتشابهة وتحديد نوع المرض.
مع تفشي فيروس كورونا ، تستخدم شركة “إنفيرفيجن” الذكاء الاصطناعي لمساعدة الأطباء في الكشف عن الفيروس ومراقبته ، من خلال تحليل صور الأشعة السينية لتحديد علامات الالتهاب الرئوي الذي يسببه ،
طور الباحثون في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا في الولايات المتحدة أيضًا ذكاءً اصطناعيًا يمكنه اكتشاف حالات سرطان الثدي قبل 4 سنوات من ظهور صور الثدي الشعاعية التقليدية ، وتحديد سرطان الثدي الذي قد يكون موجودًا أو لا يمكن اكتشافه أو لا يمكن اكتشافه من خلال عمليات التصوير. تم اكتشاف الشذوذ. الترجمة الفورية باستخدام التقنيات التقليدية.
في المستقبل ، قد يكون لهذه التقنية القدرة على إجراء تشخيصات أكثر دقة مع تقليل العبء على الأطباء لإجراء مثل هذه التشخيصات ، مما يوفر المزيد من الوقت لرعاية المرضى.
في حين أننا لا نستطيع التنبؤ بجميع التأثيرات المستقبلية للذكاء الاصطناعي في علوم الحياة ، فمن الواضح أن التكنولوجيا ستلعب دورًا إيجابيًا في هذا المجال ، من تقديم تجارب إكلينيكية أكثر كفاءة إلى الحصول على الأدوية بشكل أسرع إلى تسهيل التشخيص الأفضل. بالنسبة للمرضى ، استخلاص استنتاجات دقيقة من كميات كبيرة من البيانات.