الذكاء المحيطي في الرعاية الصحية

١٣ سبتمبر ٢٠٢٠
#الذكاء_الاصطناعي  #الذكاء_المحيطي #المستشعرات

 peshkov | Credit: Getty Images/iStockphoto

يشير مصطلح الذكاء المحيطي Ambient Intelligence إلى قدرة الأنظمة على الاستجابة بذكاء لوجود البشر والتفاعل معهم في محيط ما بناء على معطيات معينة. وقد أدى التطور في خوارزميات تعلم الآلة والمستشعرات اللاتلامسية contactless sensors ذات التكلفة المنخفضة إلى تزايد الاعتماد على الذكاء المحيطي في تطبيقات عديدة منها، كما نستعرض هنا، الرعاية الصحية. تختلف أنواع المستشعرات فمن أنواعها الكاميرات، مستشعرات العمق، المستشعرات الحرارية، مستشعرات الموجات بأنواعها، والمستشعرات الصوتية. 

يمكن لتطبيقات الذكاء المحيطي أن تحسن من كفاءة وانسيابية العمل في أماكن الرعاية الصحية مثل المستشفيات والمصحات وكذلك يمكن أن تساهم في تحسين سلامة المرضى في وحدات العناية المركزة وغرف العمليات. ومن خلال فهم سلوك المرضى في أماكن المعيشة اليومية، يمكن للذكاء المحيطي أن يساهم في استقلالية كبار السن ومساعدة الأفراد المصابين بأمراض مزمنة. 

 

على الرغم من مبادرات تحسين تجربة المرضى العديدة والتي تعمل عليها جهات كبرى في القطاع الصحي حول العالم مثل المعاهد الوطنية للصحة (NIH)، ومراكز السيطرة على الأمراض والوقاية منها (CDC)، ومنظمة الصحة العالمية (WHO) والمنظمات الخاصة،  يبلغ عدد المرضى الذين يتوفون سنوياً بسبب الثغرات والعيوب في اتخاذ القرارات السريرية والإجراءات الطبية إلى ٤٠٠ ألف شخص في الولايات المتحدة. ويتكرر هذا الأمر في بلدان أخرى، حيث يعاني كثير من الأطباء المتمكنين من التطور الهائل والسريع في وسائل الرعاية الصحية الحديثة. وبداعي التخفيف على القدرات المعرفية للأطباء يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد الأطباء في القرارات السريرية ولكن أيضًا في الخطوات الفعلية والإجراءات ما بعد اتخاذ القرار.

توضح الرسمة بالأعلى شكل مستشعر تجاري ومثال على استخدامه في غرفة مريض يوضح نطاق التغطية الخاص به باللون الأخضر (وتشمل نطاق رؤية المستشعرات المرئية ونطاق أجهزة الاستشعار الصوتية أو الراديو). يمكن لأجهزة الاستشعار المنتشرة داخل غرفة المريض التقاط المحادثات والحركات الجسدية للمرضى والأطباء والزوار.كما بالإمكان نشر أجهزة الاستشعار في جميع أنحاء المستشفى مثل غرف العناية الفائقة وغرف العمليات وغيرها. 

في أحد الدراسات، الباحثون بتركيب أجهزة استشعار محيطي في غرفة واحدة لوحدة العناية المركزة استطاعوا جمع ما يقارب ٣٦٢ ساعة من البيانات من ثمانية مرضى. تم استخدام خوارزمية التعلم الآلي لتصنيف حركات المرضى مثل حالة بقاءه في السرير أو نزوله منه أو المشي خارج السرير بدقة تبلغ ٨٧٪ مقارنةً بدراسة أجراها ثلاثة أطباء. 

 

في دراسة أخرى، قام فريق بحث آخر باستخدام مستشعرات عمق في ثماني غرف وحدة العناية المركزة. قاموا بتدريب شبكة عصبية تلافيف لتصنيف ٣٧٩ مقطع فيديو تمثل إلى أربع أنواع مختلفة من الأنشطة من ضمنها مساعدة المريض للاستلقاء على السرير بمعاونة شخص أو شخصين.

كذلك استخدمت إحدى الدراسات الكاميرات والميكروفونات ومقاييس التسارع لمراقبة ٢٢ مريضًا في وحدات العناية المركزة بعضهم عانى من الهذيان على مدار 7 أيام. وقد رصدت الدراسة أن المرضى الذين عانوا من الهذيان كانت حركة رؤوسهم أقل بكثير من المرضى الذين لم يعانوا منه.

 

يعد الامتثال لبروتوكولات نظافة اليدين أحد أكثر الطرق فعالية لتقليل عدوى المستشفيات. ومع ذلك ، لا يزال قياس درجة الامتثال يمثل تحديا كبيراً في القطاع الصحي. قام الباحثون بتركيب مستشعرات عمق فوق موزعات مثبتة على الحائط عبر وحدة مستشفى بأكملها. حققت خوارزمية التعلم العميق دقة تصل إلى ٧٥٪ في قياس الامتثال لـ ٣٥١ شخص غسل يديه خلال ساعة واحدة. خلال نفس الفترة الزمنية، كان المراقب البشري دقيقًا بنسبة ٦٣٪. 

 

أما في غرف العمليات، قامت إحدى الدراسات بتدريب شبكة عصبية تلافيفية لتتبع إبرة في مقاطع فيديو لاستئصال البروستاتا. باستخدام تقييم الأقران، كمعيار مرجعي ، صنفت الخوارزمية ١٢ جراحًا إلى مجموعتي الجراحين ذوي المهارات العالية والمنخفضة بدقة ٩٢٪. مثال آخر لاستخدام الذكاء المحيطي في غرف العمليات هو العد الجراحي - وهي عملية عد الأشياء المستخدمة لمنع نسيان الأدوات عن طريق الخطأ داخل جسم المريض. 

 

بحلول عام 2050، يتوقع أن يصل عدد سكان العالم الذين تبلغ أعمارهم من ٦٥ عامًا فما فوق ما يقارب ٧٠٠ مليون إلى ١.٥  مليار شخص. ومن المعلوم أن ممارسة أنشطة الحياة اليومية، مثل الاستحمام وارتداء الملابس وتناول الطعام، ضرورية لرفاهية واستقلال هذه الفئة من السكان. إلا أن المفارقة أن هذه الأنشطة تشكل مصدر خطر عليهم وقد تؤدى في بعض الأحيان إلى الوفيات. يمكن للأجهزة القابلة للارتداء (مثل أجهزة قياس التسارع أو مستشعرات مخطط القلب الكهربائي) الأنشطة اليومية  وكذلك معدل ضربات القلب ومستوى الجلوكوز ومعدل التنفس. ومع ذلك ، فإن الأجهزة القابلة للارتداء غير قادرة على تمييز ما إذا كان المريض قد تلقى مساعدة من شخص ما. 

 

توضح الرسمة في الأسفل منزل مسنين مجهز بجهاز استشعار واحد. يشير اللون الأخضر إلى منطقة تغطية المستشعر. تتم معالجة البيانات الحرارية والعمق من المستشعر بواسطة خوارزمية ذكاء محيطي لتصنيف نوع النشاط مثل النوم، المشي، تلقي المساعدة وغيرها. يوضح الرسم البياني بالأسفل ملخص لأنشطة المريض ليوم واحد حيث تشير المقاطع الزرقاء الداكنة إلى نشاط متكرر بشكل أكبر من غيره. 

تؤكد النتائج الأولية من المستشفيات وأماكن المعيشة اليومية ثراء المعلومات المكتسبة من خلال الاستشعار المحيطي. وهي فرصة لإلقاء الضوء على المساحات المهملة عادة للرعاية الصحية. تتطلب هذا النوع من الدراسات من علماء الكمبيوتر والأطباء والباحثين الطبيين العمل عن كثب مع خبراء في القانون والأخلاق والسياسة العامة لإنشاء أنظمة ذكاء محيطي جديرة بالثقة للرعاية الصحية. يوضح الرسم بالأسفل المفاضلة بين مستوى حماية الخصوصية الذي توفره كل طريقة والموارد الحسابية المطلوبة لها. 

منظور ٢٠٢٠ © جميع الحقوق محفوظة

‭‬تحتفظ‭ ‬منصة منظور ‬بحقوق‭ ‬ملكيتها‭ ‬للمواد‭ ‬المنشورة‭ ‬فيها،‭ ‬ويتطلب‭ ‬إعادة‭ ‬نشر‭ ‬أي‭ ‬مادة ‬إلكترونيًّا‭ ‬أو‭ ‬ورقيًّا‭ ‬الحصول‭ ‬على‭ ‬موافقة‭ ‬منظور ‬مع‭ ‬الإشارة‭ ‬إلى‭ ‬المصدر‭.‬