بصيرة الصناعة: دور منظمة العفو الدولية الناشئة في الوقاية من الأمراض

الذكاء الاصطناعي (الذكاء الاصطناعي) يحقق تقدما كبيرا في صناعة الرعاية الصحية. للمساعدة في الوقاية من الأمراض ، أصبح بمقدور المهنيين الطبيين الآن الاستفادة من البيانات المستقاة من المستشعرات الطبية والجينوميات ، مجال البيولوجيا الجزيئية الذي يغطي وظيفة الجينوم وبنيته ورسم خرائط له. هذا جزء من اتجاه يسمى "الطب التنبئي" ، حيث تساعد البيانات الضخمة في تحديد المرضى المعرضين لخطر الإصابة بالمرض ، تمامًا مثل التحليلات التنبؤية التي تستخدمها أدوات ذكاء الأعمال (BI) اليوم لتحديد الاتجاهات والفرص الجديدة.

يستخدم معهد سكريبس للأبحاث متعدية البيانات الجينومية لفهم التركيب الصحي للشخص بشكل أفضل. تعمل Scripps مع Nvidia لتطوير ممارسات الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق التي يمكن أن تستخلص رؤى من الجينوم ومن أجهزة الاستشعار الرقمية في الساعات الذكية وأصفاد ضغط الدم وأجهزة مراقبة الجلوكوز. يمكن لعلماء البيانات حتى تطبيق التعلم العميق على البيانات الطبية القادمة من Apple Watch Series 4. ستقوم Nvidia و Scripps بإجراء هذا البحث كجزء من مركز جديد للتميز في كل من منشآت الشركة.

لمعرفة المزيد حول كيف يمكن أن تساعد الذكاء الاصطناعى والبيانات الضخمة في تكوين رؤى من أجهزة الاستشعار الطبية ، تحدث PCMag مع خبير الصحة الرقمية وأخصائي أمراض القلب الدكتور إريك توبول. وهو أيضًا مدير ومؤسس معهد سكريبس لأبحاث الترجمة.

PCMag (PCM): كيف أتى سكريبس مع نفيديا؟

إريك توبول (ET): لقد بدأت ذلك ؛ كنت قد قرأت الكثير عن مساهمتهم في مجال التعلم العميق و الذكاء الاصطناعى بأكمله لأن لديّ كتاب سيصدر قريباً حول هذا الموضوع. لقد أجريت الكثير من الأبحاث ، وأدركت أنهم كانوا رواد الصناعة في أجهزة الذكاء الاصطناعي وفي الكثير من الابتكارات عبر القطاعات المحلية ، بما في ذلك السيارات بدون سائق ، والعملات المشفرة ، وألعاب الفيديو ، والرعاية الصحية ، وغيرها. لذلك بدأنا نتحدث عن كيف يمكننا العمل معًا.

PCM: ما هو الهدف من مركز التميز الجديد الذي ستعمل عليه مع Nvidia؟

ET: إن الهدف الشامل هو تعزيز صحة الإنسان. نحن بحاجة إلى أن نكون قادرين على تطبيق التعلم العميق ، الذكاء الاصطناعى ، وجميع أنواعه الفرعية ليس فقط لتحليل بيانات المستشعر وتسلسل الجينوم الكامل ولكن أيضًا لجمع كل هذه البيانات معًا لكل شخص. تتضمن تلك البيانات أجهزة استشعار يلبسونها وكذلك بيانات من طبقات بيولوجية. ليس فقط الحمض النووي ، البروتينات ، ميكروبيوم الأمعاء ، الأيضات ، وما إلى ذلك ، ولكن أيضًا كل الأدوية السابقة وبيئتهم.

إن جمع كل هذه البيانات معًا واستخراج قيمة الفرد في الوقت الفعلي لم يتحقق بعد. هذا هو الهدف البعيد المدى ، ولكن للوصول إلى هناك ، يتعين علينا أن نعلق القدرة على التعامل مع بيانات المستشعر ، وهي غنية وكثيفة للغاية. عادةً ما تنقل المستشعرات البيانات باستمرار ، وبمرور الوقت تنتج بيانات أكثر من أي شيء آخر ، بما في ذلك الصور وتسلسل جينوم كامل.

• 10 خطوات لاعتماد الذكاء الاصطناعي في عملك 10 خطوات لاعتماد الذكاء الاصطناعي في عملك
• هذا التطبيق يجلب قوة الذكاء الاصطناعي للأطباء في العالم النامي هذا التطبيق يجلب قوة الذكاء الاصطناعي إلى الأطباء في العالم النامي
• "الحوسبة الجسدية" تحول الرعاية الصحية إلى مدى الحياة "الحوسبة الجسدية" تحول الرعاية الصحية إلى Lifecare

PCM: كيف سيتم استخراج البيانات القيمة للفرد؟

ET: يوما ما سيكون هناك مدرب طبي افتراضي. مثل اليوم ، لدينا مكبر صوت ذكي يوفر لك بعض التوجيهات أو الإجابات ، أو يخبرك مساعد Google الرقمي بجدولك الزمني أو ما إذا كان يجب عليك المغادرة مبكراً للذهاب إلى المطار. حسنًا ، هذا جميل اليوم ، لكن يمكننا أن نفعل الكثير للرعاية الصحية في المستقبل. بدأ ذلك الآن بأشياء مثل السكري وارتفاع ضغط الدم ، ولكن في النهاية ستكون هذه استراتيجية وقائية لنسبة كبيرة من الناس. لم يقم أحد بتجميعه بعد ، لكن هذه بعض الخطوات المبكرة للوصول إلى هناك.

PCM: كيف ستساعد الذكاء الاصطناعي بالفعل على إحداث ثورة في التنبؤ بالأمراض والوقاية منها؟

ET: هناك العديد من الطرق التي يمكن تحقيقها. على سبيل المثال ، اليوم ، بالنسبة لمرضى السكر ، فإن الخوارزمية الوحيدة الموجودة هي ما إذا كان الجلوكوز يرتفع أم ينخفض ​​؛ هذه خوارزمية غبية. ما نعرفه هو أن تنظيم الجلوكوز والحالة تتأثر ليس فقط بما يأكله الشخص ، ولكن أيضًا بنومه ونشاطه وميكروبيومه المعياري وعوامل أخرى. لذا ، ما يمكننا القيام به هو تطوير خوارزميات تجلب كل هذه البيانات وتعيدها إلى الفرد لتحقيق تنظيم أفضل بكثير للجلوكوز ومنع مضاعفات حالات مثل أمراض العيون وأمراض الكلى وأمراض الأوعية الدموية. يمكن أن توفر الخوارزميات أيضًا بيانات حيوية للمساعدة في منع النوبات والربو والنوبات القلبية. هناك الكثير من الأشياء التي يمكننا منعها بمجرد أن نعرف الأشخاص المعرضين للخطر ولدينا خوارزميات ذكية للتعامل مع جميع البيانات للفرد ومنحهم التعليقات التي يحتاجون إليها.

PCM: هل هناك تقدم حقيقي في الوقاية من مرض الذكاء الاصطناعي والتنبؤ بالأمراض اليوم ، أم أن هذا شيء سنراه في المستقبل؟

ET: حسنًا ، لقد بدأت تقلع حقًا ؛ كان هناك حوالي خمس دراسات مستقبلية مختلفة نشرت. لذلك ، لقد تم اختبار هذه الخوارزميات في عيادة. لقد رأينا بالفعل 15 خوارزمية AI تمت الموافقة عليها من قبل إدارة الغذاء والدواء الأمريكية في العام الماضي. ما زال الوقت مبكرًا في تطوير الذكاء الاصطناعي ، لكنه بدأ في التمسك الآن. قبل عام لم يكن الأمر كذلك ، لكن بالتأكيد ، الجزء الأخير من هذا العام نشهد أدلة متسارعة على أن هذا الواقع أصبح حقيقة واقعة.

PCM: هل ستستخدم الذكاء الاصطناعي أجهزة استشعار رقمية من منتج مثل Apple Watch؟

ET: نعم ، والأخبار حول ذلك في سبتمبر سبقتها إعلان من شركة ناشئة تدعى AliveCor ، والتي حصلت بالفعل على موافقة إدارة الغذاء والدواء FDA قبل عام من خوارزمية التعلم العميق. لذلك يمكن للناس مراقبة معدل ضربات القلب أثناء الراحة والنشاط البدني ، وتنبيههم عندما يكون هناك شيء ما خارج المسار الصحيح عندما يكونون في حالة راحة ومعدل ضربات القلب لديهم. سيُطلب منهم أخذ رسم القلب من خلال ساعتهم ، ثم يتم قراءة ذلك بواسطة خوارزمية ويمكنك تشخيص الرجفان الأذيني. لذلك ، هناك الآن ، لقد تم لمدة عام ، وبعد ذلك ، يتم تقديمه من قبل شركة أبل أيضًا. الآن لدينا اكتشاف إيقاع القلب المستهلك متعددة من خلال منظمة العفو الدولية. هذه قصة حقيقية. نحن لا نتحدث عن خوارزميات التعلم العميق التي لا تزال في الأجنحة ؛ انهم حقيقيون الآن.

مع الرجفان الأذيني ، يمكنك القول ، "هل يحتاج الجميع إلى Apple Watch؟" لا ، ولكن بالنسبة للأشخاص المعرضين للخطر أو… الذين عولجوا من الرجفان الأذيني ، فهذا شرط مهم يزيد من خطر الإصابة بالسكتة الدماغية. يتطلب بعض الناس لديهم سيولة للدم لمنع السكتة الدماغية. لذلك ، ليست مسألة تافهة إذا كنت تعاني من الرجفان الأذيني وكان لديك أي خلل هيكلي في القلب.

PCM: على الرغم من أن شركات مثل 23andMe تقدم اختبارات وراثية بأقل من 200 دولار ، فإن تسلسل جينوم كامل لا يزال يجلب سعرًا باهظًا. هل ستجعل الذكاء الاصطناعي التسلسل الجيني أكثر تكلفة؟

ET: إنه ممكن. إحدى الطرق التي يمكن بها القيام بذلك هي فقط معالجة البيانات بشكل أكثر فاعلية ، لذلك لا يتعين عليك ترتيبها بعمق أو لأكبر عدد من الأشخاص. لا يزال ، اليوم ، تسلسل الجينوم الفرد كله حوالي ألف دولار. وهكذا ، إذا كنت تريد القيام بذلك لكثير من الناس ، الملايين أو المليارات من الناس ، فإنها لا تزال تكلفة كبيرة للغاية. هناك الكثير من الطرق التي يمكن أن يتغير بها الذكاء الاصطناعي وتوسيع تسلسل الجينوم وليس فقط الحمض النووي. إنها الحمض النووي الريبي ، البروتينات ، المستقلبات ، الميكروبيوم ، كل طبقة بيولوجية يمكن لمنظمة العفو الدولية أن تتعامل معها لأنها بيانات كبيرة. إذا تم تسميته "بيانات كبيرة" ، فسيتم وميض الذكاء الاصطناعي بشكل أساسي.

PCM: أرى أنك تشارك في "برنامج أبحاث جميعنا" التابع للمعهد الوطني للصحة. ماذا يعني ذلك؟

ET: مليون أميركي ، على مدى سنوات عديدة ، وربما عقود ، سوف يتعلمون عن أنفسهم ، والجينوم ، وميكروبيومهم ، وأجهزة استشعار مختلفة. سيقومون بمشاركة تلك البيانات حتى نتمكن من المساعدة - من الناحية المثالية ، ليس فقط تعزيز صحتهم ولكن من الجيل التالي من صحة الناس. لأن كل هذه القدرات لفهم كل إنسان جديدة ، بدأنا الآن في فهم كيفية استخدام هذه الأدوات لمساعدة الناس على الحفاظ على صحتهم. نحن نسمح للناس بفهم بياناتهم الخاصة ، والتي نعيدها لهم لمساعدتهم على العمل مع أطبائهم ليصبحوا علماء ومواطنين رائدين في مستقبل صحة الإنسان.

PCM: ما الذي تعمل عليه مع مجسات القلب المستمرة؟ كيف يعمل هذا؟

ET: لدينا رقعة ، مثل Band-Aid ، يمكنك ارتدائها. نحن على نبضات مستمرة من 15000 شخص أكثر من 11 أو 12 يوما ؛ انها كمية هائلة من البيانات. لتكون قادرة على التنبؤ بعدم انتظام ضربات القلب ، اضطراب ضربات القلب ، قبل حدوثه ، ومعرفة إشارة حتى نتمكن من منع ذلك ، وهذا ما نتبعه. استخدم الناس الذكاء الاصطناعى لإجراء تشخيص إيقاع القلب ، لكننا نحاول الحصول عليه لمنع عدم انتظام ضربات القلب. هذه هي المرحلة التالية.

PCM: كيف يتم تشغيل تسلسل الجينات بالكامل وكيف ستستخدمه على كبار السن؟

ET: لدينا عينة كبيرة جدا من الناس ومتوسط ​​عمرهم هو 89. لم يسبق لهم أن مرضوا ونريد أن نعرف السبب. نحن نعتقد أن التعلم العميق من هذه الجينومات ، بالمقارنة مع الضوابط ، سوف يساعدنا نظرًا لأنها كمية هائلة من البيانات يجب أن نسجها ، لفهم المتغيرات الجينومية لدى هؤلاء الأشخاص "اللحميين" المختلفين وذات الصلة بالفترة الصحية القصوى. استغرقنا ما يقرب من عقد من الزمان لتجميع كل هؤلاء الناس وحملهم على التسلسل.

PCM: هل ستبقينا الذكاء الاصطناعي حقًا أطول؟

ET: علينا أن نرى. شيء واحد هو وعد والآخر هو الوفاء بالوعد. الوقت سوف اقول. لكنني لا أعرف إذا رأينا أي شيء لديه هذا الوعد الكبير اليوم. لكن الأمر سيستغرق بعض الوقت للحصول على التحقق من صحة كل شيء.