كيف يمكن أن يكون تطبيق الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية مفيدًا

لم يعد الذكاء الاصطناعي (AI) مجرد كلمة طنانة تستخدم في أفلام الخيال العلمي ؛ لديها الآن تطبيقات في العالم الحقيقي. اليوم ، تُستخدم التكنولوجيا للتحليلات التنبؤية وعلوم البيانات ومعالجة الحوسبة المحمولة. ومع ذلك ، فإن السؤال الكبير هو كيف يمكن أن يكون تطبيق الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية مفيدًا وما هي المعالم التي لا يزال بإمكانه تحقيقها في المستقبل.

تشتهر تقنيات الذكاء الاصطناعي بأنها تعتمد على نفسها في النهاية. في حين أن هذا قد لا يزال بعيدًا لسنوات عديدة ، فإن التكرار الحالي يوفر بالفعل الكثير من الفوائد لجميع أصحاب المصلحة.

اليوم ، سنلقي نظرة فاحصة على استخدام الذكاء الاصطناعي في صناعة الرعاية الصحية. سنناقش أيضًا حالات الاستخدام المحددة الخاصة به والتي مكنت المتخصصين في الرعاية الصحية من تقديم تشخيصات وعلاجات ورعاية أفضل للمرضى.

بحلول الوقت الذي تنتهي فيه من القراءة ، ستعرف بالضبط كيف تتناسب الأتمتة والتعلم الآلي مع نظام الرعاية الصحية العام. سيكون لديك أيضًا فهم واضح لما يحمله المستقبل من أجل التطوير المستمر لهذه التكنولوجيا المثيرة. هيا بنا نبدأ!

الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية - كيف يعمل

في البداية ، ساعدت تقنية الذكاء الاصطناعي في أتمتة العمليات عبر مختلف الصناعات التي كانت تعتبر زائدة عن الحاجة ورتيبة بالنسبة للعمالة البشرية.

على سبيل المثال ، تضمنت التطبيقات المبكرة للذكاء الاصطناعي في قطاع خدمة السيارات مجرد جمع البيانات وتحليلها. قدم هذا معلومات أساسية لمحلات الإصلاح حول السيارات وتاريخ خدمتها وأصحابها.

الآن تقدمت الأمور إلى ما هو أبعد من هذا المستوى. لقد طور القدرة على منع وقوع الحوادث. وهي الآن قادرة على تحليل عادات القيادة المحددة للسائق والصحة العامة لسيارته. بناءً على هذا التحليل ، يمكن بعد ذلك تقديم توصيات مثل موعد إصلاح فرامل السيارة - فورًا أو بعد قطعها مسافة معينة.

يُعد الذكاء الاصطناعي مفيدًا في مواقف الحوادث أيضًا لأن عملية الفحص البصري للضرر التلقائي تمت آليًا . يمكنه تحديد مدى الضرر ومساعدة شركات التأمين في تقديم تقديرات قائمة على الصور للإصلاحات.

شهد قطاع الرعاية الصحية أيضًا تطورًا في الذكاء الاصطناعي بطريقة مماثلة. من خلال رقمنة السجلات الصحية ، قلل الذكاء الاصطناعي أيضًا بشكل فعال من استخدام الورق. كما ساعد في الحفاظ على تدفق سهل للبيانات إلى شركات التأمين والمستشفيات والمرضى.

لا تخطئ ، يتم تحسين الذكاء الاصطناعي باستمرار ولكنه أظهر ثباتًا في تطوره لتوسيع تطبيقاته. من تحسين إنتاجية المكاتب الخلفية إلى أن تصبح عاملًا ميسِّرًا لتحسين نتائج الرعاية الصحية ، قطع الذكاء الاصطناعي شوطًا طويلاً.

قاد الذكاء الاصطناعي الطريق في استكشاف علاجات جديدة ، وتطوير نماذج جديدة ، وتطوير اللقاحات خلال جائحة كوفيد. بالإضافة إلى تعزيز نتائج المرضى وخبراتهم ، يمكن للأنظمة القائمة على الذكاء الاصطناعي تحديد البالغين والأطفال الذين يرتدون أقنعة الوجه وقياس معايير المسافة الاجتماعية.

تعمل أنظمة الذكاء الاصطناعي من خلال تحليل كميات هائلة من بيانات الرعاية الصحية. يمكن أن تكون هذه البيانات في شكل تجارب بحثية سريرية ، وصور ، وادعاءات طبية. ثم يحدد موقع الرؤى والتغييرات التي عادة لا يمكن اكتشافها بواسطة مجموعات المهارات البشرية اليدوية.

مصدر الصورة

يتم تدريس خوارزميات الذكاء الاصطناعي باستخدام التعلم العميق وأنماط بيانات التسمية. يحلل التعلم العميق أيضًا البيانات في الوقت الفعلي ويفسرها بمساعدة المعرفة الموسعة من أجهزة الكمبيوتر.

تداعيات الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية هائلة. بناءً على عدد قليل من التقارير ، ستُقدر قيمة الذكاء الاصطناعي وأنظمة الشبكات العصبية في الرعاية الصحية بـ 6.7 مليار دولار هذا العام. من الأهمية بمكان فهم التأثير الحالي للذكاء الاصطناعي والتطورات المستقبلية المحتملة في ضوء طفرة النمو الكبيرة هذه.

إليك كل ما يساعده الذكاء الاصطناعي في صناعة الرعاية الصحية باختصار:

• يمكن للأطباء تحسين وتخصيص إستراتيجيات رعاية المرضى من خلال جمع بيانات المريض ويمكنهم بعد ذلك التنبؤ بالأمراض أو تشخيصها بشكل أسرع .
• يمكن لدافعي الرعاية الصحية تصميم الخطط الصحية من خلال الاستفادة من روبوتات الدردشة المدعومة بالذكاء الاصطناعي مع أشخاص آخرين يبحثون عن حلول صحية رقمية مخصصة.
• يمكن للذكاء الاصطناعي تسريع البحث والتأكيد عن الترميز الطبي للباحثين والأطباء ومديري البيانات المسؤولين عن التجارب السريرية. هذا مهم للغاية في إجراء واختتام الدراسات السريرية.

الآن دعنا نتعمق في التطبيقات المختلفة للذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية وكيف يمكن أن تفيد نظام الرعاية الطبية.

تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية

أصبح وجود الذكاء الاصطناعي أمرًا بالغ الأهمية بالنسبة للرعاية الصحية. منذ أن أثبتنا ذلك ، سننتقل إلى أين ومتى وكيف كل ذلك. اقرأ المزيد للحصول على فهم كامل لتطبيقات الذكاء الاصطناعي في هذا القسم.

1. المساعدة في معالجة اللغة الطبيعية

مصدر الصورة

يحاول خبراء الذكاء الاصطناعي فهم اللغة البشرية لفترة طويلة. يشتمل هذا المجال ، البرمجة اللغوية العصبية ، على تطبيقات مثل:

• ترجمة
• فحص النص
• إقرار الخطاب
• أهداف مختلفة مرتبطة باللغة

لفهم البرمجة اللغوية العصبية بشكل أفضل ، دعنا نلقي نظرة على قطاع يتمتع فيه بأفضل تطبيق - أسواق الأسهم والأسهم. تقليديا ، تم استخدام البيانات الكمية لعمل تنبؤات للأسعار المستقبلية .

يتم الآن استخدام البرمجة اللغوية العصبية (NLP) لعمل تنبؤات بالأسعار من خلال تقييم معنويات السوق. يتم تحقيق ذلك من خلال التحليل المتعمق لأخبار البورصة والوثائق المالية ووسائل التواصل الاجتماعي. ثم يقوم بتحويل النص إلى درجة المشاعر . في الخطوة التالية ، يتم استخدام هذه الدرجة للتنبؤ بالأسعار وإنشاء إشارات البيع والشراء.

يسعى قطاع الرعاية الصحية إلى الحصول على دعم مماثل في البرمجة اللغوية العصبية لأنه يعمل على أتمتة عملياته. في الخدمات الطبية ، يشمل الاستخدام السائد للغة البرمجة اللغوية العصبية إنشاء وفهم وتوصيف الوثائق السريرية والبحوث الموزعة. يمكن لأطر البرمجة اللغوية العصبية:

• إجراء محادثة AI
• تفسير جمعيات المرضى
• الحصول على التقارير جاهزة (مثل تقييمات الأشعة)
• تحقق من الملاحظات السريرية غير المنظمة على المرضى

2. إنشاء منصات معقدة لاكتشاف الأدوية

يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي تحديد الاستخدامات العلاجية الجديدة للأدوية وتتبع كل من سميتها وآليات عملها.

يمكن أن يسمح أيضًا بتأسيس منصات متعددة لاكتشاف الأدوية. يمكن لهذه المنصات جمع المعلومات بكفاءة عن الأدوية التي تم تسويقها بالفعل والمواد النشطة بيولوجيًا الأخرى.

بالإضافة إلى ذلك ، يمكن لهذه الأنظمة الأساسية وأدوات الذكاء الاصطناعي معالجة عدة تيرابايت من البيانات البيولوجية كل أسبوع. هذه البيانات تصل إلى ملايين التجارب السريرية أسبوعيًا أيضًا. يتم كل هذا من خلال استخدام المفاهيم الأساسية للكيمياء وعلوم البيانات وعلم الأحياء الجينومي ويتم تشغيله بواسطة الأتمتة.

بمجرد جمع مجموعة البيانات البيولوجية هذه ، يمكن لأدوات التعلم الآلي إنشاء رؤى معقدة للغاية بالنسبة للبشر . علاوة على ذلك ، فإن طريقة اكتشاف الأدوية هذه تقلل من خطر التحيز البشري.

3. دعم تحليل التصوير الطبي

مصدر الصورة

يستخدم الذكاء الاصطناعي لفرز الحالات لأنه يدعم الأطباء في مراجعة الصور والمسح الضوئي. إنه يمنح أطباء القلب وأخصائيي الأشعة الوسائل لتحديد الرؤى الحيوية لتحديد أولويات الحالات المهمة. يمكن أن يساعد أيضًا في تجنب الأخطاء في تفسير السجلات الصحية الإلكترونية (EHRs) ، والمساعدة في إنشاء ممارسة التشخيص الدقيق.

تتطلب كميات كبيرة من البيانات والصور التي تم جمعها في الدراسات السريرية التدقيق والتقييم. يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي فحص هذه البيانات بسرعة ومقارنتها بدراسات مماثلة لتحديد الاتصالات والأنماط البعيدة عن الأنظار . يمكن أن تساعد هذه الطريقة المتخصصين في التصوير الطبي على تتبع المعلومات الحيوية بسرعة.

يمكن للذكاء الاصطناعي أيضًا استخدام التشخيصات والإجراءات الطبية السابقة ، وبيانات حول الحساسية المحتملة ، والتاريخ الطبي ، ونتائج المختبر. ثم يقوم بتسليم هذه المعلومات إلى المتخصصين في الرعاية الصحية مع ملخص يسلط الضوء على سياق هذه الصور.

4. مساعدة فريق الطوارئ الطبية

أثناء حدوث فشل غير متوقع في القلب والأوعية الدموية ، يكون الوقت بين مكالمة الطوارئ وظهور مركبة الإنقاذ أمرًا مهمًا للتعافي.

يجب أن يتمتع موظفو الطوارئ بالقدرة على التعرف على آثار قصور القلب من أجل اتخاذ الاحتياطات المناسبة لزيادة القدرة على التحمل. يمكن للذكاء المعتمد على الكمبيوتر تحطيم كل من المعلومات اللفظية وغير اللفظية لإنتاج إشارة.

هناك بعض الأجهزة الطبية التي تعمل بالذكاء الاصطناعي والتي تساعد طاقم علاج الأزمات. يمكنهم تحذير موظفي الأزمات في حالة عدم تمكنهم من تحديد قصور في القلب والأوعية الدموية من خلال:

• ضوضاء في الخلفية
• التحقيق في صوت المتصل
• معلومات مهمة من التاريخ السريري للمريض

مثل تطورات ML الأخرى ، لا يبحثون عن علامات محددة. في الواقع ، يقومون بتدريب أنفسهم من خلال الانتباه إلى الدعوات لابتكار نمط والتعرف على المتغيرات المهمة .

بسبب هذا التعلم ، تعمل هذه الأجهزة على نموذجها كدورة مستمرة . يمكن للابتكار الذي تم تزويد هذه التطبيقات به أن يميز بين اضطراب الخلفية.

كشفت دراسة أجريت في عام 2019 عن قدرات نماذج ML. يستخدمون منصات التعرف على الكلام و ML وغيرها من تلميحات الخلفية لفهم مكالمات قصور القلب بشكل أفضل من المرسلين البشريين.

يمكن أن يلعب ML دورًا أساسيًا في دعم الطاقم الإكلينيكي للأزمات. في وقت لاحق ، يمكن للوحدات السريرية استخدام التكنولوجيا للرد على مكالمات الطوارئ باستخدام أجهزة تنظيم ضربات القلب المزودة بطائرات بدون طيار أو مع متطوعين مُجهزين للإنعاش القلبي الرئوي. نتيجة لذلك ، تزداد فرص التحمل في حالات قصور القلب.

وفائدته لا تنتهي هنا. يمكن أن يساعد أيضًا الأطباء والعاملين في مجال الأزمات على تعزيز الاستجابة في الوقت المناسب في أقسامهم. قد يقضي أخصائي الرعاية الصحية ما يصل إلى سدس ساعات عمله في المهام الإدارية. نتيجة لذلك ، هناك وقت أقل متاح لرعاية المرضى وقضاء المزيد من الوقت في مهام غير منتجة.

يمكن أن يساعدهم الذكاء الاصطناعي في وضع استراتيجيات للوقت بشكل أكثر فاعلية عن طريق إزالة الوقت الذي يقضيه في المهام الإدارية المتكررة أو تقليله بشكل كبير. تعتبر هذه الدقائق الإضافية ضرورية في حالات الطوارئ الطبية لأنها يمكن أن تساعد في تحديد أولويات الحالات وإنقاذ الأرواح.

5. تحليل البيانات غير المهيكلة

مصدر الصورة

لا يظل الأطباء دائمًا على اطلاع دائم بالاكتشافات والتطورات الطبية. ويرجع ذلك أساسًا إلى مساحات كبيرة من بيانات الصحة العامة والسجلات الطبية التي تبقيهم مشغولين. تخيل أنك تحاول تحليل أكوام من المستندات المالية يدويًا. مثل هذه المهام تستغرق وقتا.

غالبًا ما يتم تخزين البيانات الطبية على أنها بيانات معقدة غير منظمة ، مما يجعل الوصول إليها وفهمها أمرًا صعبًا على مقدمي الرعاية الصحية. وبالمثل ، يمكن أن تكون السجلات الصحية الإلكترونية والبيانات الطبية الحيوية حقل ألغام للتنقل فيه.

يمكن للذكاء الاصطناعي تنظيم هذه البيانات من الوحدات الطبية والمتخصصين ثم مسحها ضوئيًا على الفور باستخدام تقنيات التعلم الآلي. يمكنه بعد ذلك تقديم إجابات فورية وموثوقة للأطباء.

إنه أحد المجالات حيث يمكن للذكاء الاصطناعي أن يجعل تحليل البيانات أمرًا سهلاً من خلال:

• المساعدة في المهام المتكررة
• توحيد البيانات الطبية بغض النظر عن الشكل
• مساعدة الأطباء في خطط علاج دقيقة وسريعة ومخصصة للمرضى

6. دعم العدالة الصحية

يجب أن تخطط صناعة الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لأطر الرعاية الطبية والأجهزة التي تضمن تحقيق العقلانية والتوازن. ولكي تحقق أفضل النتائج ، يجب أن تحدث في كل من علم البيانات والفحوصات السريرية.

مع زيادة استخدام حسابات ML في مجالات مختلفة من الصحة الافتراضية ، يمكن أن ينخفض ​​خطر التفاوتات الصحية. يجب على المكلفين بتنفيذ الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية التأكد من أن حسابات الذكاء الاصطناعي دقيقة وموضوعية وعادلة.

يتضمن ML عددًا من التقنيات التي تمكن أجهزة الكمبيوتر من الاستفادة من البيانات التي تعالجها . على المستوى الأساسي ، فهذا يعني أن ML يمكن أن يوفر تنبؤات محايدة إلى حد ما إذا كان يعتمد فقط على تحليل غير متحيز للبيانات الأساسية.

يمكن تدريس حسابات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لتقليل الميل. يمكن تحقيقه من خلال زيادة شفافية البيانات والقدرة على تقليل الفوارق الصحية. يمكن لأبحاث الخدمات الطبية في الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي التخلص من التناقضات في النتائج الصحية بسبب العرق أو الجنسية أو التوجه.

7. استخدام البيانات للتحليلات التنبؤية

مصدر الصورة

باستخدام الأجهزة والتطبيقات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي ، يمكن للأطباء أن يكونوا أكثر استراتيجية في سير العمل والقرارات السريرية وخطط العلاج.

يمكن لـ NLP و ML الاطلاع باستمرار على التاريخ السريري الكامل للمريض. ثم يتداخل مع الآثار الجانبية أو العواطف المستمرة أو المرض الذي يؤثر على أفراد مختلفين من الأسرة.

بالنسبة للمرضى المسنين والضعفاء ، يمكن أن تعمل هذه البيانات جنبًا إلى جنب مع أنظمة التنبيه الطبي. تمكنهم من الحفاظ على استقلاليتهم لفترة أطول من خلال تلقي الرعاية من الأطباء ومقدمي الرعاية عن بعد.

بعبارة أخرى ، تم تصميم أنظمة الإنذار الطبي تقليديًا لطلب المساعدة بعد وقوع حادث. لقد تم تحويلها إلى حلول للأمراض المزمنة التي يمكن توقعها ويمكن متابعة معدل تطورها .

ثم تستخدم السجلات الصحية الإلكترونية هذه المعلومات كمصدر لإنتاج خيارات للخبراء السريريين . يأخذ في الاعتبار الخيارات القائمة على المعلومات للعمل على فهم النتائج. يمكنهم تحويل النتيجة إلى جهاز تحقيق يمكن أن يعالج المرض قبل أن يصبح خطيرًا.

مستقبل الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية

مصدر الصورة

يلعب الذكاء الاصطناعي دورًا مهمًا في مساهمات الرعاية الطبية التي تمثل الأشياء القادمة. في شكل التعلم الآلي ، هو القدرة الأساسية وراء تحسين الدقة الطبية .

على الرغم من أن المساعي المبكرة لإعطاء التشخيص والعلاج أثبتت أنها صعبة ، إلا أننا نتوقع أن يهيمن الذكاء الاصطناعي في النهاية على هذا المجال أيضًا.

لن يكون أفضل اختبار للذكاء الاصطناعي هو ما إذا كانت التطورات ستكون كفؤة بما يكفي لتكون مفيدة. سيكون التحدي الحقيقي هو ضمان اعتمادها في الممارسة السريرية اليومية.

للاستقبال الواسع ، يجب أن تكون أطر الذكاء الاصطناعي:

• تثقيف الأطباء
• بدعم من المنظمين
• اعمل بنفس الطريقة
• تحديث مع مرور الوقت في الميدان
• بالتنسيق مع أطر السجلات الصحية الإلكترونية
• مدفوعة من قبل الجمعيات العامة أو الممولة من القطاع الخاص
• تطبيع بدرجة كافية من المنتجات المماثلة

ستزول هذه الصعوبات في النهاية. ومع ذلك ، سوف يستغرقون وقتًا أطول بكثير لأنهم يعتمدون على النضج الكلي للتكنولوجيا.

يبدو أيضًا أنه من الواضح بشكل تدريجي أن أطر الذكاء الاصطناعي لن تحل محل الأطباء البشريين على نطاق أوسع. بدلاً من ذلك ، سوف يوسعون جهودهم من أجل التركيز بشكل أفضل على المرضى.

بعد مرور بعض الوقت ، قد يتقدم الأطباء البشريون نحو تصميمات وظيفية تعتمد على قدرات بشرية مثيرة للاهتمام مثل التعاطف والإقناع.

فيما يلي 3 عمليات تنفيذ لمبادرات الذكاء الاصطناعي التي قد نراها في مجال الرعاية الصحية قريبًا:

I. الجراحات الروبوتية

مصدر الصورة

سيغير الذكاء الاصطناعي والروبوتات التعاونية الإجراءات الطبية المتعلقة بسرعتها وقدرتها أثناء إجراء التخفيضات الدقيقة. نظرًا لأن الروبوتات لا تتعب ، فإن مشكلة الإرهاق في العمليات الجراحية الطويلة والحيوية ليست مشكلة .

تتمتع آلات الذكاء الاصطناعي بالقدرة على استخدام المعلومات من المهام السابقة لتعزيز الإجراءات الجراحية الجديدة. تقلل دقة هذه الآلات من فرصة حدوث أي اهتزازات ورجزات عرضية في منتصف الإجراء .

ثانيًا. الرعاية التنبؤية بالذكاء الاصطناعي

سيساعدنا الذكاء الاصطناعي والذكاء التنبئي في فهم المتغيرات المختلفة في حياتنا التي تؤثر على رفاهيتنا .

لا يتعلق الأمر فقط بموعد الإصابة بفيروس الموسم أو الأمراض التي أصابناها. سيتعلق الأمر بالأشياء المرتبطة بالمكان الذي نعيش فيه ، وما نأكله ، وأين نعمل ، ومستويات تلوث الهواء القريبة لدينا. في الواقع ، سوف يخطو خطوة إلى الأمام وينظر في الكيفية التي تقف بها مواردنا المالية وما إذا كنا مدينين بعمق لدرجة أن محاولة تجنب الإفلاس تجعلنا نفقد عقلنا.

مصدر الصورة

ستخمن أطر الرعاية الطبية عندما يكون الفرد في خطر الإصابة بمرض دائم. بناءً على هذه التوقعات ، سيوصون بإجراءات الحماية قبل أن تزداد سوءًا . سيحقق هذا التقدم نجاحًا لدرجة أن معدلات الإصابة بمرض السكري وفشل القلب والأوعية الدموية الاحتقاني ومرض الانسداد الرئوي المزمن ستنخفض.

ثالثا. مستشفيات شبكية

يأتي مع الرعاية التنبؤية تقدمًا آخر يتعلق بالمستشفيات والعيادات. لن تكون هذه المؤسسات بعد الآن هياكل كبيرة تغطي نطاقًا واسعًا من الأمراض.

بدلاً من ذلك ، سيكشفون عن جميع الموارد لرعاية المرضى بشدة ، في حين قد يتم علاج الأشخاص الأقل خطورة من خلال نهج أكثر تواضعًا.

سيتم توصيل هذه الأماكن بشبكة رقمية واحدة. يمكن لمراكز القيادة المركزية بعد ذلك تشريح المعلومات السريرية ومعلومات الموقع لفحص العرض والطلب عبر الشبكة.

بالإضافة إلى استخدام الذكاء الاصطناعي للكشف عن المرضى المعرضين لخطر التدهور ، يمكن لهذه الطريقة أيضًا القضاء على الاختناقات في النظام. يمكن أن يضمن توجيه المرضى إلى المكان الذي يمكن العناية بهم فيه على أفضل وجه. وبالمثل ، سيتم إرسال خبراء الخدمات الطبية إلى المناطق التي تتطلب خدماتهم أكثر من غيرها.

يمكن أن يؤدي استخدام الذكاء الاصطناعي إلى ربط المستشفيات ومؤسسات الرعاية الصحية بشكل أفضل بشبكة مركزية. من المقرر أن يصبح الحل الفعلي لمساعدة جميع أصحاب المصلحة على العمل بشكل أفضل كفريق.

استنتاج

الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية ليس سيناريو محددًا للتنفيذ المستقبلي ولكنه مستخدم على نطاق واسع اليوم. جنبًا إلى جنب مع المهنيين الطبيين وخدمات الرعاية الصحية ، يمكن للذكاء الاصطناعي والشبكات العصبية للبيانات الضخمة إحداث ثورة في هذه الصناعة.

مع تحسين الشبكات والعمليات الجراحية الروبوتية والرعاية التنبؤية ، يتمتع الذكاء الاصطناعي بمستقبل مشرق في الصناعة الطبية.

نأمل أن يكون هذا المنشور قراءة ثاقبة للذكاء الاصطناعي وكيف يمكن أن يستمر في كونه مفيدًا في مجال الرعاية الصحية.

لمعرفة المزيد حول كيفية الاستفادة من ذكاء الرعاية الصحية لدينا للحصول على بيانات يمكن الاعتماد عليها لنمو مؤسستك ، يرجى زيارة موقعنا على الويب أو مراسلتنا عبر البريد الإلكتروني على [البريد الإلكتروني المحمي] .