9 حالات استخدام للذكاء الاصطناعي التوليدي في الرعاية الصحية تغيّر أساليب العلاج

أحب مشاهدة حلقة جيدة من Grey’s Anatomy مثل أي شخص آخر. جراحات درامية. توتر رومانسي. قرارات حياة أو موت تُتخذ وسط أمطار غزيرة.

لكن لمن قضى أيامًا لا تُحصى داخل مستشفيات حقيقية، يعرف الحقيقة: الواقع أقل بريقًا بكثير. المستشفيات الحقيقية تعتمد على البيانات – والكثير من الانتظار.

لكن الذكاء الاصطناعي التوليدي بدأ يأخذ مكانه. ليس بسماعات الطبيب أو المشارط، بل عبر المساعدات الصوتية وروبوتات الدردشة المؤسسية التي تخفف الضغط عن الكادر الطبي.

وليس العاملون في الرعاية الصحية وحدهم من لاحظ ذلك. فقد أظهر استطلاع حديث من Deloitte أن أكثر من نصف المستهلكين يعتقدون أن الذكاء الاصطناعي التوليدي سيحسن الوصول إلى الرعاية الصحية.

لذا في هذا المقال، أستعرض حالات استخدام عملية للذكاء الاصطناعي التوليدي في الرعاية الصحية مع أمثلة واقعية لما ينجح حاليًا.

كيف يتم استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي في الرعاية الصحية؟

يساعد الذكاء الاصطناعي التوليدي المتخصصين في الرعاية الصحية على تلخيص كميات ضخمة من البيانات واتخاذ قرارات بناءً عليها.

تُدمج تقنيات مثل النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs)، ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP)، وروبوتات الدردشة الذكية، والمساعدات الصوتية في سير العمل بالعيادات والمستشفيات.

إليكم بعض الطرق التي يظهر بها الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية على أرض الواقع:

• يتحدث الطبيب في ميكروفون أثناء زيارة المريض. يستمع مساعد صوتي ذكي، ينظم النص، يُنشئ ملاحظة تقدم كاملة، ويبرز أي نقاط تحتاج متابعة أو توضيح.
• يكتب مريض في روبوت دردشة ذكي: "هل يمكنني تناول الكربوهيدرات إذا كنت مصابًا بالسكري؟" بدلاً من إجابة عامة، يخصص الروبوت (المتصل بسجله الصحي) الرد بناءً على التحاليل والأدوية الحديثة.
• يرفع مسؤول إداري في المستشفى مجموعة من الفواتير. يطابق نموذج الذكاء الاصطناعي التوليدي كل فاتورة مع العقد الصحيح، ويحدد التناقضات في الفوترة، ويوجهها للقسم المناسب للموافقة.

9 حالات استخدام للذكاء الاصطناعي التوليدي في الرعاية الصحية

توليد البيانات

تحتاج تقنيات مثل روبوتات الدردشة الطبية الذكية إلى مجموعات بيانات ضخمة ومتنوعة للتعلم، لكن قوانين خصوصية المرضى مثل HIPAA تجعل مشاركة البيانات السريرية الحقيقية بين المؤسسات أمرًا صعبًا. هنا يأتي دور الذكاء الاصطناعي التوليدي في توليد البيانات الاصطناعية.

بدلاً من الوصول إلى سجلات المرضى الحقيقية، يستخدم الباحثون نماذج توليدية مدربة على مجموعات بيانات مجهولة الهوية. تتعلم هذه النماذج أنماط تطور الأمراض، وترابط الأعراض مع نتائج التحاليل، وتأثير العلاجات على النتائج. ثم تُنتج سجلات مرضى اصطناعية بالكامل تبدو وتتصرف مثل البيانات الحقيقية لكنها لا تعود لأي شخص فعلي.

لنفترض أن مستشفى يريد تدريب نموذج ذكاء اصطناعي على اكتشاف علامات مبكرة لتعفن الدم، ولديه فقط 200 حالة. هذا غير كافٍ. لذا يحلل النموذج هذه الحالات الحقيقية ويولد آلاف الحالات الاصطناعية:

• بعضها يُظهر أعراض تعفن دم نموذجية.
• أخرى تحاكي مجموعات نادرة مثل الحمى المتأخرة مع علامات حيوية غير طبيعية بعد ثلاثة أيام.
• وبعضها يحاكي مرضى بأعراض مضللة، ما يساعد في اختبار الحالات النادرة.

هذه السجلات الاصطناعية لا تخص أي شخص – لكنها تتصرف مثل البيانات الحقيقية.

هذا يفتح طرقًا جديدة لاختبار الأفكار واستكشاف سيناريوهات "ماذا لو" في الطب دون تعريض خصوصية المرضى للخطر.

التشخيص الطبي

في الولايات المتحدة، تقوم مستشفيات مثل Mayo Clinic وMass General Brigham بإدخال بيانات مرضى مجهولة مثل صور الرنين المغناطيسي، والأشعة المقطعية، ونتائج التحاليل، والملاحظات السريرية في أدوات تشخيصية تعتمد على الذكاء الاصطناعي.

في الواقع، 65٪ من المستشفيات الأمريكية تستخدم بالفعل نماذج الذكاء الاصطناعي التنبؤية في جزء من عمليات التشخيص لديها.

أحد المجالات التي شهدت اعتمادًا سريعًا هو الأشعة، حيث يساعد الذكاء الاصطناعي الأطباء على تجاوز حدود العين البشرية. تُدرّب الخوارزميات على إعادة بناء الصور الضبابية وتحديد مناطق القلق مثل الأورام أو الكسور.

لكن التطبيقات الأكثر تأثيرًا لا تتوقف عند صورة واحدة. يمكن للنماذج اللغوية الكبيرة دمج البيانات من مصادر متعددة مثل تقارير الأشعة، وملاحظات الأطباء، وقيم التحاليل، والوصفات الطبية، والعلامات الحيوية لبناء صورة أكثر شمولاً.

تخيل سجل مريض يذكر: "ضيق تنفس خفيف منذ أسبوعين، صفير جديد، دون تاريخ ربو."

قد يتعرف مساعد الذكاء الاصطناعي على نمط محتمل لفشل القلب المبكر. ثم يتحقق من قيم تحليل BNP الأخيرة (المستخدمة لاكتشاف إجهاد القلب) وتاريخ الأدوية. إذا كان عمر المريض فوق 65 عامًا، قد يعطي النظام أولوية لفشل القلب أكثر من الربو، ويشير بذلك للطبيب للمراجعة.

اكتشاف الأدوية

في عام 2020، استخدم علماء في MIT وHarvard الذكاء الاصطناعي التوليدي لاكتشاف مضاد حيوي جديد يُدعى halicin قادر على قتل البكتيريا المقاومة للأدوية.

هذا النوع من الإنجازات يغيّر طريقة عمل الكيميائيين والباحثين في الأدوية في أحد أكثر مجالات الطب تكلفة واستهلاكًا للوقت.

تطوير دواء واحد، بما في ذلك تكلفة المرشحين الفاشلين، قد يتراوح بين مليار إلى ملياري دولار أمريكي. تقليديًا، هي لعبة أرقام: فحص آلاف المركبات، وإجراء تجارب متكررة، والأمل في نجاح أحدها.

يجعل الذكاء الاصطناعي التوليدي العملية أسرع بكثير. يبدأ الباحثون بمطالبة لاكتشاف دواء مثل "صمم جزيئًا يثبط طفرات KRAS G12C في سرطان الرئة دون التأثير على الخلايا السليمة."

يُدخل هذا المطلب في نموذج توليدي مدرب على قواعد بيانات البنية الكيميائية، وتفاعلات البروتينات، والآثار الجانبية المعروفة. خلال ساعات، يقترح النموذج تراكيب جزيئية جديدة كليًا تلبي هذه المعايير، بعضها مستوحى من مركبات موجودة وأخرى مبتكرة تمامًا.

يمكن للباحثين بعد ذلك محاكاة كيفية ارتباط هذه الجزيئات بالبروتينات المستهدفة، لتقليص القائمة قبل إجراء أي تجربة مخبرية.

ويعمل الأمر بالعكس أيضًا. إذا أدخل الباحثون بيانات التعبير الجيني من مرضى، يمكن للنموذج استنتاج نوع المركب الذي قد يصلح الخلل الأساسي، حتى لو لم يكن هذا المركب موجودًا بعد.

التوثيق السريري

بدلاً من قضاء ساعات في تصفح السجلات الصحية الإلكترونية (EHRs)، يمكن للأطباء الآن الحصول على ملخصات فورية تبرز المعلومات الأساسية مثل التشخيصات، والأدوية، واتجاهات التحاليل المخبرية، وتاريخ العلاج.

تساعد هذه الملخصات مقدمي الرعاية على الاطلاع بسرعة، خاصة أثناء تبديل المناوبات أو عند ارتفاع عدد المرضى.

إلى جانب تحسين الوصول للمعلومات، تُستخدم هذه الأدوات أيضًا في أتمتة التوثيق. غالبًا ما يقضي الأطباء وقتًا أطول في كتابة الملاحظات من علاج المرضى. لكن مع النماذج اللغوية الكبيرة، يمكن للأطباء إملاء أو رفع تفاصيل المريض، والحصول على مسودة ملاحظة تقدم أو ملخص خروج جاهز. الخطوة الأخيرة هي مراجعة سريعة والموافقة.

تقوم Epic Systems، إحدى أكبر مزودي السجلات الصحية الإلكترونية في الولايات المتحدة، حاليًا بتجربة توليد الملاحظات بمساعدة الذكاء الاصطناعي بالتعاون مع Microsoft. وفي دراسة أخرى، أظهرت النتائج الأولية أن الأطباء يوفرون متوسط 3.3 ساعات أسبوعيًا بفضل التوثيق المدعوم بالذكاء الاصطناعي.

تقدم هذه الأنظمة أيضًا طبقة من التحقق من السلامة السريرية. تقوم نماذج الذكاء الاصطناعي بالإشارة إلى المشكلات المحتملة مثل تفاعلات الأدوية مع الحساسية أو التعليمات المتناقضة المخفية في السجل الطبي. وبينما لا تتخذ هذه النماذج قرارات، إلا أنها تعمل كعين ثانية، مما يقلل من خطر الأخطاء الطبية.

الطب الشخصي

يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي التنبؤ بكيفية استجابة الأفراد للعلاجات من خلال تحليل جيناتهم وتاريخهم الطبي.

من خلال التدريب على مجموعات بيانات ضخمة، تكتشف نماذج الذكاء الاصطناعي أنماطًا دقيقة – مثل كيفية تأثير نوع جيني معين على استقلاب الدواء – وتستخدم هذه المعرفة لتقديم توصيات مخصصة.

علاج الصحة النفسية

يتم استكشاف نفس مبدأ استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي لنمذجة الاستجابات الشخصية في مجال الصحة النفسية أيضًا.

تقوم شركات مثل Woebot Health بتطوير أدوات علاج معرفي سلوكي (CBT) مدعومة بالذكاء الاصطناعي. تحلل هذه الأنظمة التفاعلات السابقة لإنشاء حوارات علاجية مخصصة ومحاكاة محفزات القلق الواقعية، مثل حضور حفلة مزدحمة أو تلقي النقد في العمل. بعد ذلك، ترشد المريض إلى استراتيجيات المواجهة في الوقت الفعلي، مما يوفر استمرارية بين جلسات العلاج.

التعليم والتدريب الطبي

لطالما اعتمد التدريب الطبي التقليدي على دراسات الحالات الثابتة والمرضى الموحدين. ورغم فائدتها، إلا أنها لا تجهز الطلاب بالكامل للتعامل مع عدم قابلية التنبؤ في العمل السريري الحقيقي.

يغير الذكاء الاصطناعي التوليدي ذلك من خلال إدخال محاكاة جديدة تتكيف مع استجابة كل طالب وطريقة تعلمه.

طورت شركة Virti البريطانية "مرضى افتراضيين" مدعومين بالذكاء الاصطناعي لتعزيز التدريب السريري عن بُعد. في Virti، قد يُطلب من الطالب أن:

• إبلاغ مريض افتراضي مصاب بالسرطان بأخبار سيئة
• تهدئة أحد أفراد العائلة الغاضبين الذي يطالب بإجابات
• شرح تشخيص معقد بكلمات بسيطة

يستجيب المرضى الافتراضيون في الوقت الفعلي لما يقوله أو يفعله الطالب، مما يخلق تجربة أكثر واقعية.

يقيم المريض الافتراضي من Virti أيضًا مدى وضوح وتعاطف المتدرب في التواصل. فإذا استخدم الطالب مصطلحًا مثل "نقيلة" أو "انتشار السرطان"، قد يقترح النظام إعادة صياغته إلى "السرطان انتشر" أو "السرطان انتقل" ليكون أسهل على المريض في الفهم.

يتابع Virti أيضًا أداء الطلاب عبر المحاكاة، ويوفر للمدربين لوحات بيانات تبرز المجالات التي قد يواجه فيها المتعلمون صعوبات، مثل الإفراط في وصف المضادات الحيوية أو إغفال التشخيصات الحرجة.

تزداد شعبية هذه التقنية المدعومة بالذكاء الاصطناعي في الممارسة العملية. خلال جائحة كوفيد-19، قامت تقنية Virti بتدريب أكثر من 300 طبيب في مستشفى Cedars-Sinai.

تثقيف المرضى

فيما يتعلق بتثقيف المرضى، يتيح الذكاء الاصطناعي التوليدي تقديم تعليم مخصص من خلال تحليل حالة المريض وتاريخه الطبي.

تستخدم تطبيقات مثل OneRemission روبوتات دردشة مدعومة بالذكاء الاصطناعي لإرشاد الناجين من السرطان خلال رعاية ما بعد العلاج. إذا سأل المريض: "هل يمكنني تناول هذا الطعام مع أدويتي؟"، يقدم روبوت الدردشة إجابة مباشرة بناءً على تاريخ المريض الطبي.

يتجاوز هذا التفاعل المحادثات الثابتة. فمثلًا، قد يبدأ مريض تم تشخيصه حديثًا بالسكري بالأساسيات: كيفية فحص سكر الدم، ومتى يأخذ الأنسولين، وماذا يأكل. ثم قد يسأل: "ماذا يحدث إذا نسيت جرعة؟" أو "هل يمكنني تناول الفاكهة؟" يرد الذكاء الاصطناعي بلغة واضحة وغير تقنية فورًا.

يلتقي الذكاء الاصطناعي أيضًا الأشخاص حيثما كانوا. فإذا كان لدى شخص ما معرفة صحية منخفضة أو يتحدث لغة مختلفة، يتكيف الذكاء الاصطناعي مع طريقة الشرح. بدلاً من قول "راقب مستوى الجلوكوز"، قد يقول: "افحص سكر دمك بهذا الجهاز. هكذا تفعل ذلك."

ولمساعدة المرضى على الالتزام، ترسل روبوتات الدردشة المدعومة بالذكاء الاصطناعي تذكيرات في الوقت المناسب مثل "تناول دواء الساعة 4 مساءً الآن" أو "موعد متابعتك غدًا الساعة 10 صباحًا."

الوظائف الإدارية الخلفية

غالبًا ما تعتمد أقسام الموارد البشرية والمالية والعمليات على أنظمة قديمة تجعل حتى أبسط سير العمل غير فعال.

يساعد الذكاء الاصطناعي التوليدي في تحديث هذه الوظائف الخلفية من خلال تحويل العمليات اليدوية إلى أنظمة مؤتمتة.

خذ قسم المالية كمثال. بدلاً من قيام الموظفين بمراجعة كل فاتورة يدويًا، تستخدم بعض المستشفيات الآن الذكاء الاصطناعي لمسح أوامر الشراء، ومطابقتها مع عقود الموردين، والإشارة إلى التناقضات مثل الرسوم المكررة، وتحويلها إلى الشخص المناسب للموافقة.

في الموارد البشرية، يشغل الذكاء الاصطناعي روبوتات دردشة داخلية تجيب على أسئلة الموظفين مثل: "أين أجد سياسة الإجازات؟" بدلاً من الانتظار لساعات (أو أيام) للحصول على رد من قسم تكنولوجيا المعلومات أو الموارد البشرية، يحصل الموظفون على إجابات فورية، حتى في الثانية صباحًا.

قد لا تكون هذه الأدوات الخلفية مرئية مثل نماذج التشخيص أو المساعدين الافتراضيين، لكنها تلتقط الأخطاء وتتيح للموظفين التركيز على الأعمال الأكثر أهمية.

مما يقدم دليلاً واضحًا لكيفية تمكن المستشفيات من تحقيق نفس الكفاءة في عملياتها.

ما هي بعض التطبيقات الواقعية للذكاء الاصطناعي التوليدي في الرعاية الصحية؟

مكالمات متابعة اللقاحات المؤتمتة باستخدام الذكاء الاصطناعي الصوتي

وكان التأخير يعرض لخطر تفويت الحالات الخطيرة.

قامت engineon ببناء روبوت صوتي باستخدام Botpress للاتصال بالمرضى بشكل استباقي، وسؤالهم عن الأعراض بعد اللقاح، وتسجيل الردود، مع الالتزام بقوانين الخصوصية الأوروبية.

تم تغذية البيانات مباشرة في نظام تحليلات engineon، مما ساعد مسؤولي الصحة على الاستجابة بسرعة للأحداث السلبية.

أدى ذلك إلى دقة استجابة بلغت 95%، وتوفير 80,000 يورو سنويًا، وتحرير أكثر من 6,000 ساعة عمل.

مساعد سريري دون استخدام اليدين للأطباء

واجه مركز فاندربيلت الطبي الجامعي مشكلة متزايدة: إرهاق مقدمي الرعاية الصحية.

كانت الأعمال الورقية والإدارية تستهلك الوقت وترفع تكاليف العمالة. لتخفيف العبء، قادت الدكتورة يا كوماه-كريستال مبادرة لإدخال أدوات الذكاء الاصطناعي الصوتية في سير العمل السريري اليومي.

بالتعاون مع Epic Systems، طور الفريق V-EVA: مساعد صوتي يتيح للأطباء الوصول إلى معلومات المرضى الرئيسية عبر الأوامر الصوتية. بدلاً من قراءة السجلات أو الاستماع لردود صوتية طويلة، يحصل الأطباء على ملخصات فورية على الشاشة مصممة حسب احتياجاتهم.

يستخدم الأطباء الآن الأوامر الصوتية لطلب التحاليل وطلب التحديثات دون استخدام اليدين. ومع تطور الذكاء الاصطناعي، من المتوقع أن يقوم بالمزيد، مثل الاستماع للمحادثات وتوقع الاحتياجات السريرية.

روبوت دردشة مدعوم بالذكاء الاصطناعي للتعامل مع الأسئلة الشائعة للصحة العامة على نطاق واسع

خلال تفشي كوفيد-19 في كيبيك، واجهت وزارة الصحة والخدمات الاجتماعية (MSSS) موجة من الاستفسارات العامة حول كل شيء من الأعراض والفحوصات إلى المساعدات المالية وقواعد الصحة العامة. لم تستطع مراكز الاتصال مواكبة الطلب.

للرد بسرعة، قامت MSSS بنشر روبوت دردشة مدعوم بالذكاء الاصطناعي من Botpress خلال أسبوعين فقط. تم تدريبه للإجابة على كميات كبيرة من الأسئلة المتعلقة بكوفيد، متاح على مدار الساعة، ودائمًا محدث بأحدث الإرشادات الصحية.

خط ساخن لفرز حالات كوفيد-19 تديره روبوت صوتي مدعوم بالذكاء الاصطناعي

خلال الموجة الأولى من كوفيد-19، أطلقت Mass General Brigham خطًا ساخنًا لمساعدة المرضى في الاستفسارات. لكن خلال ساعات، ارتفع حجم المكالمات بشكل هائل.

لحل ذلك، بنى الفريق مساعدًا صوتيًا مدعومًا بالذكاء الاصطناعي مدربًا على بروتوكولات الفحص الخاصة بمراكز السيطرة على الأمراض. كان الروبوت يطرح أسئلة عن الأعراض، ويقدم الخطوات التالية، ويوجه المرضى إلى الرعاية العاجلة أو الطبيب الأساسي أو قسم الطوارئ.

من خلال تحويل المكالمات الروتينية إلى الذكاء الاصطناعي، انخفضت أوقات الانتظار بشكل كبير وساعد آلاف المرضى في الحصول على الإرشادات بسرعة أكبر.

واليوم، يستمر الزخم المبكر لاستخدام الذكاء الاصطناعي: واحد من كل عشرة أطباء في Mass General Brigham يستخدم الذكاء الاصطناعي التوليدي الآن للمساعدة في التوثيق.

أداة نطق مدعومة بالذكاء الاصطناعي للأشخاص ذوي الإعاقة

Vocable هو تطبيق مجاني يساعد الأشخاص الذين يعانون من صعوبات في النطق على التواصل من خلال استخدام حركات الرأس أو الوجه أو العينين لإنتاج ردود طبيعية مدعومة بالذكاء الاصطناعي.

الإصدار الأول استخدم الكاميرا الأمامية للجهاز المحمول لتتبع حركات الرأس والوجه، مما أتاح للمستخدمين اختيار الكلمات والعبارات على الشاشة. كان ذلك تطورًا كبيرًا مقارنة بأجهزة التواصل المعزز والبديل (AAC) التقليدية، التي غالبًا ما تتجاوز تكلفتها 15,000 دولار وتقدم وظائف محدودة.

لكن التجربة بقيت ميكانيكية نوعًا ما. لتغيير ذلك، قام الفريق بدمج ChatGPT. الآن، يستطيع Vocable فهم ما يقوله مقدم الرعاية ويولّد ردودًا ذكية في الوقت الفعلي.

على جهاز Apple Vision Pro، تصبح التجربة أكثر تطورًا. يمكن للمستخدمين التنقل في الواجهة باستخدام تتبع العينين ضمن عرض غامر بالكامل.

والنتيجة هي أداة تواصل حديثة لمرضى السكتة الدماغية، والأشخاص المصابين بمرض التصلب الجانبي الضموري أو التصلب المتعدد، والمرضى غير الناطقين، وغيرهم ممن يواجهون صعوبة في الكلام.

كيفية تنفيذ روبوت محادثة للرعاية الصحية

1. تحديد الأهداف

لا تنشئ روبوت محادثة لمجرد امتلاكه فقط. حدد بدقة ما يجب أن يفعله.

• هل يجب أن يحجز المواعيد؟
• يرسل تذكيرات بوصفات الأدوية؟
• فرز الأعراض وتوجيه المرضى إلى الرعاية؟

كل هدف يؤدي إلى ميزات وعمليات تكامل وقرارات تصميم مختلفة. على سبيل المثال، إذا كنت ترغب في فرز الأعراض، ستحتاج إلى وكيل مدعوم بنموذج لغوي كبير (LLM) يفهم اللغة الطبيعية ويمكنه التعامل مع مدخلات مفتوحة مثل: "أعاني من التهاب الحلق وحمى منذ يومين — هل يجب أن أراجع الطبيب؟"

عدم وجود هدف واضح = روبوت فوضوي بلا قيمة محددة.

2. اختر منصة الذكاء الاصطناعي المناسبة

ليس كل منشئ روبوتات المحادثة مناسبًا للمستشفيات أو العيادات. اختر منصة مصممة للرعاية الصحية أو يمكن تكييفها بسهولة لهذا المجال. للبدء، إليك أفضل 9 منصات لبناء روبوتات المحادثة بالذكاء الاصطناعي.

ابحث عن سير عمل قابل للتخصيص، حتى تتمكن من تحديد منطق الفرز أو التذكيرات أو الاستقبال، وتكامل مع السجلات الصحية الإلكترونية، وبوابات المرضى، وأدوات جدولة المواعيد.

تأكد أيضًا من دعم المنصة للامتثال (مثل HIPAA) وقابليتها للتوسع. لا ترغب في إعادة البناء عند توسع المشروع التجريبي.

وتأكد من أن المنصة المختارة تتضمن تدابير قوية لـ أمان روبوتات المحادثة، مثل تشفير البيانات وضوابط الوصول بناءً على الأدوار.

3. التكامل مع الأنظمة الأساسية

روبوت المحادثة المستقل لن يكون ذا فائدة كبيرة. للحصول على قيمة حقيقية من تنفيذ روبوت المحادثة، قم بدمجه مع أنظمتك الأساسية ليتمكن فعليًا من أداء المهام، مثل:

• سحب بيانات المرضى من السجل الصحي الإلكتروني لتخصيص التفاعل
• التحقق من توفر المواعيد في الوقت الفعلي
• معالجة استفسارات الفواتير من خلال الربط مع أدوات التأمين والمطالبات
• تتبع بيانات الاستخدام عبر منصات التحليل مثل Looker أو Tableau

بدون تكامل، يصبح روبوت المحادثة مجرد صفحة أسئلة شائعة متطورة.

4. البناء والاختبار

صمم تدفق المحادثة كما تصمم عملية سريرية. ارسم الخطوات:

• ما الذي يجب أن يقوله الروبوت أولاً؟
• ما هي الأسئلة التي يجب أن يطرحها لاحقًا؟
• كيف يتعامل مع المدخلات المربكة أو التصعيد؟

بمجرد وضوح التدفق، ابدأ ببناء روبوت المحادثة الخاص بك.

5. التكرار والتحسين

وأخيرًا، اختبره بشكل متكرر.

حاكِ محادثات المرضى، واكتشف نقاط الضعف، وقم بإصلاحها. احصل على ملاحظات من الموظفين في الخطوط الأمامية والمستخدمين الفعليين. عدّل النبرة والردود حتى يعمل كما هو متوقع.

التحسين لا يتوقف بعد الإطلاق. أفضل الروبوتات تتطور مع الاستخدام الفعلي.

أنشئ روبوت محادثة للرعاية الصحية مجانًا

الذكاء الاصطناعي يغير بالفعل مجال الرعاية الصحية، من جدولة المواعيد تلقائيًا إلى تتبع الأعراض في الوقت الفعلي إلى دعم الصحة النفسية بين الزيارات.

لكن للاستفادة من ذلك، تحتاج إلى منصة ذكاء اصطناعي قوية وقابلة للتكيف.

Botpress هي منصة مرنة على مستوى المؤسسات لبناء وكلاء ذكاء اصطناعي يتعاملون مع حالات استخدام الرعاية الصحية الواقعية — دون الحاجة إلى شهادة دكتوراه أو فريق تطوير.

ابدأ البناء اليوم. إنه مجاني.

الأسئلة الشائعة

كيف أعرف إذا كانت مؤسستي الصحية جاهزة لتطبيق الذكاء الاصطناعي التوليدي؟

ستعرف أن مؤسستك الصحية جاهزة لتطبيق الذكاء الاصطناعي التوليدي إذا كانت لديك مشكلات محددة جيدًا للحل — مثل تقليل وقت التوثيق أو تحسين تحليل البيانات — وإذا كان فريقك منفتحًا على تبني أدوات رقمية جديدة. الجاهزية تعني أيضًا وجود أنظمة بيانات آمنة (مثل السجلات الصحية الإلكترونية) يمكن للذكاء الاصطناعي التكامل معها، ودعم الإدارة لتجربة مشاريع ذكاء اصطناعي صغيرة ومركزة قبل التوسع.

ما هي قوانين خصوصية بيانات المرضى التي يجب أخذها بعين الاعتبار عند استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي في الرعاية الصحية؟

عند استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي في الرعاية الصحية، يجب الامتثال لقوانين خصوصية المرضى مثل HIPAA في الولايات المتحدة (أو GDPR في أوروبا)، والتي تنظم كيفية تخزين ومشاركة المعلومات الصحية المحمية. هذا يعني أن أي أداة ذكاء اصطناعي تستخدمها يجب أن تدعم التشفير، وضوابط وصول صارمة، وسجلات تدقيق، وإجراءات لإزالة الهوية من البيانات إذا تم استخدامها لتدريب النماذج أو التحليل.

هل الذكاء الاصطناعي التوليدي آمن بما يكفي لاتخاذ قرارات سريرية، أم يجب استخدامه فقط للمهام الإدارية؟

الذكاء الاصطناعي التوليدي ليس موثوقًا بما يكفي ليحل محل الحكم السريري ويجب استخدامه كأداة مساعدة وليس كصانع قرار في رعاية المرضى. هو آمن للمهام الإدارية — مثل صياغة الملاحظات والتعامل مع استفسارات المرضى الروتينية — لكن أي تشخيص طبي أو خطط علاج يجب أن تبقى تحت إشراف بشري دائمًا لتجنب الأخطاء.

كم يستغرق عادةً نشر روبوت محادثة بالذكاء الاصطناعي في بيئة الرعاية الصحية؟

قد يستغرق نشر روبوت محادثة بالذكاء الاصطناعي في بيئة الرعاية الصحية من بضعة أسابيع إلى عدة أشهر، حسب التعقيد. قد يتم إطلاق روبوت أسئلة شائعة بسيط خلال 2–4 أسابيع، بينما قد يستغرق روبوت متقدم يتكامل مع السجلات الصحية الإلكترونية ويتعامل مع محادثات متوافقة مع HIPAA أو يؤدي فرز الأعراض من شهرين إلى ستة أشهر للتطوير والاختبار والحصول على الموافقات اللازمة.

هل هناك تخصصات طبية معينة يكون الذكاء الاصطناعي التوليدي أكثر فائدة فيها؟

نعم، الذكاء الاصطناعي التوليدي مفيد بشكل خاص في تخصصات مثل الأشعة (لتفسير الصور وصياغة التقارير)، علم الأمراض (لتلخيص النتائج)، الأورام (لتلخيص خطط العلاج المعقدة)، الصحة النفسية (لروبوتات العلاج بالمحادثة)، والمجالات الإدارية مثل الرعاية الأولية، حيث يساعد في إنتاج الوثائق السريرية والتواصل مع المرضى بكفاءة.