تطبيق “DermAssist” من جوجل.. 3 صور فقط تشخّص مرضك الجلدي بالذكاء الاصطناعي

بحسب مدونة جوجل قد يكون من الصعب وصف شامة غريبة أو طفح جلدي على جلدك بالكلمات وحدها. لحسن الحظ، هناك طريقة جديدة يمكن أن تساعد بها Lens، مع القدرة على البحث عن حالات الجلد التي تشبه بصرياً ما تراه على بشرتك.

كل ما عليك فعله التقاط صورة أو تحميلها من خلال Google Lens، وستجد صوراً مطابقة لحالتك، لإعلامك بنتائج البحث. تعمل هذه الميزة أيضاً إذا لم تكن متأكداً من كيفية وصف شيء آخر على جسمك، مثل نتوء على شفتك أو خط على أظافرك أو تساقط الشعر على رأسك.

وكانت جوجل أعلنت سابقاً عن تطبيق متخصص لتسهيل معرفة ما قد يحدث لبشرتك يحمل اسم "DermAssist"، لتسهيل معرفة ما قد يحدث لبشرتك. 

بمجرد تشغيل الأداة، ما عليك سوى استخدام كاميرا هاتفك لالتقاط ثلاث صور للجلد أو الشعر أو الأظافر من زوايا مختلفة. ستُطرح عليك بعد ذلك أسئلة حول نوع بشرتك، والمدة التي عانيت فيها من المشكلة والأعراض الأخرى التي تساعد الأداة في تضييق نطاق الاحتمالات.

ثم يقوم نموذج الذكاء الاصطناعي بتحليل هذه المعلومات، ومقارنتها بـ288 حالة صحية للجلد في قاعدة بياناته، ليعطيك قائمة بحالات مطابقة محتملة يمكنك البحث عنها بعد ذلك. ولكل حالة مطابقة، ستعرض الأداة معلومات تمت مراجعتها من قبل أطباء الجلدية وإجابات للأسئلة الشائعة، جنباً إلى جنب مع صور مطابقة مماثلة من الويب.

الأداة تأخذ في الحسبان عوامل مثل العمر والجنس والعرق وأنواع البشرة، من البشرة الفاتحة غير السمراء إلى البشرة البنية. وتطويرها وضبطها ببيانات تشتمل على حوالي 65 ألف صورة، وكميات هائلة من البيانات لحالات وأمراض الجلد المعروفة، وملايين الصور المتعلقة بأمراض الجلد وآلاف الأمثلة على البشرة السليمة، عبر فئات سكانية مختلفة. 

وبحسب جوجل لا تهدف الأداة إلى تقديم تشخيص طبي، ولا أن تكون بديلاً عن المشورة الطبية الاحترافية، خاصة أن العديد من الحالات تتطلب مراجعة الطبيب أو الفحص الشخصي أو إجراء اختبارات إضافية مثل الخزعة. 

بدلاً من ذلك، يمكن أن تمنحك الأداة الوصول إلى معلومات موثوقة حتى تتمكن من اتخاذ قرار مستنير بشأن خطوتك التالية.

3 سنوات من الأبحاث ومراجعات من متخصصين في الأمراض الجلدية

الخدمة التي تقدمها جوجل هي تتويج لأكثر من 3 سنوات من أبحاث التعلم الآلي وتطوير المنتجات. ونشر العديد من الأوراق البحثية التي تمت مراجعتها من قبل الأطباء والمختصين، الذين تحققوا من مدى صحة النتائج التي قدمها نموذج الذكاء الاصطناعي الخاص بشركة جوجل، وقدرته على التشخيص. 

كما كشفت دراسة نشرت في Nature Medicine، عن نهج "التعلم العميق" للذكاء الاصطناعي الخاص بشركة جوجل، والمخصص لتشخيص الأمراض الجلدية يمكن أن يحقق الدقة التي تتساوى مع أطباء الأمراض الجلدية المعتمدين من الولايات المتحدة. 

كما أوضح بحث آخر منشور في JAMA Network Open كيف يمكن للأطباء غير المتخصصين أيضاً، استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي لتحسين قدرتهم على تفسير الأمراض الجلدية. 

ونجح نموذج الذكاء الاصطناعي الذي يستخدمه تطبيق "DermAssist"، في اجتياز الاختبارات بنجاح، وحصلت الأداة على الاعتراف بها كجهاز طبي من الدرجة الأولى في الاتحاد الأوروبي. وإذا كنت مهتماً بهذه الأداة، فقم بالتسجيل هنا ليتم إعلامك حسب التوافر في منطقتك.

الذكاء الاصطناعي لتشخيص مختلف الحالات الطبية

أداة جوجل ليست الوحيدة، بحسب دراسة نُشرت عام 2023، من جامعة سيجونغ الكورية، يمكن لبرامج الذكاء الاصطناعي المختلفة تشخيص مختلف الأمراض بدقة، وإحداث ثورة في مجال التشخيص الطبي من خلال تحسين دقة التنبؤ وسرعة وكفاءة عملية التشخيص.

حيث يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي تحليل الصور الطبية (مثل الأشعة السينية والتصوير بالرنين المغناطيسي والموجات فوق الصوتية والأشعة المقطعية)، وبالتالي مساعدة مقدمي الرعاية الصحية في تحديد وتشخيص الأمراض بشكل أكثر دقة وسرعة. 

ويمكن للذكاء الاصطناعي تحليل كميات كبيرة من بيانات المريض، والعلامات الحيوية على سبيل المثال، ودرجة حرارة الجسم، ومعدل النبض، ومعدل التنفس، وضغط الدم، والمعلومات الديموغرافية والتاريخ الطبي ونتائج الاختبارات المعملية. 

ويمكن للذكاء الاصطناعي مساعدة مقدمي الرعاية الصحية على اتخاذ قرارات أكثر دقة بشأن رعاية المرضى. ويمكن لمقدمي الرعاية الصحية الحصول على فهم أكثر شمولاً لصحة المريض والأسباب الكامنة وراء أعراضه. 

ويمكن أن يوفر الجمع بين مصادر البيانات المتعددة صورة أكثر اكتمالاً عن صحة المريض، ما يقلل من فرصة التشخيص الخطأ ويحسّن دقة التشخيص. 

 ومع ذلك، وبحسب الدراسة نفسها، لا يزال تطوير واستخدام الذكاء الاصطناعي في التشخيصات الطبية في المراحل الأولى، وهناك العديد من التحديات الفنية والتنظيمية والأخلاقية التي يجب التغلب عليها حتى تصل التكنولوجيا إلى إمكاناتها الكاملة. 

ويرجع التحدي إلى جودة البيانات الطبية وتوافرها، حيث تتطلب خوارزميات الذكاء الاصطناعي كميات كبيرة من البيانات ذات العلامات عالية الجودة لتكون فعالة، ويمكن أن يمثل هذا تحدياً في المجال الطبي، حيث غالباً ما تكون البيانات مجزأة أو غير كاملة أو غير مسماة أو غير متوفرة. 

المصدر: عربي بوست