تطبيقات الذكاء الاصطناعي في تشخيص الأمراض
حالات الاستخدام، والميزات، والتحديات، والتكاليف
بفضل حصولنا على شهادة الجودة العالمية الأيزو 13485، إلى جانب خبرتنا الممتدة لأكثر من ثلاثة عقود من الزمن في تطوير حلول الذكاء الاصطناعي (AI)، نقدم في ساينس سوفت برمجيات تشخيص طبي متقدمة تدعم مُقدّمي الرعاية في الكشف الدقيق والمبكر عن الأمراض، وتُسهم في تقليل مخاطر الأخطاء الطبية بقدرٍ كبير.
لمحة عامة عن تطبيقات الذكاء الاصطناعي في تشخيص الأمراض
تعتمد تطبيقات التشخيص الطبي المدعومة بالذكاء الاصطناعي (AI) على نماذج تعلم الآلة (ML) للمساعدة على اكتشاف الأمراض من خلال تحليل بيانات السجلات الصحية، والصور الطبية، والمؤشرات الحيوية، ونتائج الفحوصات المعملية. إلى جانب ذلك، تُسهم الحلول المتقدمة في تسريع تشخيص المرضى، وخفض تكاليف العلاج بنسبة تصل إلى 50%، وتحسين النتائج الصحية للمرضى بنسبة 40% [وفقًا لدراسات كلية الصحة العامة بجامعة هارفارد].
اتجاهات السوق
في عام 2023، بلغ حجم السوق العالمي لتطبيقات الذكاء الاصطناعي في تشخيص الأمراض ما يعادل 4.8 مليارات ريال سعودي. ويُتوقع أن ينمو هذا السوق ليصل إلى ما يعادل 13.8 مليار ريال سعودي بحلول عام 2028، بمعدل نمو سنوي مركب (CAGR) قدره 23.2%. ويتمثل الدافع الرئيسي لنمو هذا السوق في حاجة مؤسسات الرعاية الصحية إلى تقليل عبء العمل على الموظفين وتحسين جودة الرعاية.
أما بالنسبة إلى سوق التشخيص الطبي، فقد شهد عام 2023 اهتمامًا متزايدًا بتبني الذكاء الاصطناعي في تشخيص الأمراض، ما أدى إلى زيادة تمويل المشروعات المعتمدة على هذه التقنيات. لكن في المقابل، أثار استخدام التقنية تساؤلات لدى المعنيين بالرعاية الصحية، ما دفع إلى دعوات لمراجعة تنظيمية دقيقة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الصحية.
كيف يعمل الذكاء الاصطناعي في تشخيص الأمراض؟
البنية التقنية
وفقًا لمعايير الأيزو 13485 وIEC 62304، يجب توثيق وتصميم البنية التقنية لبرمجيات التشخيص الطبي المدعومة بالذكاء الاصطناعي، مع مراعاة متطلبات الأمان منذ المراحل الأولى. تُولي ساينس سوفت اهتمامًا بالغًا بالجودة من المراحل الأولى، وتُصمم بِنى تقنية آمنة لحلول تشخيص الأمراض بالذكاء الاصطناعي، بما يتوافق مع متطلبات الهيئة العامة للغذاء والدواء السعودية (SFDA)، وإدارة الغذاء والدواء الأميركية (FDA)، وغيرها من الهيئات المنظمة لتطوير برمجيات الأجهزة الطبية المعتمدة في دول الخليج.
حالات الاستخدام
عندما يعاني المرضى من حالات صحية متعددة، قد يصعب التمييز بين الأعراض وإجراء تشخيص دقيق للحالة. يساعد الذكاء الاصطناعي على تحليل بيانات السجلات الصحية، واكتشاف الأنماط، وتحديد الأسباب المحتملة لأعراض المرضى.
تتميز خوارزميات الذكاء الاصطناعي بقدرتها على تفسير جميع أنواع الصور الطبية، بما يشمل الأشعة المقطعية (CT)، وصور الرنين المغناطيسي (MRI)، وصور الموجات فوق الصوتية، والتصوير المقطعي بالإصدار البوزيتروني (PET)، والتصوير الطبي بأشعة جاما (SPECT)، وغيرها الكثير. باستخدام تقنيات مثل تقسيم الصور، والتحليل الكمي للأنسجة، يمكن للذكاء الاصطناعي تحديد المناطق غير الطبيعية التي قد لا يلاحظها اختصاصي الأشعة أو الطبيب.
الفحوصات المعملية
تُحدِّد خوارزميات تعلم الآلة (ML) العلاقات بين القيم غير الطبيعية في نتائج الفحوصات المعملية، وتكتشف الأنماط التي قد تشير إلى وجود مرض معين، كما تقدم قائمة بالتشخيصات المحتملة.
المؤشرات الحيوية
يُحلل الذكاء الاصطناعي كميات ضخمة من المؤشرات الحيوية التي تجمعها الأجهزة الطبية المتصلة (مثل أجهزة المراقبة المستمرة لمستويات الجلوكوز في الدم)، كما يكتشف الأنماط غير الطبيعية التي قد تشير إلى حالات مرضية ناشئة أو تفاقم في الحالة الصحية.
المؤشرات الحيوية الصوتية
عادةً ما تُستخدم خوارزميات الذكاء الاصطناعي في الكشف المبكر عن الاضطرابات النفسية من خلال تحليل أنماط الكلام، ونبرة ومستوى الصوت، والتوقفات أثناء الحديث؛ لتحديد التغيرات الدقيقة المرتبطة بالحالة العاطفية والمعرفية للمرضى.
ملحوظة: يمكن للحلول المدعومة بالذكاء الاصطناعي تحليل أنواع متعددة من البيانات لتحديد الأنماط الفريدة للأمراض وتشخيص المرضى بدقة. فعلى سبيل المثال، تُستخدم بيانات مراقبة هولتر المستمرة استكمالًا لفحوصات تخطيط كهربية القلب (ECG) للمساعدة على تشخيص أمراض القلب بدقة أعلى.
الميزات الرئيسية
عند تصميم أنظمة الذكاء الاصطناعي، سيساعدكم خبراء تقنية معلومات الرعاية الصحية في ساينس سوفت على تحديد مجموعة الميزات الأمثل لمشروعكم. فيما يلي، نستعرض الميزات الأساسية لحلول التشخيص الطبي المدعومة بالذكاء الاصطناعي.
استخلاص البيانات السريرية
تستخلص أنظمة الذكاء الاصطناعي المعلومات من مصادر البيانات التشخيصية (مثل السجلات الصحية الإلكترونية (EHR)، والفحوصات المعملية) لتحليلها بشكل أعمق.
تحديد الأنماط
تعالج البرمجيات الذكية البيانات السريرية، وتستخدم نماذج تعلم الآلة (ML) التشخيصية (مثل الشبكات العصبية التلافيفية) لتحديد الأمراض أو الحالة الصحية للمرضى.
إعداد التقارير التشخيصية
تقدم أنظمة الذكاء الاصطناعي تقريرًا يتضمن أبرز النتائج التحليلية، والتشخيصات المحتملة، مع تحديد المناطق غير الطبيعية في نتائج الفحوصات أو الصور الطبية. كما تُعرض جميع بيانات المرضى على لوحة المعلومات المخصصة للطاقم الطبي.
تحليل مخاطر المرضى
بعد تحليل بيانات المرضى، يحسب نظام الذكاء الاصطناعي المخاطر المحتملة، ويتنبأ بنتائج الحالة الصحية للمرضى بناءً على شدة المشكلة، وعمر المريض، والحالات المزمنة المصاحبة، وغيرها الكثير.
تنبيهات الطاقم الطبي
يتلقى متخصصو الرعاية الصحية إشعارات فورية في حال تشخيص إصابة المرضى بحالة شديدة الخطورة أو التنبؤ بتغيرات كبيرة في حالتهم الصحية.
ميزات الأمان
تعتمد أنظمة الذكاء الاصطناعي على تطبيق آليات أمان متقدمة لضمان حماية وسلامة البيانات الصحية، مثل التحكم في الوصول بناءً على الدور الوظيفي، والتشفير من طرف إلى طرف، والمصادقة متعددة العوامل. وتعد هذه الميزات ضرورية للامتثال للوائح التنظيمية المعتمدة في دول الخليج، مثل نظام حماية البيانات الشخصية، ومعيار أبو ظبي لأمن المعلومات الصحية والأمن الإلكتروني، ومتطلبات الهيئة العامة للغذاء والدواء السعودية (SFDA)، وإدارة الغذاء والدواء الأميركية (FDA)، ولائحة GDPR، ومتطلبات الحصول على علامة المطابقة الأوروبية (CE)، وغيرها.
آراء عملائنا
لقد فاق نموذج إثبات المفهوم (PoC) الذي طورته لنا ساينس سوفت توقعاتنا، ونقدّر بشدة نهجهم في إنجاز الحل باحترافية عالية. وقد وجدنا ساينس سوفت شركة موثوقة وذات رؤية مستقبلية مبتكرة، ونوصي بها بكل ثقة لأي جهة لديها مشروعات ذات مسؤولية عالية.
قدمت لنا ساينس سوفت نموذجًا أوليًا (PoC) مُخصَّصًا بالكامل لروبوت دردشة طبي يعمل بالذكاء الاصطناعي في أسبوعين فقط، وهو إنجاز يفوق التوقعات. أود أن أعبر عن تقديري وامتناني العميق لفريق ساينس سوفت على تفانيهم وجهودهم الدؤوبة، وبالتأكيد أوصي بهم لأي جهة تبحث عن نتائج رفيعة المستوى في مجال تقنية معلومات الرعاية الصحية.
جوائزنا وشراكاتنا
مصنفون ضمن الشركات الرائدة في سوق خدمات تقنية معلومات الرعاية الصحية حسب تقرير SPARK Matrix لعامي 2022 و2024
مصنفون ضمن أفضل شركات تطوير برمجيات الرعاية الصحية في الإمارات
مدرجون ضمن قائمة IAOP لأفضل 100 شركة عالمية لخدمات التعاقد الخارجي في 2025، وذلك للعام الرابع على التوالي
شريك مايكروسوفت منذ عام 2008
شريك أمازون (AWS) منذ عام 2017
حاصلون على لقب الشركة الأفضل في مجال توصيل الأجهزة الطبية من شركة Frost & Sullivan لعام 2023
نظام إدارة جودة معتمد بشهادة ISO 9001
نظام إدارة أمن المعلومات معتمد بشهادة ISO 27001
التقنيات التي نستخدمها
مخازن وقواعد البيانات السحابية
AWS
Azure
Google Cloud Platform
أخرى
منصات وخدمات تعلم الآلة
مكتبات وأُطر عمل تعلُّم الآلة
أُطر العمل
المكتبات البرمجية
تحليلات البيانات وتعلم الآلة
لغات برمجة الواجهة الخلفية
لغات برمجة الواجهة الأمامية
برامج الواجهة الامامية (Front end)
أُطر عمل JAVASCRIPT
كيفية التغلب على تحديات التشخيص الطبي المدعوم بالذكاء الاصطناعي
التحدي رقم 1 تأثير دقة نماذج تعلم الآلة (ML) في كفاءة التشخيص.
الحل: في مرحلة الاستكشاف، يحدد خبراء ساينس سوفت المخاطر المحتملة المتعلقة بدقة النماذج، ويضعون خطة استباقية للحد من تأثيرها. وفقًا لهذه الخطة، يضمن علماء البيانات لدينا الجودة العالية لمجموعات البيانات المستخدمة في تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي من خلال التأكد من دقتها، وحداثتها، ومصدرها الموثوق. وبعد التأكد من جودة البيانات، يختار خبراؤنا عينة تمثل مختلف الفئات لتجنب التحيز لفئة معينة. وسواءٌ كانت مجموعات البيانات جاهزة أو مخصصة، يستخدم خبراؤنا تقنيات تقليل الخطأ (dropout techniques) وخوارزميات تحسين الأداء، إلى جانب إجراء اختبارات متعددة لضمان موثوقية ودقة نتائج التشخيص الصادرة عن نموذج تعلم الآلة (ML).
التحدي رقم 2 احتمالية ضعف أداء نماذج تعلم الآلة (ML) مع مرور الوقت.
الحل: نظرًا إلى تغير الأنماط الكامنة في مجموعات البيانات، يجب مراقبة نماذج تعلم الآلة (ML) باستمرار لضمان كفاءتها ودقة مخرجاتها. في ساينس سوفت، نحن مستعدون دائمًا للاستمرار في تقديم خدماتنا لتشمل المراقبة المستمرة لنماذج تعلم الآلة (ML) باستخدام أدوات مثل Amazon SageMaker Model Monitor، وغيرها. حيث يحلل علماء البيانات لدينا المدخلات، ويحددون مؤشرات الأداء لرصد أي انحرافات قد تؤثر في جودة التشخيص. وفي حال اكتشاف أي انحرافات، فإننا نحدد الأسباب الجذرية، ونعيد تدريب النماذج، ونعالج مشكلات جودة البيانات فورًا.
التحدي رقم 3 تعالج أنظمة الذكاء الاصطناعي بيانات صحية حساسة، وقد تتعرض لهجمات إلكترونية تؤدي إلى مخاطر تتعلق بعدم الامتثال.
الحل: في ساينس سوفت، نتبع نهج التصميم الآمن لبرمجيات الرعاية الصحية من المراحل المبكرة من التطوير، كما نستعين بمستشارين داخليين متخصصين في الامتثال التنظيمي لضمان توافق الحل مع المتطلبات القانونية. ولتجنب مخاطر سرقة البيانات أوانتهاكات لوائح مثل HIPAA وGDPR، فإننا نضمن أمان برمجيات التشخيص الطبي من خلال تطبيق آليات أمان متقدمة تشمل التحكم في صلاحيات الوصول إلى البيانات، ومصادقة المستخدم، والتشفير الشامل للبيانات، وغيرها. وقبل التقدم للحصول على موافقة الهيئة العامة للغذاء والدواء السعودية (SFDA) أو إدارة الغذاء والدواء الأميركية (FDA) أو الحصول على علامة المطابقة الأوروبية (CE)، نجري تدقيقًا استباقيًا شاملًا للأمان لضمان امتثال البرمجيات للوائح وأنظمة حماية البيانات الصحية المعتمدة في دول الخليج.
تكاليف برمجيات التشخيص الطبي المدعومة بالذكاء الاصطناعي
استنادًا إلى خبرة ساينس سوفت، تبدأ تكاليف تطوير برمجيات التشخيص الطبي المدعومة بالذكاء الاصطناعي من 750,000 ريال سعودي؛ وذلك لتطوير حل تشخيصي يدعم نوع واحد من البيانات (مثل الصور الطبية أو السجلات الصحية غير المهيكلة)، مع استخدام خوارزميات تعلم الآلة (ML) متوسطة التعقيد.
وقد تصل التكلفة إلى أكثر من 2.25 مليون ريال سعودي لتطوير نظام تشخيصي متكامل بواجهة مستخدم متعددة الأدوار، يستخدم خوارزميات معقدة تعالج عدة أنواع من البيانات الطبية من مصادر مختلفة.
هل ترغب في الحصول على تقدير مخصص لتكلفة برمجيات التشخيص المدعومة بالذكاء الاصطناعي؟
عوامل التكلفة التي يجب مراعاتها
- نوع التشخيص، ومدى تعقيد خوارزميات تعلم الآلة (ML).
- تكاليف تجميع أو شراء مجموعات بيانات ملائمة لتدريب النماذج.
- مدى تعقيد البيانات المطلوبة للتشخيص الطبي: حجم البيانات، ونوعها (مهيكلة أو غير مهيكلة)، وعدد مصادرها، وغير ذلك.
- عدد ومدى تعقيد عمليات التكامل مع واحد أو أكثر من أنظمة EHR، وبرمجيات التصوير الطبي، وغيرها.
- متطلبات الأمان، والتكاليف المرتبطة بالامتثال (مثل تكاليف الحصول على موافقة الهيئة العامة للغذاء والدواء السعودية (SFDA)، أو إدارة FDA، أو تسجيل الأجهزة الطبية، وتكاليف التدقيق المسبق لضمان الامتثال للوائح وأنظمة حماية البيانات الصحية).
- نوع النشر (إصدار مخرجات الذكاء الاصطناعي على دفعات أو في الوقت الفعلي تقريبًا).
- تكاليف البنية التحتية، بما يشمل التخزين السحابي، وأدوات الأمان، وغير ذلك
استفيدوا من خبرتنا الممتدة لعقود في مجال الرعاية الصحية والذكاء الاصطناعي
بفضل حصولنا على شهادة الجودة العالمية الأيزو 13485، نتمتع في ساينس سوفت بخبرة واسعة في تطوير برمجيات تشخيصية فعالة وآمنة مدعومة بالذكاء الاصطناعي. ما عليكم سوى تحديد أهداف مشروعاتكم، ونحن ننتولى قيادة المشروع لتحقيقها رغم التحديات المتمثلة في قيود الوقت والميزانية، أو التغيرات التي قد تطرأ على المتطلبات.
استشارات تطبيقات الذكاء الاصطناعي في تشخيص الأمراض
سيساعدكم خبراؤنا في تقنية معلومات الرعاية الصحية، بخبرتهم التي تصل إلى 20 عامًا، على تخطيط وتصميم برمجيات التشخيص الطبي المدعومة بالذكاء الاصطناعي، واتخاذ التدابير اللازمة للتخفيف من المخاطر المتعلقة بسلامة البرمجيات، وأمنها، وامتثالها.
تنفيذ برمجيات التشخيص الطبي المدعومة بالذكاء الاصطناعي
سيتولى خبراء ساينس سوفت التنفيذ الشامل للمشروع، بدءًا من صياغة الفكرة إلى تدريب نماذج تعلم الآلة (ML)، وتطوير تطبيق آمن، وتقديمه للحصول على موافقة الهيئة العامة للغذاء والدواء السعودية (SFDA) أو إدارة الغذاء والدواء الأميركية (FDA) أو الحصول على شهادة المطابقة الأوروبية (CE).
نبذة عن ساينس سوفت
ساينس سوفت هي شركة عالمية متخصصة في تطوير البرمجيات واستشارات تقنية المعلومات، لديها مكاتب في السعودية والإمارات و7 مقرات عالمية أخرى، أبرزها مقرنا الرئيسي في تكساس بالولايات المتحدة الأميركية، وتتمتع بخبرة واسعة في مجالات الذكاء الاصطناعي (AI) وتعلم الآلة (ML) منذ عام 1989. استنادًا إلى خبرتنا الممتدة في مجال تقنية معلومات الرعاية الصحية منذ عام 2005، نُطوِّر في ساينس سوفت برمجيات متقدمة للتشخيص الطبي وفقًا لمعايير الأيزو 13485 والأيزو 27001 والأيزو 9001.