ميراتيف

📅 آخر تحديث: ٢٥ يوليو ٢٠٢٦
✍️ نُشر في: ٢٥ يوليو ٢٠٢٦
📷 يحتوي على 5 صور
الموسوعة الحرة
ميراتيف LP
نوع الشركةخاص
السلفIBM Watson الصحة
تأسست30 يونيو 2022 ؛ منذ سنتين ( 2022-06-30 )
المقر الرئيسيآن أربور، ميشيغان
الأشخاص الرئيسيون
  • جيري مكارثي (الرئيس التنفيذي)
مالكفرانسيسكو بارتنرز
عدد الموظفين
1000-5000
موقع إلكترونيميراتيفي.كوم

Merative LP ، المعروفة سابقًا باسم IBM Watson Health ، هي شركة تكنولوجيا طبية أمريكية تقدم منتجات وخدمات تساعد العملاء على تسهيل البحث الطبي والبحث السريري والأدلة الواقعية وخدمات الرعاية الصحية ، من خلال استخدام الذكاء الاصطناعي وتحليلات البيانات والحوسبة السحابية وغيرها من تكنولوجيا المعلومات المتقدمة. Merative مملوكة لشركة Francisco Partners ، وهي شركة أسهم خاصة أمريكية يقع مقرها الرئيسي في سان فرانسيسكو، كاليفورنيا . في عام 2022، تخلت IBM عن قسم Watson Health الخاص بها وفصلته إلى Merative. اعتبارًا من عام 2023 ، تظل شركة مستقلة يقع مقرها الرئيسي في آن أربور مع مراكز ابتكار في أيرلندا وحيدر أباد وبنغالورو وتشيناي . [ 1 ]

تاريخ

كانت شركة تومسون هيلث كير قسمًا من شركة تومسون حتى عام 2008، عندما أصبحت وحدة الرعاية الصحية لشركة تومسون رويترز بعد اندماج تومسون مع رويترز . في 23 أبريل 2012، وافقت تومسون رويترز على بيعها لشركة فيريتاس كابيتال مقابل 1.25 مليار دولار أمريكي. [2] في 6 يونيو 2012، تم الانتهاء من البيع وأصبحت الشركة الجديدة، Truven Health Analytics، منظمة مستقلة تركز فقط على الرعاية الصحية. [3]

استحوذت شركة IBM Corporation على Truven Health Analytics في 18 فبراير 2016، [4] ودمجتها مع وحدة Watson Health التابعة لشركة IBM. [5] قدمت Truven Health Analytics خدمات شاملة للبيانات والتحليلات الصحية. [6] اسم الشركة Truven هو مزيج من الكلمتين "موثوق" و"مثبت". [7]

في يناير 2022، أعلنت شركة IBM عن بيع جزء من أصول Watson Health، بما في ذلك Truven إلى Francisco Partners مقابل مليار دولار أمريكي. [8] في 30 يونيو 2022، أعلنت Francisco Partners عن اكتمال الاستحواذ على Watson Health وأطلقت شركة بيانات رعاية صحية باسم Merative. [9] [10]

التطورات

يتم التحقيق في لغة واتسون الطبيعية، وتوليد الفرضيات، وقدرات التعلم القائمة على الأدلة لمعرفة كيف يمكن أن يساهم واتسون في أنظمة دعم القرار السريري ، وزيادة الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية للاستخدام من قبل المتخصصين الطبيين . [11] لمساعدة الأطباء في علاج مرضاهم، بمجرد أن يطرح الطبيب استعلامًا على النظام يصف الأعراض والعوامل الأخرى ذات الصلة، يقوم واتسون أولاً بتحليل المدخلات لتحديد أهم المعلومات؛ ثم يستخرج بيانات المريض للعثور على الحقائق ذات الصلة بالتاريخ الطبي والوراثي للمريض ؛ ثم يفحص مصادر البيانات المتاحة لتشكيل واختبار الفرضيات ؛ [11] وأخيرًا يقدم قائمة بالتوصيات الفردية المسجلة الثقة. [12] يمكن أن تشمل مصادر البيانات التي يستخدمها واتسون للتحليل إرشادات العلاج وبيانات السجلات الطبية الإلكترونية والملاحظات من مقدمي الرعاية الصحية ومواد البحث والدراسات السريرية والمقالات الصحفية ومعلومات المريض. [11] على الرغم من تطويره وتسويقه باعتباره "مستشارًا للتشخيص والعلاج"، إلا أن واتسون لم يشارك فعليًا في عملية التشخيص الطبي ، بل كان يشارك فقط في المساعدة في تحديد خيارات العلاج للمرضى الذين تم تشخيصهم بالفعل. [13]

في فبراير 2011، أُعلن أن شركة آي بي إم ستتعاون مع شركة نيوانس كوميونيكيشنز في مشروع بحثي لتطوير منتج تجاري خلال الأشهر الثمانية عشر إلى الأربعة والعشرين المقبلة، مصمم لاستغلال قدرات واتسون في دعم القرارات السريرية. سيساعد الأطباء في جامعة كولومبيا في تحديد القضايا الحرجة في ممارسة الطب ، حيث قد تتمكن تكنولوجيا النظام من المساهمة. كما سيعمل الأطباء في جامعة ماريلاند على تحديد أفضل طريقة يمكن أن تتفاعل بها تكنولوجيا مثل واتسون مع الممارسين الطبيين لتقديم أقصى قدر من المساعدة. [14]

في سبتمبر 2011، أعلنت شركة IBM وWellPoint ( Anthem الآن ) عن شراكة للاستفادة من قدرة Watson على تحليل البيانات للمساعدة في اقتراح خيارات العلاج للأطباء. [15] ثم في فبراير 2013، قدمت IBM وWellPoint تطبيقها التجاري الأول لـ Watson ، لاتخاذ قرارات إدارة الاستخدام في علاج سرطان الرئة في مركز Memorial Sloan-Kettering للسرطان . [16]

أعلنت شركة آي بي إم عن شراكة مع كليفلاند كلينك في أكتوبر 2012. أرسلت الشركة واتسون إلى كلية طب كليفلاند كلينك ليرنر بجامعة كيس ويسترن ريزيرف ، حيث ستزيد من خبرتها الصحية وتساعد المتخصصين الطبيين في علاج المرضى. ستستخدم المنشأة الطبية قدرة واتسون على تخزين ومعالجة كميات كبيرة من المعلومات للمساعدة في تسريع وزيادة دقة عملية العلاج. قال سي مارتن هاريس، كبير مسؤولي المعلومات في كليفلاند كلينك : " إن تعاون كليفلاند كلينك مع آي بي إم مثير لأنه يمنحنا الفرصة لتعليم واتسون "التفكير" بطرق لديها القدرة على جعله أداة قوية في الطب". [17]

في عام 2013، بدأت شركة آي بي إم ومركز إم دي أندرسون للسرطان برنامجًا تجريبيًا لتعزيز "مهمة المركز للقضاء على السرطان". [18] [19] ومع ذلك، بعد إنفاق 62 مليون دولار، لم يحقق المشروع أهدافه وتم إيقافه. [20]

في 8 فبراير 2013، أعلنت شركة آي بي إم أن أطباء الأورام في مركز مين لطب السرطان ومجموعة ويست ميد الطبية في نيويورك قد بدأوا في اختبار نظام الحاسوب العملاق واتسون في محاولة للتوصية بعلاج سرطان الرئة. [21]

في 29 يوليو 2016، أعلنت شركة IBM ومستشفيات مانيبال [22] (سلسلة مستشفيات رائدة في الهند) عن إطلاق IBM Watson لعلم الأورام لمرضى السرطان. يوفر هذا المنتج معلومات ورؤى للأطباء ومرضى السرطان لمساعدتهم على تحديد خيارات رعاية السرطان الشخصية القائمة على الأدلة. مستشفيات مانيبال هي المستشفى الثاني [23] في العالم الذي يتبنى هذه التكنولوجيا والأول في العالم الذي يقدمها للمرضى عبر الإنترنت كرأي ثانٍ من الخبراء من خلال موقعها على الويب . [24] أوقفت مانيبال هذا العقد في ديسمبر 2018.

في 7 يناير 2017، أبرمت شركة IBM وشركة Fukoku Mutual Life Insurance عقدًا مع شركة IBM لتقديم تحليلات لمدفوعات التعويضات من خلال IBM Watson Explorer AI، مما أدى إلى فقدان 34 وظيفة وقالت الشركة إنها ستسرع تحليل مدفوعات التعويضات من خلال تحليل المطالبات والسجلات الطبية وزيادة الإنتاجية بنسبة 30٪. كما قالت الشركة إنها ستوفر 140 مليون ين في تكاليف التشغيل. [25]

يقال إن IBM Watson سيحمل قاعدة المعرفة لـ 1000 متخصص في السرطان، مما سيحدث ثورة في مجال الرعاية الصحية. تعتبر IBM ابتكارًا ثوريًا. ومع ذلك، فإن مجال علم الأورام لا يزال في مراحله الأولى. [26]

لقد استخدمت العديد من الشركات الناشئة في مجال الرعاية الصحية سبعة نماذج أعمال نموذجية بشكل فعال لطرح الحلول [ كلمة رائجة ] القائمة على IBM Watson في السوق. تعتمد هذه النماذج على القيمة التي يتم توليدها للمستخدم المستهدف (على سبيل المثال التركيز على المريض مقابل التركيز على مقدم الرعاية الصحية والدافع) وآليات التقاط القيمة (على سبيل المثال تقديم المعلومات أو ربط أصحاب المصلحة). [27]

في عام 2019، وصفت إليزا ستريكلاند "قصة واتسون هيلث [...] بأنها قصة تحذيرية من الغطرسة والدعاية" وقدمت "عينة تمثيلية للمشاريع" مع وضعها. [28] وصف منشور عام 2021 من جمعية آلات الحوسبة (ACM) بعنوان "ماذا حدث لواتسون هيلث؟" تحديات إدارة المحفظة لواتسون هيلث بالنظر إلى عدد عمليات الاستحواذ المشاركة في إنشاء القسم في عام 2015، وتأكيدها شبه الكامل على عملية "الغسيل الأزرق" على احتياجات قاعدة عملاء الاستحواذ. [29]

في 21 يناير 2022، أعلنت شركة IBM أنها ستبيع Watson Health لشركة الأسهم الخاصة Francisco Partners . [30]

اعتبارات وتحديات الصناعة

إن الدافع اللاحق لاندماج شركات الرعاية الصحية الكبيرة مع شركات الرعاية الصحية الأخرى يسمح بإمكانية الوصول إلى بيانات الرعاية الصحية بشكل أكبر. [31] قد تسمح بيانات الرعاية الصحية الأكبر بتنفيذ المزيد من خوارزميات الذكاء الاصطناعي . [32]

يركز جزء كبير من صناعة تنفيذ الذكاء الاصطناعي في قطاع الرعاية الصحية على أنظمة دعم القرار السريري . [33] ومع زيادة كمية البيانات، أصبحت أنظمة دعم القرار بالذكاء الاصطناعي أكثر كفاءة. تستكشف العديد من الشركات إمكانيات دمج البيانات الضخمة في صناعة الرعاية الصحية. [34]

برنامج Watson Oncology من IBM قيد التطوير في مركز Memorial Sloan Kettering للسرطان وعيادة كليفلاند . [35] كما تعمل IBM مع CVS Health على تطبيقات الذكاء الاصطناعي في علاج الأمراض المزمنة ومع Johnson & Johnson على تحليل الأوراق العلمية لإيجاد اتصالات جديدة لتطوير الأدوية . [36] في مايو 2017، بدأت IBM ومعهد Rensselaer Polytechnic مشروعًا مشتركًا بعنوان تمكين الصحة من خلال التحليلات والتعلم والدلالات (HEALS)، لاستكشافه باستخدام تقنية الذكاء الاصطناعي لتحسين الرعاية الصحية. [37]

وتشمل بعض الشركات الكبيرة الأخرى التي ساهمت في تطوير خوارزميات الذكاء الاصطناعي لاستخدامها في الرعاية الصحية ما يلي:

مايكروسوفت

يقوم مشروع هانوفر التابع لشركة مايكروسوفت ، بالشراكة مع معهد نايت للسرطان التابع لجامعة أوريجون للصحة والعلوم ، بتحليل الأبحاث الطبية للتنبؤ بخيارات علاج السرطان الأكثر فعالية للمرضى. [38] تشمل المشاريع الأخرى تحليل الصور الطبية لتطور الورم وتطوير الخلايا القابلة للبرمجة . [39]

جوجل

تستخدم هيئة الخدمات الصحية الوطنية في المملكة المتحدة (NHS) منصة DeepMind التابعة لشركة Google للكشف عن مخاطر صحية معينة من خلال البيانات التي يتم جمعها عبر تطبيق جوال. [40] يتضمن مشروع ثانٍ مع هيئة الخدمات الصحية الوطنية تحليل الصور الطبية التي تم جمعها من مرضى هيئة الخدمات الصحية الوطنية لتطوير خوارزميات الرؤية الحاسوبية للكشف عن الأنسجة السرطانية. [41]

إنتل

استثمرت مؤخرًا شركة إنتل كابيتال ( Intel Capital ) الذراع الاستثماري لشركة إنتل في شركة Lumiata الناشئة، والتي تستخدم الذكاء الاصطناعي لتحديد المرضى المعرضين للخطر وتطوير خيارات الرعاية. [42]

الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية هو استخدام خوارزميات وبرامج معقدة لمحاكاة الإدراك البشري في تحليل البيانات الطبية المعقدة. وعلى وجه التحديد، الذكاء الاصطناعي هو قدرة خوارزميات الكمبيوتر على تقريب الاستنتاجات دون تدخل بشري مباشر.

ما يميز تقنية الذكاء الاصطناعي عن التقنيات التقليدية في الرعاية الصحية هو القدرة على الحصول على المعلومات ومعالجتها وإعطاء ناتج محدد جيدًا للمستخدم النهائي. يقوم الذكاء الاصطناعي بذلك من خلال خوارزميات التعلم الآلي . يمكن لهذه الخوارزميات التعرف على الأنماط في السلوك وإنشاء منطقها الخاص. من أجل تقليل هامش الخطأ، يجب اختبار خوارزميات الذكاء الاصطناعي بشكل متكرر. تتصرف خوارزميات الذكاء الاصطناعي بشكل مختلف عن البشر بطريقتين: (1) الخوارزميات حرفية: إذا حددت هدفًا، فلا يمكن للخوارزمية تعديل نفسها وفهم ما قيل لها صراحةً فقط، (2) والخوارزميات عبارة عن صناديق سوداء ؛ يمكن للخوارزميات التنبؤ بدقة شديدة، ولكن ليس السبب أو السبب. [43]

الهدف الأساسي لتطبيقات الذكاء الاصطناعي المتعلقة بالصحة هو تحليل العلاقات بين تقنيات الوقاية أو العلاج ونتائج المرضى. [44] تم تطوير برامج الذكاء الاصطناعي وتطبيقها على ممارسات مثل عمليات التشخيص وتطوير بروتوكول العلاج وتطوير الأدوية والطب الشخصي ومراقبة المرضى ورعايتهم . طورت المؤسسات الطبية مثل Mayo Clinic ومركز Memorial Sloan Kettering للسرطان ، [45] [46] والخدمة الصحية الوطنية ، [47] خوارزميات الذكاء الاصطناعي لأقسامها. طورت شركات التكنولوجيا الكبيرة مثل IBM [48] و Google ، [47] والشركات الناشئة مثل Welltok وAyasdi، [49] أيضًا خوارزميات الذكاء الاصطناعي للرعاية الصحية. بالإضافة إلى ذلك، تتطلع المستشفيات إلى حلول الذكاء الاصطناعي [ كلمة طنانة ] لدعم المبادرات التشغيلية التي تزيد من توفير التكاليف وتحسين رضا المرضى وتلبية احتياجاتهم من الموظفين والقوى العاملة. [50] تعمل الشركات على تطوير حلول التحليلات التنبؤية [ كلمة طنانة ] التي تساعد مديري الرعاية الصحية على تحسين العمليات التجارية من خلال زيادة الاستخدام وتقليل إقامة المرضى وتقليل مدة الإقامة وتحسين مستويات التوظيف. [51]

المجالات الطبية التالية هي التي تهم أبحاث الذكاء الاصطناعي:

الأشعة

إن القدرة على تفسير نتائج التصوير بالأشعة قد تساعد الأطباء في اكتشاف أي تغيير بسيط في الصورة قد يغفله الطبيب عن طريق الخطأ. وقد ابتكرت دراسة أجريت في جامعة ستانفورد خوارزمية يمكنها اكتشاف الالتهاب الرئوي في ذلك الموقع المحدد، في هؤلاء المرضى المعنيين، بمقياس F1 متوسط ​​أفضل (مقياس إحصائي يعتمد على الدقة والتذكر)، من أطباء الأشعة المشاركين في تلك التجربة. [52] وقد نفذ مؤتمر الأشعة في الجمعية الإشعاعية لأمريكا الشمالية عروض تقديمية حول الذكاء الاصطناعي في التصوير خلال اجتماعه السنوي. وينظر بعض المتخصصين إلى ظهور تقنية الذكاء الاصطناعي في الأشعة على أنه تهديد، حيث يمكن أن تحقق التكنولوجيا تحسينات في مقاييس إحصائية معينة في حالات معزولة، على عكس المتخصصين. [53] [54]

التصوير

أشارت التطورات الأخيرة إلى استخدام الذكاء الاصطناعي لوصف وتقييم نتائج جراحة الوجه والفكين أو تقييم علاج شق الحنك فيما يتعلق بجاذبية الوجه أو المظهر العمري. [55] [56]

في عام 2018، ذكرت ورقة بحثية نُشرت في مجلة Annals of Oncology أن سرطان الجلد يمكن اكتشافه بدقة أكبر بواسطة نظام الذكاء الاصطناعي (الذي استخدم شبكة عصبية ملتوية للتعلم العميق ) مقارنة بأطباء الجلد . في المتوسط، اكتشف أطباء الجلد البشريون بدقة 86.6٪ من سرطانات الجلد من الصور، مقارنة بـ 95٪ لجهاز CNN. [57]

تشخيص المرض

هناك العديد من الأمراض ولكن هناك أيضًا العديد من الطرق التي تم استخدام الذكاء الاصطناعي بها لتشخيصها بكفاءة ودقة. بعض الأمراض الأكثر شهرة هي مرض السكري وأمراض القلب والأوعية الدموية (CVD)، وكلاهما من بين العشرة الأوائل لأسباب الوفاة في جميع أنحاء العالم، وكانا الأساس وراء الكثير من الأبحاث / الاختبارات للمساعدة في الحصول على تشخيص دقيق. نظرًا لارتفاع معدل الوفيات المرتبط بهذه الأمراض، كانت هناك جهود لدمج طرق مختلفة للمساعدة في الحصول على تشخيص دقيق.

أظهرت مقالة كتبها جيانج وآخرون (2017) [58] أن هناك أنواعًا متعددة مختلفة من تقنيات الذكاء الاصطناعي التي تم استخدامها لمجموعة متنوعة من الأمراض المختلفة. تتضمن بعض هذه التقنيات التي ناقشها جيانج وآخرون: آلات الدعم المتجهة ، والشبكات العصبية ، وأشجار القرار ، وغير ذلك الكثير. يتم وصف كل من هذه التقنيات بأنها لها "هدف تدريبي" بحيث "تتفق التصنيفات مع النتائج قدر الإمكان ...". [58]

لإثبات بعض التفاصيل الخاصة بتشخيص المرض/تصنيفه، هناك طريقتان مختلفتان مستخدمتان في تصنيف هذه الأمراض والتي تتضمن استخدام " الشبكات العصبية الاصطناعية (ANN) والشبكات البايزية (BN)". [59] من مراجعة العديد من الأوراق المختلفة في الفترة الزمنية 2008-2017، [59] لوحظ من خلالها أي التقنيتين أفضل. كان الاستنتاج الذي تم التوصل إليه هو أن "التصنيف المبكر لهذه الأمراض يمكن تحقيقه من خلال تطوير نماذج التعلم الآلي مثل الشبكة العصبية الاصطناعية والشبكة البايزية". في استنتاج آخر، تمكن أليك وآخرون (2017) [59] من التوصل إلى أن بين الاثنين؛ الشبكات العصبية الاصطناعية والشبكات البايزية، كانت الشبكات العصبية الاصطناعية أفضل ويمكنها تصنيف مرض السكري/أمراض القلب والأوعية الدموية بدقة أكبر بمتوسط ​​دقة في "كلتا الحالتين (87.29 لمرض السكري و89.38 لأمراض القلب والأوعية الدموية).

الرعاية الصحية عن بعد

لقد أظهر تزايد استخدام التطبيب عن بعد ارتفاعًا في تطبيقات الذكاء الاصطناعي المحتملة. [60] قد تسمح القدرة على مراقبة المرضى باستخدام الذكاء الاصطناعي بتوصيل المعلومات إلى الأطباء إذا كان من المحتمل حدوث نشاط مرضي. [61] قد يسمح الجهاز القابل للارتداء بالمراقبة المستمرة للمريض ويسمح أيضًا بالقدرة على ملاحظة التغييرات التي قد يكون من الصعب على البشر تمييزها.

السجلات الصحية الإلكترونية

تعتبر السجلات الصحية الإلكترونية أمرًا بالغ الأهمية لرقمنة ونشر المعلومات في صناعة الرعاية الصحية. ومع ذلك، فإن تسجيل كل هذه البيانات يأتي مع مشاكله الخاصة مثل التحميل المعرفي والإرهاق للمستخدمين. يعمل مطورو السجلات الصحية الإلكترونية الآن على أتمتة جزء كبير من العملية وحتى البدء في استخدام أدوات معالجة اللغة الطبيعية (NLP) لتحسين هذه العملية. وجدت إحدى الدراسات التي أجراها معهد أبحاث Centerstone أن النمذجة التنبؤية لبيانات السجلات الصحية الإلكترونية حققت دقة تتراوح بين 70 و72٪ في التنبؤ باستجابة العلاج الفردية في الأساس. [62] وهذا يعني أن استخدام أداة الذكاء الاصطناعي التي تفحص بيانات السجلات الصحية الإلكترونية من شأنها أن تتنبأ بدقة كبيرة بسبب المرض لدى الشخص.

تفاعلات الأدوية

أدت التحسينات في معالجة اللغة الطبيعية إلى تطوير خوارزميات لتحديد التفاعلات الدوائية في الأدبيات الطبية. [63] [64] [65] [66] تشكل التفاعلات الدوائية تهديدًا لأولئك الذين يتناولون أدوية متعددة في وقت واحد، ويزداد الخطر مع عدد الأدوية التي يتم تناولها. [67] لمعالجة صعوبة تتبع جميع التفاعلات الدوائية المعروفة أو المشتبه بها، تم إنشاء خوارزميات التعلم الآلي لاستخراج المعلومات حول الأدوية المتفاعلة وتأثيراتها المحتملة من الأدبيات الطبية . تم توحيد الجهود في عام 2013 في تحدي DDIExtraction، حيث قام فريق من الباحثين في جامعة كارلوس الثالث بتجميع مجموعة من الأدبيات حول التفاعلات الدوائية لتشكيل اختبار موحد لمثل هذه الخوارزميات. [68] تم اختبار المتنافسين على قدرتهم على تحديد الأدوية التي ثبت تفاعلها بدقة من النص وما هي خصائص تفاعلاتها. [69] يواصل الباحثون استخدام هذه المجموعة لتوحيد مقياس فعالية خوارزمياتهم. [63] [64] [66]

تحدد خوارزميات أخرى التفاعلات الدوائية من الأنماط الموجودة في المحتوى الذي ينشئه المستخدم، وخاصة السجلات الصحية الإلكترونية و/أو تقارير الأحداث الضارة. [64] [65] تسمح المنظمات مثل نظام الإبلاغ عن الأحداث الضارة التابع لإدارة الغذاء والدواء (FAERS) ومنظمة الصحة العالمية (WHO) VigiBase للأطباء بتقديم تقارير عن ردود الفعل السلبية المحتملة للأدوية. تم تطوير خوارزميات التعلم العميق لتحليل هذه التقارير واكتشاف الأنماط التي تشير إلى تفاعلات دوائية. [70]

انظر أيضا

مراجع

  1. ^ "ميراتيف ترحب رسميًا بمراكزها العالمية للقدرات والابتكار في الهند في بنغالور وحيدر أباد وتشيناي". www.businesswireindia.com .
  2. ^ بيان صحفي رسمي محفوظ في 25 أبريل 2012، على موقع Wayback Machine
  3. ^ "فيريتاس تستكمل شراء وحدة الرعاية الصحية التابعة لشركة تومسون". رويترز. 6 يونيو 2012. تم الاسترجاع في 2012-07-08 .
  4. ^ "آي بي إم تستحوذ على Truven Health Analytics مقابل 2.6 مليار دولار". رويترز . 18 فبراير 2016. تم الاسترجاع في 12 ديسمبر 2024 .
  5. ^ بومان، دان (18 فبراير 2016). "IBM تستحوذ على Truven Health Analytics مقابل 2.6 مليار دولار لتعزيز Watson Health". Fierce Healthcare . تم الاسترجاع في 12 ديسمبر 2024 .
  6. ^ "آي بي إم تستحوذ على Truven Health Analytics مقابل 2.6 مليار دولار". رويترز . 18 فبراير 2016. تم الاسترجاع في 24 أغسطس 2016 .
  7. ^ الإعلان عن Truven Health Analytics. 6 يونيو 2012. http://truvenhealth.com/blog/announcing-truven-health-analytics
  8. ^ ديفيس، ميشيل ف.؛ ديفو، سكوت؛ دافالوس، جاكي (2022-01-23). ​​"IBM تبيع بعض أصول واتسون الصحية بأكثر من مليار دولار". بلومبرج نيوز . تم الاسترجاع في 2022-01-23 .
  9. ^ "Francisco Partners - News - Francisco Partners تستكمل الاستحواذ على أصول بيانات الرعاية الصحية والتحليلات من IBM؛ تطلق شركة بيانات الرعاية الصحية Merative". www.franciscopartners.com . 2022-06-30 . تم الاسترجاع في 2022-07-28 .
  10. ^ كريوتزر، لورا؛ كوبر، لورا (12 يوليو 2022). "فرانسيسكو بارتنرز تجمع ما يقرب من 17 مليار دولار لدعم الصفقات التكنولوجية". وول ستريت جورنال .
  11. ^ abc "وضع واتسون في العمل: واتسون في الرعاية الصحية". IBM . مؤرشف من الأصل في 22 يوليو 2012 . تم الاسترجاع في 11 نوفمبر 2013 .
  12. ^ "IBM Watson يساعد في مكافحة السرطان من خلال التشخيص القائم على الأدلة واقتراحات العلاج" (PDF) . IBM . مؤرشف من الأصل (PDF) في 26 أبريل 2013 . تم الاسترجاع في 12 نوفمبر 2013 .
  13. ^ Saxena, Manoj (13 فبراير 2013). "IBM Watson Progress and 2013 Roadmap (Slide 7)". IBM . تم الاسترجاع في 12 نوفمبر 2013 .
  14. ^ Wakeman, Nick (17 فبراير 2011). "IBM's Watson heads to medical school". Washington Technology . تم الاسترجاع في 19 فبراير 2011 .
  15. ^ ماثيوز، آنا وايلد (12 سبتمبر 2011). "الموظف الجديد في شركة ويل بوينت: ما هو واتسون؟" . وول ستريت جورنال .
  16. ^ Upbin, Bruce (8 فبراير 2013). "IBM's Watson Gets Its First Piece Of Business In Healthcare". Forbes .
  17. ^ ميليارد، مايك (30 أكتوبر 2012). "واتسون يتوجه إلى كلية الطب: عيادة كليفلاند، آي بي إم ترسل حاسوبًا فائقًا إلى الكلية". أخبار تكنولوجيا المعلومات في الرعاية الصحية . تم الاسترجاع في 11 نوفمبر 2013 .
  18. ^ "MD Anderson Taps IBM Watson to Power "Moon Shots" Mission Aimed at Ending Cancer, Starting with Leukemia" (بيان صحفي). IBM. مؤرشف من الأصل في 18 أكتوبر 2013.
  19. ^ "نظام واتسون التابع لشركة آي بي إم يعالج الآن التجارب السريرية في مركز إم دي أندرسون للسرطان". فوربس .
  20. ^ "إم دي أندرسون يستثني آي بي إم واتسون في انتكاسة للذكاء الاصطناعي في الطب". فوربس .
  21. ^ ليسكي، نيكولا (9 فبراير 2013). "أطباء يطلبون المساعدة في علاج السرطان من حاسوب عملاق من إنتاج شركة آي بي إم". رويترز . مؤرشف من الأصل في 16 فبراير 2016. تم الاسترجاع في 11 نوفمبر 2013 .
  22. ^ "مستشفيات مانيبال تعلن عن إطلاق نظام IBM WATSON لعلم الأورام على المستوى الوطني". www-03.ibm.com . 2016-07-29. مؤرشف من الأصل في 8 نوفمبر 2016 . تم الاسترجاع في 2017-01-17 .
  23. ^ ANI (2016-10-28). "مستشفيات مانيبال تعتمد حاسوب IBM العملاق "واتسون لعلم الأورام" لعلاج السرطان". Business Standard India . تم الاسترجاع في 2017-01-17 .
  24. ^ "المستشفيات في آسيا تستخدم حاسوب واتسون العملاق لعلاج السرطان". STAT . 2016-08-19 . تم الاسترجاع في 2017-01-17 .
  25. ^ McCurry, Justin (2017-01-05). "شركة يابانية تستبدل موظفي المكاتب بالذكاء الاصطناعي". The Guardian . ISSN  0261-3077 . تم الاسترجاع في 2017-01-29 .
  26. ^ ساتيل، جريج. "كيف سيغير نظام واتسون من آي بي إم الطريقة التي نعمل بها". فوربس . تم الاسترجاع في 2017-08-08 .
  27. ^ جاربيو، ماسيمو؛ لين، نيدثيدا (2019). "الذكاء الاصطناعي كمحرك نمو للشركات الناشئة في مجال الرعاية الصحية: نماذج الأعمال الناشئة". مراجعة إدارة كاليفورنيا . 61 (2): 59-83 . doi :10.1177/0008125618811931. S2CID  158219917.
  28. ^ ستريك لاند، إليزا (2019-04-02). "كيف وعدت IBM Watson أكثر مما ينبغي ولم تفي بوعودها في مجال الرعاية الصحية بالذكاء الاصطناعي". مجلة IEEE Spectrum : أخبار التكنولوجيا والهندسة والعلوم . تم الاسترجاع في 2019-04-04 .
  29. ^ ميل، دوج (2021-04-21). "ماذا حدث لواتسون هيلث؟". رابطة آلات الحوسبة : BLOG@CACM . تم الاسترجاع في 2019-04-21 .
  30. ^ كوندون، ستيفاني (21 يناير 2022). "IBM تبيع أصول Watson Health لشركة الاستثمار Francisco Partners". ZDNet . تم الاسترجاع في 21 يناير 2022 .
  31. ^ La Monica PR. "ماذا يعني جنون الاندماج للرعاية الصحية". CNNMoney . تم الاسترجاع في 2018-04-11 .
  32. ^ "لماذا أنت السبب وراء عمليات الدمج في مجال الرعاية الصحية". فورتشن . تم الاسترجاع في 10 أبريل 2018 .
  33. ^ Horvitz EJ, Breese JS, Henrion M (يوليو 1988). "نظرية القرار في الأنظمة الخبيرة والذكاء الاصطناعي". المجلة الدولية للاستدلال التقريبي . 2 (3): 247– 302. doi :10.1016/0888-613x(88)90120-x. ISSN  0888-613X.
  34. ^ أرنولد د، ويلسون ت (يونيو 2017). "أي طبيب؟ لماذا ستحدد الذكاء الاصطناعي والروبوتات الصحة الجديدة" (PDF) . PwC . تم الاسترجاع في 8 أكتوبر 2018 .
  35. ^ Cohn J (20 فبراير 2013). "الروبوت سوف يراك الآن". The Atlantic . تم الاسترجاع في 2018-10-26 .
  36. ^ لورينزيتي، لورا (5 أبريل 2016). "من السرطان إلى تكنولوجيا المستهلك: نظرة داخل استراتيجية واتسون الصحية لشركة آي بي إم". فورتشن . تم الاسترجاع في 2018-10-26 .
  37. ^ "فريق IBM و Rensselaer لبحث الأمراض المزمنة باستخدام الحوسبة المعرفية".
  38. ^ Bass D (20 سبتمبر 2016). "Microsoft Develops AI to Help Cancer Doctors Find the Right Treatments". Bloomberg . تم الاسترجاع في 2018-10-26 .
  39. ^ Knapton, Sarah (20 September 2016). "Microsoft will 'solve' cancer within 10 years by 'reprogramming' patients". The Telegraph . تم الاسترجاع في 2018-10-16 .
  40. ^ بلوخ-بودزييه، سارة (22 نوفمبر 2016). "فرق NHS مع جوجل لعلاج المرضى". بي بي سي نيوز . تم الاسترجاع في 2018-10-16 .
  41. ^ بارانيوك، كريس (31 أغسطس 2016). "جوجل تحصل على إذن بالوصول إلى فحوصات السرطان". بي بي سي نيوز . تم الاسترجاع في 2018-10-16 .
  42. ^ بريماك، دان (26 مايو 2016). "إنتل كابيتال تلغي بيع محفظة بقيمة مليار دولار". فورتشن . تم الاسترجاع في 2018-10-26 .
  43. ^ "الخوارزميات تحتاج إلى مديرين أيضًا". هارفارد بيزنس ريفيو . 2016-01-01 . تم الاسترجاع في 2018-10-08 .
  44. ^ Coiera E (1997). دليل المعلوماتية الطبية والإنترنت والطب عن بعد . Chapman & Hall, Ltd.
  45. ^ Power B (19 مارس 2015). "الذكاء الاصطناعي جاهز تقريبًا للأعمال". Harvard Business Review . Massachusetts General Hospital .
  46. ^ Bahl M, Barzilay R, Yedidia AB, Locascio NJ, Yu L, Lehman CD (مارس 2018). "آفات الثدي عالية الخطورة: نموذج التعلم الآلي للتنبؤ بالترقية المرضية وتقليل الاستئصال الجراحي غير الضروري". Radiology . 286 (3): 810– 818. doi :10.1148/radiol.2017170549. PMID  29039725.
  47. ^ ab Bloch-Budzier S (22 نوفمبر 2016). "NHS تستخدم تقنية Google لعلاج المرضى". BBC News .
  48. ^ Lorenzetti, L. (5 أبريل 2016). إليك كيف يعمل IBM Watson Health على تحويل صناعة الرعاية الصحية. تم الاسترجاع من http://fortune.com/ibm-watson-health-business-strategy/
  49. ^ "تقرير الذكاء الاصطناعي من CB Insights" (PDF) . 28 يونيو 2016.
  50. ^ HealthITAnalytics (2018-08-08). "Providers Embrace Predictive Analytics for Clinical, Financial Benefits". HealthITAnalytics . تم الاسترجاع في 2019-01-16 .
  51. ^ "التحليلات التنبؤية في الرعاية الصحية تساعد على تحسين استخدام غرف العمليات". SearchHealthIT . تم الاسترجاع في 2019-01-16 .
  52. ^ Rajpurkar P، Irvin J، Zhu K، Yang B، Mehta H، Duan T، Ding D، Bagul A، Langlotz C، Shpanskaya K، Lungren MP (2017-11-14). “CheXNet: الكشف عن الالتهاب الرئوي على مستوى الأشعة على الأشعة السينية للصدر مع التعلم العميق”. أرخايف : 1711.05225 [cs.CV].
  53. ^ Chockley K, E (ديسمبر 2016). "نهاية علم الأشعة؟ ثلاثة تهديدات لمستقبل ممارسة علم الأشعة". مجلة الكلية الأمريكية للأشعة . 13 (12 جزء أ): 1415-1420 . doi :10.1016/j.jacr.2016.07.010. PMID  27652572.
  54. ^ Jha S, Topol EJ (ديسمبر 2016). "التكيف مع الذكاء الاصطناعي: أخصائيو الأشعة وعلماء الأمراض كمتخصصين في المعلومات". JAMA . 316 (22): 2353– 2354. doi :10.1001/jama.2016.17438. PMID  27898975. S2CID  3662362.
  55. ^ Patcas R، Bernini DA، Volokitin A، Agustsson E، Rothe R، Timofte R (يناير 2019). "تطبيق الذكاء الاصطناعي لتقييم تأثير العلاج التقويمي على جاذبية الوجه وتقدير العمر". المجلة الدولية لجراحة الفم والوجه والفكين . 48 (1): 77- 83. doi : 10.1016/j.ijom.2018.07.010 . PMID  30087062.
  56. ^ Patcas R، Timofte R، Volokitin A، Agustsson E، Eliades T، Eichenberger M، Bornstein MM (أغسطس 2019). "جاذبية الوجه لمرضى الشفة الأرنبية: مقارنة مباشرة بين التسجيل القائم على الذكاء الاصطناعي ومجموعات التقييم التقليدية". المجلة الأوروبية لتقويم الأسنان . 41 (4): 428-433 . doi :10.1093/ejo/cjz007. hdl : 20.500.11850/377316 . PMID  30788496. S2CID  73507799.
  57. ^ "الكمبيوتر يتعلم كيفية اكتشاف سرطان الجلد بدقة أكبر من الأطباء". الغارديان . 29 مايو 2018.
  58. ^ ab Jiang F, Jiang Y, Zhi H, Dong Y, Li H, Ma S, et al. (ديسمبر 2017). "الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية: الماضي والحاضر والمستقبل". السكتة الدماغية وأمراض الأعصاب الوعائية . 2 (4): 230– 243. doi :10.1136/svn-2017-000101. PMC 5829945. PMID  29507784 . 
  59. ^ abc Alić B, Gurbeta L, Badnjević A (يونيو 2017). "تقنيات التعلم الآلي لتصنيف مرض السكري وأمراض القلب والأوعية الدموية". المؤتمر المتوسطي السادس للحوسبة المضمنة (MECO) لعام 2017. IEEE. ص.  1-4 . doi :10.1109/meco.2017.7977152. ISBN 978-1-5090-6742-8. S2CID  22942669.
  60. ^ Pacis D (فبراير 2018). "اتجاهات الطب عن بعد باستخدام الذكاء الاصطناعي". وقائع مؤتمر AIP . 1933 (1): 040009. Bibcode :2018AIPC.1933d0009P. doi : 10.1063/1.5023979 .
  61. ^ "الذكاء الاصطناعي | أنواع الذكاء الاصطناعي | 7 استخدامات عملية للذكاء الاصطناعي". مدونة توكي . 12 يوليو 2019. مؤرشف من الأصل في 17 يوليو 2019. تم الاسترجاع 27 يوليو 2019 .
  62. ^ بينيت، كيسي سي؛ دوب، توماس دبليو؛ سيلوف، ريبيكا (2012). "السجلات الصحية الإلكترونية تربط بين البحث والممارسة: حيث تتقاطع النمذجة التنبؤية والذكاء الاصطناعي ودعم القرار السريري". السياسة الصحية والتكنولوجيا . 1 (2): 105-114 . arXiv : 1204.4927 . doi :10.1016/j.hlpt.2012.03.001. S2CID  25022446.
  63. ^ ab B. Bokharaeian و A. Diaz، "استخراج التفاعل بين الأدوية من الأدبيات من خلال اكتشاف النفي القائم على اللغة والاعتماد على الجملة"، مجلة الذكاء الاصطناعي واستخراج البيانات ، المجلد 4، العدد 2، ص 203-212، 2016.
  64. ^ abc R. Cai et al. ، "تحديد التفاعلات الدوائية الضارة من خلال اكتشاف قاعدة الارتباط السببي من تقارير الأحداث الضارة التلقائية"، الذكاء الاصطناعي في الطب ، المجلد 76، ص 7-15، 2017.
  65. ^ ab F. Christopoulou، وTT Tran، وSK Sahu، وM. Miwa، وS. Ananiadou، "استخراج الأحداث الضارة للأدوية والعلاقات الدوائية في السجلات الصحية الإلكترونية باستخدام أساليب التعلم العميق للمجموعات"، J Am Med Inform Assoc ، أغسطس 2019.
  66. ^ ab D. Zhou، L. Miao، و Y. He، "التعلم العميق متعدد المهام القائم على الموقع لاستخراج التفاعل بين الأدوية"، الذكاء الاصطناعي في الطب ، المجلد 87، ص 1-8، 2018.
  67. ^ غارسيا موريلو، JS Optimizacion del tratamiento de pluripatológicos en atención primaria UCAMI HHUU Virgen del Rocio. إشبيلية. إسبانيا. متاح لأعضاء SEMI في: ponencias de la II Reunión de Paciente Pluripatológico y Edad Avanzada أرشفة 2013-04-14 في Archive.is
  68. ^ م. هيريرو-زازو، آي. سيجورا-بيدمار، بي. مارتينيز، وتي. ديكليرك، "مجموعة DDI: مجموعة مُعلقة بالمواد الدوائية والتفاعلات الدوائية"، مجلة المعلوماتية الطبية الحيوية ، المجلد 46، العدد 5، ص 914-920، أكتوبر 2013.
  69. ^ I. Segura-Bedmar، وP. Martínez، وM. Herrero-Zazo، "SemEval-2013 Task 9: Extraction of drug-drug interactions from biomedical texts (DDIExtraction 2013)"، المؤتمر المشترك الثاني حول الدلالات المعجمية والحسابية ، المجلد 2، ص 341-350، يونيو 2013.
  70. ^ B. Xu et al. ، "دمج المحتوى الذي ينشئه المستخدم لاستخراج التفاعلات الدوائية بناءً على آلية الانتباه الكامل"، مجلة IEEE Trans Nanobioscience ، المجلد 18، العدد 3، ص 360-367، يوليو 2019.
  • الموقع الرسمي
  • IBM Watson الصحة
تم الاسترجاع من "https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=ميراتيف&oldid=1262713823"
Original text
Rate this translation
Your feedback will be used to help improve Google Translate