الاستحقاق

📅 آخر تحديث: ٣١ يوليو ٢٠٢٦
✍️ نُشر في: ٣١ يوليو ٢٠٢٦
الموسوعة الحرة

شركة Merative LP ، المعروفة سابقًا باسم IBM Watson Health ، هي شركة أمريكية متخصصة في التكنولوجيا الطبية، تقدم منتجات وخدمات تساعد العملاء على تسهيل البحوث الطبية والسريرية ، وتوفير الأدلة الواقعية ، وتقديم خدمات الرعاية الصحية ، وذلك من خلال استخدام الذكاء الاصطناعي ، وتحليلات البيانات ، والحوسبة السحابية ، وغيرها من تقنيات المعلومات المتقدمة. شركة Merative مملوكة لشركة Francisco Partners ، وهي شركة استثمارية أمريكية خاصة مقرها سان فرانسيسكو، كاليفورنيا . في عام 2022، قامت IBM ببيع قسم Watson Health التابع لها ودمجه في شركة Merative. اعتبارًا من عام 2023[ 1 ] ولا تزال شركة مستقلة مقرها الرئيسي في آن أربور ولديها مراكز ابتكار في أيرلندا وحيدر أباد وبنغالورو وتشيناي .

تاريخ

كانت شركة تومسون للرعاية الصحية قسمًا من شركة تومسون حتى عام 2008، حين أصبحت، بعد اندماج تومسون مع رويترز ، وحدة الرعاية الصحية التابعة لشركة تومسون رويترز . وفي 23 أبريل/نيسان 2012، وافقت تومسون رويترز على بيعها لشركة فيريتاس كابيتال مقابل 1.25 مليار دولار أمريكي. [ 2 ] وفي 6 يونيو/حزيران 2012، اكتملت عملية البيع، وأصبحت الشركة الجديدة، تروفين هيلث أناليتكس، منظمة مستقلة تركز حصريًا على الرعاية الصحية. [ 3 ]

استحوذت شركة آي بي إم على شركة تروفن هيلث أناليتكس في 18 فبراير 2016، [ 4 ] ودمجتها مع وحدة واتسون هيلث التابعة لها. [ 5 ] قدمت تروفن هيلث أناليتكس خدمات شاملة في مجال بيانات وتحليلات الرعاية الصحية. [ 6 ] اسم الشركة تروفن هو مزيج من كلمتي "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 ] وفي 30 يونيو 2022، أعلنت Francisco Partners عن إتمام عملية الاستحواذ على Watson Health وأطلقت شركة بيانات رعاية صحية باسم Merative. [ 9 ]

التطورات

تُجرى دراساتٌ على قدرات واتسون في معالجة اللغة الطبيعية، وتوليد الفرضيات، والتعلم القائم على الأدلة، وذلك لمعرفة كيف يُمكن أن يُسهم واتسون في أنظمة دعم القرار السريري ، وفي تعزيز استخدام الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية من قِبل المتخصصين الطبيين . [ 10 ] ولمساعدة الأطباء في علاج مرضاهم، فبعد أن يُرسل الطبيب استفسارًا إلى النظام يصف فيه الأعراض والعوامل الأخرى ذات الصلة، يقوم واتسون أولًا بتحليل المُدخلات لتحديد أهم المعلومات؛ ثم يستخرج بيانات المريض للعثور على الحقائق ذات الصلة بتاريخه الطبي والوراثي ؛ ثم يفحص مصادر البيانات المتاحة لتكوين الفرضيات واختبارها ؛ [ 10 ] وأخيرًا يُقدم قائمةً بتوصيات فردية مُصنفة حسب مستوى الثقة. [ 11 ] وتشمل مصادر البيانات التي يستخدمها واتسون للتحليل: إرشادات العلاج، وبيانات السجلات الطبية الإلكترونية ، وملاحظات مقدمي الرعاية الصحية، والمواد البحثية، والدراسات السريرية، والمقالات العلمية، ومعلومات المرضى. [ 10 ] على الرغم من تطوير واتسون وتسويقه على أنه "مستشار للتشخيص والعلاج"، إلا أنه لم يشارك فعلياً في عملية التشخيص الطبي ، بل اقتصر دوره على المساعدة في تحديد خيارات العلاج للمرضى الذين تم تشخيصهم بالفعل. [ 12 ]

في فبراير 2011، أُعلن عن شراكة بين شركة IBM وشركة Nuance Communications في مشروع بحثي لتطوير منتج تجاري خلال 18 إلى 24 شهرًا، مصمم للاستفادة من قدرات واتسون في دعم القرار السريري. وسيساعد أطباء من جامعة كولومبيا في تحديد المشكلات الحرجة في الممارسة الطبية ، حيث يمكن لتقنية النظام أن تُسهم. كما سيعمل أطباء من جامعة ميريلاند على تحديد أفضل السبل التي يمكن من خلالها لتقنية مثل واتسون التفاعل مع الممارسين الطبيين لتقديم أقصى قدر من المساعدة. [ 13 ]

في سبتمبر 2011، أعلنت شركتا IBM وWellPoint (التي تُعرف الآن باسم Anthem ) عن شراكة للاستفادة من قدرات واتسون في تحليل البيانات لمساعدة الأطباء في اقتراح خيارات علاجية. [ 14 ] ثم، في فبراير 2013، منحت IBM وWellPoint واتسون أول تطبيق تجاري له ، وذلك لدعم قرارات إدارة استخدام الموارد في علاج سرطان الرئة في مركز ميموريال سلون كيترينج للسرطان . [ 15 ]

أعلنت شركة IBM عن شراكة مع كليفلاند كلينك في أكتوبر 2012. وقد أرسلت الشركة نظام واتسون إلى كلية ليرنر للطب التابعة لجامعة كيس ويسترن ريزيرف في كليفلاند كلينك، حيث سيساهم في تعزيز خبرتها في مجال الصحة ومساعدة الأطباء في علاج المرضى. ستستفيد المنشأة الطبية من قدرة واتسون على تخزين ومعالجة كميات هائلة من المعلومات لتسريع عملية العلاج وزيادة دقتها. وصرح الدكتور سي. مارتن هاريس، كبير مسؤولي المعلومات في كليفلاند كلينك : "إن تعاون كليفلاند كلينك مع IBM مثير للاهتمام لأنه يتيح لنا فرصة تعليم واتسون التفكير بطرق تجعله أداة قوية في الطب". [ 16 ]

في عام 2013، بدأت شركة آي بي إم ومركز إم دي أندرسون للسرطان برنامجًا تجريبيًا لتعزيز "مهمة المركز في القضاء على السرطان". [ 17 ] ومع ذلك، وبعد إنفاق 62 مليون دولار، لم يحقق المشروع أهدافه، فتم إيقافه. [ 18 ]

في 8 فبراير 2013، أعلنت شركة IBM أن أطباء الأورام في مركز مين لطب السرطان ومجموعة ويستميد الطبية في نيويورك قد بدأوا في اختبار نظام الحاسوب العملاق واتسون في محاولة للتوصية بعلاج لسرطان الرئة. [ 19 ]

في 29 يوليو/تموز 2016، أعلنت شركة IBM ومستشفيات مانيبال [ 20 ] (إحدى أبرز سلاسل المستشفيات في الهند) عن إطلاق IBM Watson للأورام، المُخصصة لمرضى السرطان. يُوفر هذا المنتج معلومات ورؤى للأطباء ومرضى السرطان لمساعدتهم في تحديد خيارات رعاية مُخصصة ومُستندة إلى الأدلة. تُعد مستشفيات مانيبال ثاني مستشفى [ 21 ] في العالم يتبنى هذه التقنية، والأولى عالميًا التي تُقدمها للمرضى عبر الإنترنت كرأي ثانٍ من الخبراء من خلال موقعها الإلكتروني . [ 22 ] وقد أوقفت مانيبال هذا العقد في ديسمبر/كانون الأول 2018.

في 7 يناير 2017، أبرمت شركة IBM وشركة فوكوكو ميوتشوال للتأمين على الحياة عقدًا لتزويد IBM بتحليلات لمدفوعات التعويضات عبر نظام الذكاء الاصطناعي IBM Watson Explorer، مما أدى إلى فقدان 34 وظيفة. وأعلنت الشركة أنها ستُسرّع عملية تحليل مدفوعات التعويضات من خلال تحليل المطالبات والسجلات الطبية، وستزيد الإنتاجية بنسبة 30%. كما ذكرت الشركة أنها ستوفر 140 مليون ين ياباني من تكاليف التشغيل. [ 23 ]

يُقال إن نظام IBM Watson سيحمل قاعدة معارف ألف متخصص في علاج السرطان، مما سيُحدث ثورة في مجال الرعاية الصحية. وتُعتبر IBM شركة رائدة في مجال الابتكار الثوري. ومع ذلك، لا يزال مجال علم الأورام في مراحله الأولى. [ 24 ]

تستخدم العديد من الشركات الناشئة في قطاع الرعاية الصحية بنجاح سبعة نماذج أعمال أساسية لتقديم حلول قائمة على منصة IBM Watson إلى السوق. وتعتمد هذه النماذج على القيمة المُضافة للمستخدم المستهدف (مثل التركيز على المريض مقابل التركيز على مقدمي الرعاية الصحية وشركات التأمين الصحي) وآليات تحقيق القيمة (مثل توفير المعلومات أو ربط أصحاب المصلحة). [ 25 ]

في عام ٢٠١٩، وصفت إليزا ستريكلاند قصة واتسون هيلث بأنها "قصة تحذيرية عن الغرور والضجة الإعلامية"، وقدمت "عينة تمثيلية من المشاريع" مع توضيح وضعها. [ ٢٦ ] وفي عام ٢٠٢١، نشرت جمعية آلات الحوسبة (ACM) مقالًا بعنوان "ماذا حدث لواتسون هيلث؟" تناول تحديات إدارة محفظة واتسون هيلث نظرًا لعدد عمليات الاستحواذ التي شملتها عملية إنشاء القسم في عام ٢٠١٥، وتركيزها شبه الكامل على عملية "التسويق الأزرق" على حساب احتياجات قاعدة عملاء الاستحواذ. [ ٢٧ ] وفي عام ٢٠٢٥، تناول كتاب "صعود وسقوط إكسبلوريس وآي بي إم واتسون هيلث" هذه الأحداث بمزيد من التفصيل. [ ٢٨ ]

في 21 يناير 2022، أعلنت شركة IBM أنها ستبيع Watson Health إلى شركة الأسهم الخاصة Francisco Partners . [ 29 ]

اعتبارات وتحديات الصناعة

يُتيح الدافع اللاحق لاندماج شركات الرعاية الصحية الكبيرة مع شركات أخرى في هذا القطاع إمكانية الوصول إلى بيانات صحية أوسع. [ 30 ] وقد تُتيح هذه البيانات الصحية الأوسع نطاقًا إمكانية تطبيق خوارزميات الذكاء الاصطناعي على نطاق أوسع . [ 31 ]

يركز جزء كبير من اهتمام الصناعة بتطبيق الذكاء الاصطناعي في قطاع الرعاية الصحية على أنظمة دعم القرار السريري . [ 32 ] ومع ازدياد حجم البيانات، تزداد كفاءة أنظمة دعم القرار القائمة على الذكاء الاصطناعي. وتدرس العديد من الشركات إمكانيات دمج البيانات الضخمة في قطاع الرعاية الصحية. [ 33 ]

يجري تطوير نظام واتسون للأورام من شركة آي بي إم في مركز ميموريال سلون كيترينج للسرطان وعيادة كليفلاند . [ 34 ] كما تتعاون آي بي إم مع شركة سي في إس هيلث لتطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي في علاج الأمراض المزمنة ، ومع شركة جونسون آند جونسون لتحليل الأبحاث العلمية بهدف إيجاد روابط جديدة لتطوير الأدوية . [ 35 ] في مايو 2017، أطلقت آي بي إم ومعهد رينسيلار للفنون التطبيقية مشروعًا مشتركًا بعنوان "التمكين الصحي من خلال التحليلات والتعلم والدلالات" (HEALS)، لاستكشاف استخدام تقنية الذكاء الاصطناعي لتحسين الرعاية الصحية. [ 36 ]

ومن بين الشركات الكبيرة الأخرى التي ساهمت في تطوير خوارزميات الذكاء الاصطناعي لاستخدامها في مجال الرعاية الصحية ما يلي:

مايكروسوفت

يُحلل مشروع هانوفر التابع لشركة مايكروسوفت ، بالشراكة مع معهد نايت للسرطان بجامعة أوريغون للصحة والعلوم ، الأبحاث الطبية للتنبؤ بأكثر خيارات علاج السرطان فعالية للمرضى. [ 37 ] وتشمل المشاريع الأخرى تحليل الصور الطبية لتطور الأورام وتطوير الخلايا القابلة للبرمجة . [ 38 ]

جوجل

تستخدم هيئة الخدمات الصحية الوطنية في المملكة المتحدة منصة DeepMind التابعة لشركة جوجل للكشف عن بعض المخاطر الصحية من خلال البيانات التي يتم جمعها عبر تطبيق للهواتف المحمولة. [ 39 ] ويتضمن مشروع ثانٍ مع هيئة الخدمات الصحية الوطنية تحليل الصور الطبية التي تم جمعها من مرضى الهيئة لتطوير خوارزميات رؤية حاسوبية للكشف عن الأنسجة السرطانية. [ 40 ]

إنتل

استثمرت ذراع رأس المال الاستثماري لشركة إنتل ( إنتل كابيتال ) مؤخراً في شركة لومياتا الناشئة، التي تستخدم الذكاء الاصطناعي لتحديد المرضى المعرضين للخطر وتطوير خيارات الرعاية. [ 41 ]

الذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الصحية هو استخدام خوارزميات وبرامج معقدة لمحاكاة الإدراك البشري في تحليل البيانات الطبية المعقدة. وبشكل أدق، يُعرَّف الذكاء الاصطناعي بأنه قدرة خوارزميات الحاسوب على التوصل إلى استنتاجات تقريبية دون تدخل بشري مباشر.

ما يُميّز تقنية الذكاء الاصطناعي عن التقنيات التقليدية في الرعاية الصحية هو قدرتها على جمع المعلومات ومعالجتها وتقديم مخرجات دقيقة للمستخدم النهائي. يُحقق الذكاء الاصطناعي ذلك من خلال خوارزميات التعلّم الآلي ، التي تستطيع التعرّف على أنماط السلوك وإنشاء منطقها الخاص. ولتقليل هامش الخطأ، يجب اختبار خوارزميات الذكاء الاصطناعي بشكل متكرر. تختلف خوارزميات الذكاء الاصطناعي عن البشر في جانبين: (1) الخوارزميات حرفية: فإذا حددت هدفًا، لا تستطيع الخوارزمية تعديل نفسها، بل تفهم فقط ما تم إخبارها به صراحةً، (2) الخوارزميات صناديق سوداء ؛ إذ يمكنها التنبؤ بدقة متناهية، لكنها لا تستطيع تحديد السبب أو الغاية. [ 42 ]

يتمثل الهدف الرئيسي لتطبيقات الذكاء الاصطناعي في مجال الصحة في تحليل العلاقات بين أساليب الوقاية أو العلاج ونتائج المرضى. [ 43 ] وقد طُوّرت برامج الذكاء الاصطناعي وطُبّقت في ممارسات مثل عمليات التشخيص ، وتطوير بروتوكولات العلاج ، وتطوير الأدوية ، والطب الشخصي ، ومراقبة المرضى ورعايتهم. وقد طوّرت مؤسسات طبية مثل مايو كلينك ، ومركز ميموريال سلون كيترينج للسرطان ، [ 44 ] [ 45 ] وهيئة الخدمات الصحية الوطنية ، [ 46 ] خوارزميات ذكاء اصطناعي لأقسامها. كما طوّرت شركات تقنية كبرى مثل آي بي إم [ 47 ] وجوجل ، [ 46 ] وشركات ناشئة مثل ويلتوك وأياسدي، [ 48 ] خوارزميات ذكاء اصطناعي للرعاية الصحية. بالإضافة إلى ذلك، تتطلع المستشفيات إلى حلول الذكاء الاصطناعي لدعم المبادرات التشغيلية التي تزيد من توفير التكاليف، وتحسّن رضا المرضى، وتلبي احتياجاتها من الموظفين والقوى العاملة. [ 49 ] وتعمل الشركات على تطوير حلول التحليلات التنبؤية التي تساعد مديري الرعاية الصحية على تحسين العمليات التجارية من خلال زيادة الاستخدام، وتقليل تأخر المرضى، وتقليل مدة الإقامة، وتحسين مستويات التوظيف. [ 50 ]

تُعتبر المجالات الطبية التالية ذات أهمية في أبحاث الذكاء الاصطناعي:

الأشعة

قد تُساعد القدرة على تفسير نتائج التصوير باستخدام الأشعة الأطباء في اكتشاف تغييرات طفيفة في الصورة قد يغفل عنها الطبيب سهوًا. وقد طوّرت دراسة في جامعة ستانفورد خوارزمية قادرة على اكتشاف الالتهاب الرئوي في ذلك الموضع تحديدًا، لدى المرضى المعنيين، بمتوسط ​​مقياس F1 (مقياس إحصائي يعتمد على الدقة والاستدعاء) أفضل من أداء أخصائيي الأشعة المشاركين في تلك التجربة. [ 51 ] وقد خصص مؤتمر الأشعة التابع لجمعية الأشعة في أمريكا الشمالية عروضًا تقديمية حول الذكاء الاصطناعي في التصوير خلال اجتماعه السنوي. وينظر بعض المتخصصين إلى ظهور تقنية الذكاء الاصطناعي في الأشعة على أنه تهديد، إذ يمكن لهذه التقنية تحقيق تحسينات في بعض المقاييس الإحصائية في حالات فردية، على عكس المتخصصين. [ 52 ] [ 53 ]

التصوير

أشارت التطورات الحديثة إلى إمكانية استخدام الذكاء الاصطناعي لوصف وتقييم نتائج جراحة الوجه والفكين، أو لتقييم علاج شق سقف الحلق من حيث جاذبية الوجه أو مظهر العمر. [ 54 ] [ 55 ]

في عام 2018، أشارت دراسة نُشرت في مجلة " حوليات علم الأورام" إلى أن نظام الذكاء الاصطناعي (الذي يستخدم شبكة عصبية تلافيفية للتعلم العميق) قادر على الكشف عن سرطان الجلد بدقة أكبر من أطباء الجلد . ففي المتوسط، تمكن أطباء الجلد من الكشف بدقة عن 86.6% من حالات سرطان الجلد من الصور، مقارنةً بنسبة 95% التي حققها نظام الشبكة العصبية التلافيفية. [ 56 ]

تشخيص المرض

توجد العديد من الأمراض، ولكن هناك أيضًا العديد من الطرق التي استُخدم فيها الذكاء الاصطناعي لتشخيصها بكفاءة ودقة. من أبرز هذه الأمراض داء السكري وأمراض القلب والأوعية الدموية ، وكلاهما من بين الأسباب العشرة الأولى للوفاة في العالم، وقد شكّلا أساسًا  للعديد من الأبحاث والاختبارات التي تهدف إلى التشخيص الدقيق. ونظرًا لارتفاع معدل الوفيات المرتبط بهذين المرضين، بُذلت جهود حثيثة لدمج مختلف الأساليب للمساعدة في الوصول إلى تشخيص دقيق.

أظهرت دراسةٌ أجراها جيانغ وآخرون (2017) [ 57 ] وجود أنواعٍ متعددةٍ من تقنيات الذكاء الاصطناعي التي استُخدمت لعلاج أمراضٍ مختلفة. ومن بين هذه التقنيات التي تناولها جيانغ وآخرون: آلات المتجهات الداعمة ، والشبكات العصبية ، وأشجار القرار ، وغيرها الكثير. ويُوصَف كلٌّ من هذه التقنيات بأن له "هدفًا تدريبيًا" يتمثل في "توافق التصنيفات مع النتائج قدر الإمكان...". [ 57 ]

لتوضيح بعض التفاصيل المتعلقة بتشخيص الأمراض وتصنيفها، تُستخدم تقنيتان مختلفتان في تصنيف هذه الأمراض، وهما الشبكات العصبية الاصطناعية (ANN) والشبكات البايزية (BN). [ 58 ] من خلال مراجعة العديد من الأبحاث المنشورة خلال الفترة 2008-2017، [ 58 ] لوحظ أي من التقنيتين أفضل.  وخلصت الدراسة إلى أن "التصنيف المبكر لهذه  الأمراض يمكن تحقيقه من خلال تطوير نماذج تعلم آلي مثل الشبكات العصبية الاصطناعية والشبكات البايزية".  وفي استنتاج آخر، توصل أليك وآخرون (2017) [ 58 ] إلى أن الشبكات العصبية الاصطناعية كانت أفضل من الشبكات البايزية، حيث استطاعت تصنيف مرض السكري وأمراض القلب والأوعية الدموية بدقة أعلى، بمتوسط ​​دقة بلغ 87.29% لمرض السكري و89.38% لأمراض القلب والأوعية الدموية.

الرعاية الصحية عن بعد

أظهر ازدياد استخدام الطب عن بُعد بروز تطبيقات محتملة للذكاء الاصطناعي. [ 59 ] قد تُتيح القدرة على مراقبة المرضى باستخدام الذكاء الاصطناعي إمكانية إيصال المعلومات إلى الأطباء في حال ظهور أي نشاط مرضي محتمل. [ 60 ] كما قد يُتيح جهاز قابل للارتداء مراقبة المريض باستمرار، بالإضافة إلى إمكانية ملاحظة التغيرات التي قد يصعب على البشر تمييزها.

السجلات الصحية الإلكترونية

تُعدّ السجلات الصحية الإلكترونية أساسيةً لرقمنة قطاع الرعاية الصحية ونشر المعلومات فيه. إلا أن تسجيل كل هذه البيانات يُصاحبه تحدياتٌ خاصة، كالإرهاق الذهني والإنهاك الذي يُصيب المستخدمين. ولذا، يعمل مطورو هذه السجلات حاليًا على أتمتة جزء كبير من العملية، بل وبدأوا باستخدام أدوات معالجة اللغة الطبيعية لتحسينها. وقد وجدت دراسةٌ أجراها معهد سنترستون للأبحاث أن النمذجة التنبؤية لبيانات السجلات الصحية الإلكترونية حققت دقةً تتراوح بين 70 و72% في التنبؤ باستجابة كل مريض للعلاج عند خط الأساس. [ 61 ] وهذا يعني أن استخدام أداة ذكاء اصطناعي لتحليل بيانات السجلات الصحية الإلكترونية يُمكن أن يتنبأ بدقةٍ عاليةٍ بسبب المرض لدى الشخص.

التفاعلات الدوائية

أدت التحسينات في معالجة اللغة الطبيعية إلى تطوير خوارزميات لتحديد التفاعلات الدوائية في الأدبيات الطبية. [ 62 ] [ 63 ] [ 64 ] [ 65 ] تُشكل التفاعلات الدوائية خطرًا على من يتناولون أدوية متعددة في آنٍ واحد، ويزداد هذا الخطر مع ازدياد عدد الأدوية المتناولة. [ 66 ] ولمعالجة صعوبة تتبع جميع التفاعلات الدوائية المعروفة أو المشتبه بها، تم ابتكار خوارزميات التعلم الآلي لاستخراج معلومات حول الأدوية المتفاعلة وآثارها المحتملة من الأدبيات الطبية . تكللت الجهود في عام 2013 بتحدي استخراج التفاعلات الدوائية، حيث قام فريق من الباحثين في جامعة كارلوس الثالث بتجميع مجموعة من الأدبيات حول التفاعلات الدوائية لوضع اختبار معياري لهذه الخوارزميات. [ 67 ] تم اختبار المتنافسين على قدرتهم على تحديد الأدوية المتفاعلة وخصائص تفاعلاتها بدقة من النص. [ 68 ] يواصل الباحثون استخدام هذه المجموعة من البيانات لتوحيد مقياس فعالية خوارزمياتهم. [ 62 ] [ 63 ] [ 65 ]

تستخدم خوارزميات أخرى أنماطًا في المحتوى الذي يُنشئه المستخدمون لتحديد التفاعلات الدوائية، لا سيما في السجلات الصحية الإلكترونية و/أو تقارير الآثار الجانبية. [ 63 ] [ 64 ] وتتيح منظمات مثل نظام الإبلاغ عن الآثار الجانبية التابع لإدارة الغذاء والدواء الأمريكية (FAERS) وقاعدة بيانات VigiBase التابعة لمنظمة الصحة العالمية (WHO) للأطباء إمكانية تقديم تقارير عن ردود الفعل السلبية المحتملة للأدوية. وقد طُوّرت خوارزميات التعلّم العميق لتحليل هذه التقارير واكتشاف الأنماط التي تشير إلى التفاعلات الدوائية. [ 69 ]

انظر أيضاً

مراجع

  1. ↑ "شركة ميراتيف ترحب رسميًا بمراكزها العالمية للقدرات والابتكار في الهند، والتي ستُقام في بنغالور وحيدر آباد وتشيناي" . www.businesswireindia.com . 24 أغسطس 2023. تاريخ الاطلاع: 12 فبراير 2026 .
  2. ↑ "تومسون رويترز | تومسون رويترز تعلن عن اتفاقية نهائية للبيع..." thomsonreuters.com . مؤرشف من الأصل بتاريخ 5 يونيو 2012. تم الاطلاع عليه بتاريخ 22 سبتمبر 2025 .
  3. ↑ «شركة فيريتاس تُكمل عملية شراء وحدة تومسون الصحية» . رويترز. 6 يونيو 2012. تاريخ الاسترجاع: 8 يوليو 2012 .
  4. ↑ «شركة آي بي إم تستحوذ على شركة تروفين هيلث أناليتكس مقابل 2.6 مليار دولار» . رويترز . 18 فبراير 2016. تاريخ الاطلاع: 12 ديسمبر 2024 .
  5. ↑ باومان، دان (18 فبراير 2016). "شركة آي بي إم تستحوذ على شركة تروفن هيلث أناليتكس مقابل 2.6 مليار دولار لتعزيز واتسون هيلث" . فيرس هيلثكير . تم الاطلاع عليه بتاريخ 12 ديسمبر 2024 .
  6. ↑ «شركة آي بي إم تستحوذ على شركة تروفين هيلث أناليتكس مقابل 2.6 مليار دولار» . رويترز . 18 فبراير 2016. تاريخ الاطلاع: 24 أغسطس 2016 .
  7. ↑ "حلول تحليلات الرعاية الصحية | تروفين" . www.merative.com . تاريخ الاسترجاع: 22-09-2025 .
  8. ↑ ديفيس، ميشيل ف.؛ ديفو، سكوت؛ دافالوس، جاكي (23 يناير 2022). "شركة آي بي إم تبيع بعض أصول واتسون الصحية بأكثر من مليار دولار" . بلومبيرغ نيوز . تم الاطلاع عليه بتاريخ 23 يناير 2022 .
  9. ↑ كرويتزر، لورا؛ كوبر، لورا (12 يوليو 2022). "شركة فرانسيسكو بارتنرز تجمع ما يقرب من 17 مليار دولار لدعم صفقات التكنولوجيا" . صحيفة وول ستريت جورنال .
  10. 1 2 3 "تسخير واتسون في العمل: واتسون في الرعاية الصحية" . شركة آي بي إم . مؤرشف من الأصل في 22 يوليو 2012. تم الاطلاع عليه في 11 نوفمبر 2013 .
  11. ↑ "يساعد نظام IBM Watson في مكافحة السرطان من خلال التشخيص القائم على الأدلة واقتراحات العلاج" (ملف PDF) . شركة IBM . مؤرشف من النسخة الأصلية (ملف PDF) بتاريخ 26 أبريل 2013. تم الاطلاع عليه بتاريخ 12 نوفمبر 2013 .
  12. ↑ ساكسينا، مانوج (13 فبراير 2013). "تقدم IBM Watson وخارطة طريق 2013 (الشريحة 7)" . IBM . تم الاطلاع عليه في 12 نوفمبر 2013 .
  13. ↑ ويكمان، نيك (17 فبراير 2011). "واتسون من آي بي إم يتجه إلى كلية الطب" . واشنطن تكنولوجي . تم الاسترجاع في 19 فبراير 2011 .
  14. ↑ ماثيوز، آنا وايلد (12 سبتمبر 2011). "موظف جديد في شركة ويلبوينت: ما هو واتسون؟" . صحيفة وول ستريت جورنال .
  15. ↑ أبين، بروس (8 فبراير 2013). "واتسون من آي بي إم يحصل على أول صفقة له في مجال الرعاية الصحية" . فوربس .
  16. ↑ ميليارد، مايك (30 أكتوبر 2012). "واتسون يتجه إلى كلية الطب: كليفلاند كلينك وآي بي إم ترسلان حاسوبًا عملاقًا إلى الجامعة" . أخبار تكنولوجيا المعلومات الصحية . تم الاطلاع عليه في 11 نوفمبر 2013 .
  17. ↑ "نظام واتسون من شركة آي بي إم يتولى الآن التجارب السريرية في مركز إم دي أندرسون للسرطان" . فوربس .
  18. ↑ "مركز إم دي أندرسون يُوقف استخدام نظام آي بي إم واتسون في انتكاسة للذكاء الاصطناعي في الطب" . فوربس .
  19. ↑ ليسكي، نيكولا (9 فبراير 2013). "أطباء يطلبون المساعدة في علاج السرطان من حاسوب IBM العملاق" . رويترز . مؤرشف من الأصل في 16 فبراير 2016. تم الاطلاع عليه في 11 نوفمبر 2013 .
  20. ↑ "مستشفيات مانيبال تعلن عن الإطلاق الوطني لنظام IBM Watson لعلاج الأورام" . www-03.ibm.com . 29 يوليو 2016. مؤرشف من الأصل في 8 نوفمبر 2016. تم الاطلاع عليه بتاريخ 17 يناير 2017 .
  21. ↑ وكالة أنباء آسيا الدولية (28 أكتوبر 2016). "مستشفيات مانيبال تعتمد حاسوب IBM العملاق "واتسون للأورام" لعلاج السرطان" . صحيفة بيزنس ستاندرد إنديا . تاريخ الاسترجاع: 17 يناير 2017 .
  22. ↑ "مستشفيات في آسيا تستخدم حاسوب واتسون العملاق لعلاج السرطان" . STAT . 19 أغسطس 2016. تاريخ الاسترجاع: 17 يناير 2017 .
  23. ↑ ماكوري، جاستن (5 يناير 2017). "شركة يابانية تستبدل موظفي المكاتب بالذكاء الاصطناعي" . صحيفة الغارديان . الرقم الدولي الموحد للدوريات 0261-3077 . تاريخ الاسترجاع: 29 يناير 2017 . 
  24. ↑ ساتيل، جريج. "كيف سيغير واتسون من آي بي إم طريقة عملنا" . فوربس . تم الاطلاع عليه بتاريخ 8 أغسطس 2017 .
  25. ↑ غاربويو، ماسيمو؛ لين، نيدثيدا (2019). "الذكاء الاصطناعي كمحرك نمو للشركات الناشئة في مجال الرعاية الصحية: نماذج أعمال ناشئة". مجلة كاليفورنيا للإدارة . 61 (2): 59-83 . doi : 10.1177/0008125618811931 . S2CID 158219917 . 
  26. ↑ ستريكلاند، إليزا (2019-04-02). "كيف بالغت شركة IBM Watson في وعودها ولم تفِ بها في مجال الرعاية الصحية القائمة على الذكاء الاصطناعي" . مجلة IEEE Spectrum : أخبار التكنولوجيا والهندسة والعلوم . تاريخ الاسترجاع: 2019-04-04 .
  27. ↑ ميل، دوغ (21 أبريل 2021). "ماذا حدث لـ Watson Health؟" . رابطة آلات الحوسبة : BLOG@CACM . تم الاطلاع عليه بتاريخ 21 أبريل 2019 .
  28. ↑ ميل، دوغ (14 سبتمبر 2025). "صعود وسقوط إكسبلوريس وآي بي إم واتسون هيلث: مذكرات شخصية عن مشروع طموح في مجال الرعاية الصحية لم يُكتب له النجاح" . روتليدج . تم الاطلاع عليه بتاريخ 14 سبتمبر 2025 .
  29. ↑ كوندون، ستيفاني (21 يناير 2022). "شركة آي بي إم تبيع أصول واتسون هيلث لشركة الاستثمار فرانسيسكو بارتنرز" . زد نت . تم الاطلاع عليه بتاريخ 21 يناير 2022 .
  30. ↑ لا مونيكا للعلاقات العامة. "ماذا يعني هوس الاندماج للرعاية الصحية؟" . سي إن إن موني . مؤرشف من الأصل في 8 مارس 2018. تم الاطلاع عليه بتاريخ 11 أبريل 2018 .
  31. ↑ "لماذا أنت السبب في عمليات اندماج الرعاية الصحية هذه؟" . مجلة فورتشن . تم الاطلاع عليه بتاريخ 10 أبريل 2018 .
  32. ↑ هورفيتز إي جيه، بريس جيه إس، هنريون إم (يوليو 1988). "نظرية القرار في أنظمة الخبراء والذكاء الاصطناعي". المجلة الدولية للاستدلال التقريبي . 2 (3): 247-302 . doi : 10.1016/0888-613x(88)90120-x . ISSN 0888-613X . 
  33. ↑ أرنولد د، ويلسون ت (يونيو 2017). "أي طبيب؟ لماذا سيُحدد الذكاء الاصطناعي والروبوتات ملامح الصحة الجديدة" (ملف PDF) . برايس ووترهاوس كوبرز . تاريخ الاسترجاع: 8 أكتوبر 2018 .
  34. ↑ كوهن ج (20 فبراير 2013). "الروبوت سيراك الآن" . ذا أتلانتيك . تم الاسترجاع في 26 أكتوبر 2018 .
  35. ↑ لورينزيتي، لورا (5 أبريل 2016). "من السرطان إلى التكنولوجيا الاستهلاكية: نظرة على استراتيجية واتسون الصحية لشركة آي بي إم" . مجلة فورتشن . تم الاطلاع عليه بتاريخ 26 أكتوبر 2018 .
  36. ↑ "شركة IBM وجامعة رينسيلار تتعاونان لإجراء أبحاث حول الأمراض المزمنة باستخدام الحوسبة المعرفية" .
  37. ↑ باس د (20 سبتمبر 2016). "مايكروسوفت تطور الذكاء الاصطناعي لمساعدة أطباء السرطان في إيجاد العلاجات المناسبة" . بلومبيرغ . تم الاطلاع عليه بتاريخ 26 أكتوبر 2018 .
  38. ↑ كنابتون، سارة (20 سبتمبر 2016). "مايكروسوفت ستحل مشكلة السرطان خلال 10 سنوات عن طريق "إعادة برمجة" الخلايا المريضة" . صحيفة التلغراف . تاريخ الاسترجاع: 16 أكتوبر 2018 .
  39. ↑ بلوخ-بودزير، سارة (22 نوفمبر 2016). "هيئة الخدمات الصحية الوطنية تتعاون مع جوجل لعلاج المرضى" . بي بي سي نيوز . تم الاطلاع عليه بتاريخ 16 أكتوبر 2018 .
  40. ↑ بارانيوك، كريس (31 أغسطس 2016). "جوجل تحصل على إمكانية الوصول إلى فحوصات السرطان" . بي بي سي نيوز . تم الاسترجاع في 16 أكتوبر 2018 .
  41. ↑ بريماك، دان (26 مايو 2016). "إنتل كابيتال تلغي بيع محفظة استثمارية بقيمة مليار دولار" . مجلة فورتشن . تم الاطلاع عليه بتاريخ 26 أكتوبر 2018 .
  42. ↑ "الخوارزميات تحتاج إلى مديرين أيضاً" . مجلة هارفارد بزنس ريفيو . 1 يناير 2016. تاريخ الاسترجاع: 8 أكتوبر 2018 .
  43. ↑ كويرا إي (1997). دليل المعلوماتية الطبية والإنترنت والتطبيب عن بعد . تشابمان وهول المحدودة.
  44. ↑ باور ب (19 مارس 2015). "الذكاء الاصطناعي على وشك أن يصبح جاهزًا للأعمال" . مجلة هارفارد للأعمال . مستشفى ماساتشوستس العام .
  45. ↑ باهل م، بارزيلاي ر، يديديا أ ب، لوكاسيو ن ج، يو ل، ليمان س د (مارس 2018). "آفات الثدي عالية الخطورة: نموذج تعلم آلي للتنبؤ بالتطور المرضي وتقليل الاستئصال الجراحي غير الضروري". مجلة علم الأشعة . 286 (3): 810-818 . doi : 10.1148/radiol.2017170549 . PMID 29039725 . 
  46. 1 2 بلوخ-بودزير إس (22 نوفمبر 2016). "خدمة الصحة الوطنية تستخدم تقنية جوجل لعلاج المرضى" . بي بي سي نيوز .
  47. ↑ لورينزيتي، ل. (5 أبريل 2016). إليكم كيف تُحدث منصة IBM Watson Health تحولاً في قطاع الرعاية الصحية. تم استرجاعها من http://fortune.com/ibm-watson-health-business-strategy/
  48. ↑ "تقرير الذكاء الاصطناعي من سي بي إنسايتس" (ملف PDF) . 28 يونيو 2016.
  49. ↑ HealthITAnalytics (2018-08-08). "مقدمو الخدمات الصحية يتبنون التحليلات التنبؤية لتحقيق فوائد سريرية ومالية" . HealthITAnalytics . تم الاطلاع عليه بتاريخ 16 يناير 2019 .
  50. ↑ "التحليلات التنبؤية في الرعاية الصحية تساعد على تحسين استخدام غرف العمليات" . SearchHealthIT . تم الاطلاع عليه بتاريخ 16 يناير 2019 .
  51. ↑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: Radiologist-Level Pneumonia Detection on Chest X-Rays with Deep Learning". arXiv:1711.05225 [cs.CV].
  52. ↑Chockley K, Emanuel E (December 2016). "The End of Radiology? Three Threats to the Future Practice of Radiology". Journal of the American College of Radiology. 13 (12 Pt A): 1415–1420. doi:10.1016/j.jacr.2016.07.010. PMID 27652572.
  53. ↑Jha S, Topol EJ (December 2016). "Adapting to Artificial Intelligence: Radiologists and Pathologists as Information Specialists". JAMA. 316 (22): 2353–2354. doi:10.1001/jama.2016.17438. PMID 27898975. S2CID 3662362.
  54. ↑Patcas R, Bernini DA, Volokitin A, Agustsson E, Rothe R, Timofte R (January 2019). "Applying artificial intelligence to assess the impact of orthognathic treatment on facial attractiveness and estimated age". International Journal of Oral and Maxillofacial Surgery. 48 (1): 77–83. doi:10.1016/j.ijom.2018.07.010. PMID 30087062.
  55. ↑Patcas R, Timofte R, Volokitin A, Agustsson E, Eliades T, Eichenberger M, Bornstein MM (August 2019). "Facial attractiveness of cleft patients: a direct comparison between artificial-intelligence-based scoring and conventional rater groups". European Journal of Orthodontics. 41 (4): 428–433. doi:10.1093/ejo/cjz007. hdl:20.500.11850/377316. PMID 30788496. S2CID 73507799.
  56. ↑"Computer learns to detect skin cancer more accurately than doctors". The Guardian. 29 May 2018.
  57. 1 2 جيانغ ف، جيانغ ي، تشي هـ، دونغ ي، لي هـ، ما س، وآخرون . (ديسمبر 2017). "الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية: الماضي والحاضر والمستقبل" . مجلة السكتة الدماغية وعلم الأعصاب الوعائي . 2 (4): 230-243 . doi : 10.1136/svn-2017-000101 . PMC 5829945. PMID 29507784 .   
  58. 1 2 3 أليتش ب، غوربيتا ل، بادنييفيتش أ (يونيو 2017). "تقنيات التعلم الآلي لتصنيف داء السكري وأمراض القلب والأوعية الدموية". المؤتمر المتوسطي السادس للحوسبة المدمجة (MECO) لعام 2017. معهد مهندسي الكهرباء والإلكترونيات. الصفحات 1-4 . doi : 10.1109/meco.2017.7977152 . ISBN  978-1-5090-6742-8. S2CID 22942669 . 
  59. ↑ باسيس د (فبراير 2018). "اتجاهات الطب عن بعد باستخدام الذكاء الاصطناعي" . وقائع مؤتمر AIP . 1933 (1): 040009. Bibcode : 2018AIPC.1933d0009P . doi : 10.1063/1.5023979 .
  60. ↑ "الذكاء الاصطناعي | أنواع الذكاء الاصطناعي | 7 استخدامات عملية للذكاء الاصطناعي" . مدونة تاكي . 12 يوليو 2019. مؤرشف من الأصل في 17 يوليو 2019. تم الاطلاع عليه بتاريخ 27 يوليو 2019 .
  61. ↑ بينيت، كيسي سي؛ دوب، توماس دبليو؛ سيلوف، ريبيكا (2012). "السجلات الصحية الإلكترونية تربط البحث بالممارسة: حيث يتقاطع النمذجة التنبؤية والذكاء الاصطناعي ودعم القرار السريري" . سياسة الصحة والتكنولوجيا . 1 (2): 105-114 . arXiv : 1204.4927 . doi : 10.1016/j.hlpt.2012.03.001 . S2CID 25022446 . 
  62. 1 2 ب. بوخاريان و أ. دياز، "استخراج التفاعل بين الأدوية من الأدبيات من خلال الكشف عن النفي اللغوي والاعتماد على الجملة"، مجلة الذكاء الاصطناعي واستخراج البيانات ، المجلد 4، العدد 2، الصفحات 203-212، 2016.
  63. 1 2 3 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، الصفحات 7-15، 2017.
  64. 1 2 F. Christopoulou, TT Tran, SK Sahu, M. Miwa, and S. Ananiadou, “الأحداث الدوائية الضارة واستخراج العلاقة بين الأدوية في السجلات الصحية الإلكترونية باستخدام أساليب التعلم العميق الجماعي.” J Am Med Inform Assoc , Aug. 2019.
  65. 1 2 D. Zhou, L. Miao, and Y. He, “Position-aware deep multi-task learning for drug-drug interaction extract,” Artificial Intelligence In Medicine , vol. 87, pp. 1–8, 2018.
  66. ↑ غارسيا موريلو، JS Optimizacion del tratamiento de enfermos 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
  67. ↑ M. Herrero-Zazo, I. Segura-Bedmar, P. Martínez, and T. Declerck, “The DDI corpus: An annotated corpus with pharmacological materials and drug-drug interactions,” Journal of Biomedical Informatics , vol. 46, no. 5, pp. 914–920, Oct. 2013.
  68. ↑ I. Segura-Bedmar, P. Martínez, and M. Herrero-Zazo, “SemEval-2013 Task 9: Extraction of drug-drug interactions from biomedical texts (DDIExtraction 2013),” Second Joint Conference on Lexical and Computational Semantics , vol. 2, pp. 341–350, Jun. 2013.
  69. ↑ B. Xu et al. , “Incorporating User Generated Content for Drug Drug Interaction Extraction Based on Full Attention Mechanism.,” IEEE Trans Nanobioscience , vol. 18, no. 3, pp. 360–367, Jul. 2019.