كيف يُطور الذكاء الاصطناعي الأجهزة الطبية القابلة للارتداء

يحوّل الذكاء الاصطناعي الأجهزة الطبية القابلة للارتداء من أدوات لياقة بدنية إلى مساعدين أذكياء للتشخيص الطبي، لكنه يواجه تحديات تتعلق بدمج تقنيات التعلّم الآلي في أجهزة صغيرة منخفضة الطاقة، والحصول على موافقات تنظيمية مثل هيئة الغذاء والدواء الأمريكية.

يُعيد الذكاء الاصطناعي والتعلّم الآلي رسم ملامح الرعاية الصحية الحديثة، إذ لم تعد تطبيقاته حكرًا على المستشفيات والمختبرات، بل أصبحت جزءًا من حياة المرضى اليومية — على معصم اليد، أو الصدر، أو حتى داخل مجرى الدم. فمع تطور الأجهزة الطبية القابلة للارتداء من أدوات بسيطة لمتابعة اللياقة إلى أنظمة تشخيص متقدمة، أصبح الذكاء الاصطناعي هو العقل المحرك لهذه التكنولوجيا، إذ يفسّر الإشارات الحيوية بدقة، ويكشف الحالات غير الطبيعية، بل ويتمكن في كثير من الأحيان من التنبؤ بالمشكلات الصحية قبل حدوثها.

من أبرز الأمثلة على ذلك ساعة Embrace-2 الذكية من شركة Empatica، التي تعتمد على خوارزميات ذكاء اصطناعي متطورة وتقنيات تعلم آلي لقراءة النشاط الكهربائي في الجلد والتعرف على نوبات الصرع التوترية الارتجاجية. وتُعد هذه الساعة أول جهاز من نوعه يحصل على اعتماد رسمي من هيئة الغذاء والدواء الأمريكية (FDA) في مجال علم الأعصاب، بعد أن أثبتت دقة بلغت 100٪ في التجارب السريرية. غير أن هذا التقدم المذهل لا يخلو من التحديات، إذ يتطلب دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي في أجهزة طبية صغيرة وآمنة توازنًا دقيقًا بين كفاءة الأداء، واستهلاك الطاقة، وسلامة المريض، إلى جانب الامتثال الصارم للمعايير التنظيمية والطبية.

عندما تتحول الأجهزة إلى أطباء رقميين

لم تعد الأجهزة الطبية القابلة للارتداء مجرّد أدوات لمراقبة المؤشرات الحيوية، بل أصبحت مساعدين صحيين رقميين يعملون على مدار الساعة، يراقبون الجسم لحظة بلحظة ويقدّمون رؤى طبية فورية قد تنقذ الأرواح. فعلى سبيل المثال، يعتمد جهاز قياس الضغط SimpleSense BP من شركة Nanowear على مستشعرات دقيقة مدمجة في نسيج القميص مدعومة بخوارزميات ذكاء اصطناعي، لقياس ضغط الدم بشكل مستمر دون الحاجة إلى رباط الضغط التقليدي. وبالمثل، أصبحت الساعات الذكية القادرة على اكتشاف الرجفان الأذيني، وأجهزة قياس الجلوكوز التي تحدد الاحتياجات اللحظية للأنسولين، نماذج حيّة على الكيفية التي يُحوّل بها الذكاء الاصطناعي البيانات الطبية من مراقبة سلبية إلى قرارات استباقية ذكية. ومن خلال تحليل أنماط النشاط الكهربائي للقلب، وتغيرات الجلد، ومستويات الأكسجين، ودورات النوم، تتيح هذه الأجهزة تنبيهات فورية وشخصية، تمكّن المرضى والأطباء من التدخل في الوقت المناسب.

الأجهزة القابلة للارتداء تحتاج إلى أكثر من مجرد مستشعرات

لم تعد القيمة الحقيقية للأجهزة الطبية القابلة للارتداء تكمن في عدد المستشعرات أو دقتها فقط، بل في قدرتها على فهم البيانات وتحليلها في الوقت المناسب وبالسياق الصحيح وهنا يظهر الدور المحوري للذكاء الاصطناعي. فمثلًا، عند رصد انخفاض مفاجئ في مستوى الأكسجين في الدم، يستطيع الذكاء الاصطناعي تحديد ما إذا كان الأمر طبيعيًا نتيجة نشاط بدني مؤقت أم إشارة إنذار مبكر لحالة صحية خطيرة. ويقوم بذلك من خلال تحليل العوامل الفردية لكل مستخدم، مثل العمر، مستوى النشاط، والتاريخ الصحي، ليصدر استنتاجات دقيقة وسريعة.

كما يتيح الذكاء الاصطناعي التخصيص التكيفي، حيث يُدرك أن النمط القلبي الذي يُعد طبيعيًا لعدّاء ماراثون قد يكون مؤشر خطر لشخص قليل الحركة. وبفضل قدرات التعلم المستمر من بيانات المستخدم، تصبح التحليلات والتنبيهات أكثر دقة وموثوقية، مع انخفاض كبير في معدلات الإنذارات الكاذبة.

الذكاء المدمج والتحديات التقنية

دمج الذكاء الاصطناعي في الأجهزة الطبية القابلة للارتداء ليس ببساطة تثبيت تطبيق جديد — فهذه الأجهزة يجب أن تفي بمعايير طبية صارمة، وأن تعمل بشكل موثوق في جميع الظروف، وأن تحمي بيانات المرضى الحساسة.

الأمان والحتمية

أي نموذج ذكاء اصطناعي يتصرف بطريقة غير متوقعة يُعتبر خطرًا في الطب. وبما أن خوارزميات التعلّم الآلي تتكيّف مع البيانات، يصبح اختبارها التقليدي أمرًا معقدًا. لذلك، في وظائف حرجة مثل اكتشاف السقوط أو اضطرابات نظم القلب، يجب أن تكون الأنظمة قابلة للتحقق، حتمية، ويمكن اختبارها بوضوح.

التحكم في الأداء والطاقة

يعتمد المهندسون على نماذج ذكاء اصطناعي خفيفة، سريعة، وموفرة للطاقة واستراتيجيات هندسية لتجاوز التحديات مثل:

تبسيط النماذج: إزالة الأجزاء غير الضرورية من الشبكة العصبية لتقليل استهلاك الذاكرة والطاقة دون فقدان الدقة.

التكميم: استخدام حسابات دقيقة منخفضة (8-بت بدلًا من 32-بت) لتقليل استهلاك الطاقة وتسريع الأداء.

الذكاء الاصطناعي الطرفي (Edge AI): عبر شرائح متخصصة مثل وحدات المعالجة العصبية (NPUs) المدمجة في المتحكمات الدقيقة.

كما تُستخدم نماذج ذكاء اصطناعي "مجمّدة" لا يمكن تعديلها بعد الإنتاج لضمان ثبات السلوك وقابلية الاختبار. وفي بعض الأجهزة، تُضاف أنظمة أمان احتياطية تعتمد على قواعد بسيطة لتعطيل قرارات الذكاء الاصطناعي في الحالات الحرجة.

قابلية التفسير والاعتماد التنظيمي: شرط أساسي للثقة في الذكاء الاصطناعي الطبي

لكي تحصل الأجهزة الطبية القابلة للارتداء على اعتماد الجهات التنظيمية مثل هيئة الغذاء والدواء الأمريكية (FDA)، لا يكفي أن تكون دقيقة فحسب، بل يجب أن يكون الذكاء الاصطناعي المدمج فيها قابلًا للتفسير والفهم. فالأطباء والمراجعون التنظيميون بحاجة إلى معرفة كيف توصّل النظام إلى استنتاجاته أو قراراته، لضمان أن النتائج ليست مجرد "صندوق أسود" يصعب فهمه. وهنا يأتي دور الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI)، الذي يتيح للمطورين تتبّع وتحليل المسارات البيانية التي أدّت إلى تنشيط إنذار أو اتخاذ قرار طبي. ولتعزيز الثقة والموثوقية، تخضع هذه الأنظمة إلى اختبارات صارمة تشمل محاكاة حالات مرضى متنوعة ودراسات طويلة الأمد للتحقق من الاستقرار والدقة. كما تُستخدم أنظمة مزدوجة التحقق تعتمد على أكثر من نموذج خوارزمي لضمان الاتساق وتقليل احتمالية الخطأ.