تقنيات الذكاء الاصطناعي تمر بتسارع رهيب وتطورات مستمرة. حجم سوق هذه التقنيات في تخصص الأشعة الطبية يقدر حاليا بـ1.5 مليار دولار وقد يفوق 7 مليار دولار بحلول عام 2027*.
فمن المتوقع أن تغزو شركات الذكاء الاصطناعي السوق السعودي والعربي في قادم السنوات. يتوفر حاليا أكثر من 120 تقنية تقدمها أكثر من 55 شركة حسب آخر التقارير. هذه قائمة لجميع تقنيات الذكاء الاصطناعي المتوفرة في السوق (آخر تحديث مايو ٢٠٢٠)
لذلك من المهم أن يتثقف صانعوا القرار وأطباء الأشعة لاتخاذ قرارات ناجعة عند اختيار أحد هذه التقنيات لتخصص الأشعة الطبية. سأحاول في هذه التدوينة أن أوضح أهم المعلومات الأساسية التي تساعد المسؤول للوصول للقرار المناسب عن طريق مراجعة عدة اعتبارات مهمة قبل شراء أي تقنية.
أنواع التقنيات المتوفرة
بداية يجب أن تعلم ماذا تريد من هذه التقنية؟ هل تبحث عن تحسين جودة العمل؟ أو رفع كفاءة العمل؟ أو ترغب بشرائها لأغراض تسويقية؟ يجب عليك في نفس الوقت أن تضع السلبيات في الاعتبار مثل التكلفة واختلاف سير العمل المعتاد الذي قد يمنع الأخصائيين والأطباء من تبني استخدام هذه التقنيات الجديدة في ممارستهم اليومية.
قبل أن تسأل الأسئلة بالأسفل يجب أن تكون حددت المجال (breast, cardiac, body, etc..) والأجهزة التي تعمل عليها (CT, MRI, US, etc..). ثم تعلم ماهي الفائدة المقدمة من هذه التقنية؟ هل هي لأغراض تشخيصية (diagnostic) أم حسابية (quantitative) أم لإتمام مهام متكررة (repetitive).
أنصحك بشراء التقنيات التي حصلت على موافقة هيئات عالمية مثل FDA الأمريكية. يمكنك الاطلاع على قائمتهم المعتمدة لـArtificial Intelligence and Machine Learning -Enabled Medical Devices. هذا رابط لها.
لا تصدق الإعلان
عروض الشركات تبالغ غالبا في أداء التقنية. راجع تفاصيل التقنية والأبحاث خلفها. اسأل عن التالي:
- حجم البيانات التي تم اختبار التقنية عليها.
- مصدر البيانات.
- هل هو من قاعدة بيانات عالمية؟ أو من مستشفى واحد؟ هل هو مصدر واحد فقط أو تم اختبارها على بيانات من عدة مصادر؟
- ما هو المرجع (ground or reference truth) الذي تم اعتباره عند تقييم التقنية؟ هل هم أطباء أشعة مثلا؟
- كم عدد الأطباء الذين تم اختبار مقارنة هذه التقنية بهم؟ ما هي مؤهلاتهم؟
- ماهو المقياس (performance metric) الذي تم اعتماده عند تقييم النتائج الاختبارية؟
- هل الأجهزة التي تم جلب البيانات منها قريبة من الأجهزة المتوفرة لديك؟
- قارن المعايير المعروفة في التشخيص مثل PPV, NPV, false positive rate, false positive rate, area under curve. هذه المعايير أهم من sensitivity و specificity عند تقييم القدرة التشخيصية للتقنية نفسها.
- ماهي مدة المعالجة لحين ظهور النتائج؟
توفير الخدمة
- هل يمكن إدراج النتيجة أوتوماتيكيا إلى التقرير النهائي.
- هل التنقية متوفرة كخدمة سحابية؟ أو يتم تنصيبها محليا على الأجهزة؟
- ينصح عادة باختيار تقنيات سحابية لأنها تقلل التكلفة وتضمن سهولة التعديل والتحديثات مستقبلا. ولكن يعيبها ضرورة تأكدك من تطبيقها لمعايير حماية البيانات والخصوصية. وتتأكد من ملكية البيانات وحقوقها لك. لذلك أنصح باستشارة القسم القانوني قبل قرار الشراء. وفي حال أرادت الشركة مستقبلا استخدام هذه البيانات لتطوير تقنياتها يتطلب ذلك موافقة المرجع (أنتم).
التكلفة
- كم مدة التجربة المجانية قبل الشراء؟
- هل التقنية متوفرة بنظام الاشتراك (subscription) أو الشراء الكامل؟
- عادة ما تقوم الشركات باختيار نظام الاشتراك لأنه يوفر مرونة وربحية أعلى لهم.
- طريقة التسعير.
- هل تحسب التكلفة بناء على عدد الحالات؟ أو عدد الأجهزة؟ أو عدد المستخدمين؟
نظام التسعير لكل حالة قد يناسب الأقسام التي لا تقوم بعمل العديد من الفحوصات. في غير هذه الحالات ينصح بشراء اشتراك غير محدود بعدد معين من الحالات. وعادة هناك مجال كبير للتفاوض مع الشركات في هذا الخصوص.
- هل تحسب التكلفة بناء على عدد الحالات؟ أو عدد الأجهزة؟ أو عدد المستخدمين؟
اختبار ما قبل الشراء
تنتشر بعض الأمراض بشكل مختلف بين البلدان بسبب نمط الحياة وعوامل جينية. ولذلك قد يكون لدى العديد من تقنيات الذكاء الاصطناعي انحياز ضمني تجاه المجتمع الذي تم تدريبه عليه. لهذا السبب أنصح أن تطلب من الشركة اختبار التقنية على بيانات سابقة (retrospective) لمرضى من منشأتك. هذا سيفيدك في التحقق بشكل دقيق من أداء التقنية وأن تتمكن أيضا من طلب الشركة تعديل اللوغاريثمات لكي تتوافق مع ديموغرافية مجتمعك. قد توافق بعض الشركات على توفير قائمة للعملاء السابقين الذين اشتروا الخدمة. فلا تتردد بالتواصل معهم والتحقق من جدوى وفائدة التقنية لديهم.
أما بعد الشراء فيجب متابعة أداء التقنية بعد شرائها لضبط جودتها والتحقق من عدم وجود أي انحياز غير متوقع في النتائج.
الخلاصة
سوق الذكاء الاصطناعي كبير وضخم ومليء بالتقنيات التي تساهم في تحسين الرعاية الصحية والأخرى التي قد لا تفيدك إطلاقا. فيجب أن يكون اختيارك حكيما ومبني على تحليل التقنية نفسها.
فإذا كنت صاحب القرار في شراء أحد التقنيات فيجب أن تملك على الأقل فهم أساسي عن الذكاء الاصطناعي في تخصص الأشعة. أو تطلب استشارة أصحاب الخبرة من المستشفيات أو الجامعات. كتبت سابقا تدوينة بسيطة عن هذا المجال هنا. أنصحك أيضا بالاطلاع على المصادر التي أدرجتها في نهاية المقالة.
مراجع مفيدة للاستزادة
- مصادر ودورات رائعة من RSNA
https://www.rsna.org/education/ai-resources-and-training - مقالة مفيدة 1
Evaluating Artificial Intelligence Systems to Guide Purchasing Decisions - مقالة مفيدة 2
The State of Radiology AI - قائمة الشركات المعتمدة من قبل FDA
Artificial Intelligence and Machine Learning – Enabled Medical Devices
