أظهر تقرير «الفرص المستقبلية: 50 فرصة عالمية»، الذي أطلقته مؤسسة دبي للمستقبل، أن تطوير تقنيات التنفس التشخيصي الذكي قد يسهم في تقليص فجوات الرعاية الصحية بين الدول، من خلال تحسين دقة التشخيص والوصول إلى الخدمات الطبية، لا سيما في المجتمعات التي تعاني من ضعف البنية التحتية الصحية.

وأشار التقرير إلى أن هذه التقنية الجديدة قادرة على تحقيق دقة تصل إلى 90 % في تشخيص بعض الحالات الطبية، مقارنة بنسبة 74 % باستخدام الأساليب التقليدية، ما يعزز فرص الاعتماد على الذكاء الاصطناعي في القطاع الصحي بشكل أوسع.

وتعكس هذه الأرقام أهمية الاستثمار في وسائل التشخيص المبكر، خاصة أن أكثر من 371 ألف شخص يفارقون الحياة سنوياً و424 ألفاً آخرين يعانون من إعاقات دائمة سنوياً نتيجة أخطاء في التشخيص أو تأخر في اكتشاف الأمراض، بحسب إحصاءات دولية حديثة.

كما تؤدي هذه الأخطاء إلى معاناة عدد كبير من المرضى من مضاعفات صحية كان من الممكن تجنبها في حال توفر أدوات تشخيص دقيقة وسريعة.

وأكد التقرير أن أنظمة الذكاء الاصطناعي أظهرت نتائج فائقة في دقة التشخيص مقارنة بالتشخيص الطبي التقليدي، حيث تقوم تقنية التنفس التشخيصي الذكي على تحليل المكونات الكيميائية في زفير الإنسان، باستخدام مستشعرات دقيقة ترتبط بمنظومات الذكاء الاصطناعي.

وتتيح هذه التقنية التعرف إلى أنماط حيوية ترتبط بأمراض مثل «كوفيد 19»، والسل، والإنفلونزا، وحتى بعض الأورام، دون الحاجة إلى تدخل جراحي أو أخذ عينات من الدم.

وتتميز هذه التقنية بإمكانية دمجها في أجهزة صغيرة محمولة أو قابلة للارتداء، مما يتيح استخدامها في البيئات محدودة الموارد، أو في المناطق النائية التي يصعب فيها الوصول إلى مرافق صحية متقدمة.

كما تُعد فرصة واعدة لتحسين النتائج الصحية وتعزيز الوقاية، خصوصاً إذا ما تم ربطها بقواعد بيانات حيوية واسعة النطاق تشمل سكان مختلف المناطق الجغرافية.

وتؤكد النماذج التجريبية الأولية أن الأجهزة الذكية قادرة على التقاط وتحليل بيانات التنفس بدقة عالية، وتسهم خوارزميات التعلم الآلي في تحسين النتائج من خلال ربط المركبات المكتشفة في الهواء الخارج من الرئتين بعوامل الخطر أو بأنماط الأمراض المنتشرة في المجتمع.

ورغم التقدم الكبير الذي تحققه هذه التقنية، فإنها لا تخلو من التحديات، أبرزها إمكانية حدوث أخطاء في التشخيص نتيجة ضعف جودة البيانات أو تحيزها.

إضافة إلى ضعف أداء بعض أنواع المستشعرات الحيوية بمرور الزمن. كما أن تطوير نماذج دقيقة وموثوقة يتطلب جمع بيانات ضخمة وتمثيلية من بيئات صحية متنوعة لضمان تعميم النتائج على نطاق عالمي.

ومع استمرار التجارب السريرية وتكامل نتائجها مع أنظمة الذكاء الاصطناعي، تبدو آفاق هذه التقنية واعدة في إحداث نقلة نوعية في قطاع الرعاية الصحية، وتوفير أدوات تشخيص دقيقة ومبكرة تسهم في تسريع العلاج.