متابعة – أمل علوي
تشير التوقعات الجديدة إلى أن سوق الذكاء الاصطناعي (AI) في الرعاية الصحية من المتوقع أن يتوسع من 17.2 مليار دولار أمريكي في عام 2025 إلى 77.2 مليار دولار أمريكي بحلول عام 2035، مسجلاً معدل نمو سنوي مركب يبلغ 16.2%. ويعزى هذا النمو إلى التحول الرقمي السريع، وزيادة أعداد المرضى، وزيادة الاستثمارات في أنظمة الرعاية الصحية المدفوعة بالبيانات.
أكبر الأسواق العالمية
تظل الولايات المتحدة أكبر سوق للذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية، مدعومة بأنظمة البحث المتطورة، والأطر التنظيمية المتقدمة، وتكامل الأجهزة الطبية المعتمدة على الذكاء الاصطناعي ضمن الشبكات الرئيسية للمستشفيات. في المقابل، تُعتبر الهند والصين من أسرع الأسواق نموًا، حيث يُتوقع أن تسجل معدلات نمو سنوي مركب تبلغ 17.6% و17.1% على التوالي، مع تسريع التحول الرقمي في الرعاية الصحية وتوسيع برامج الرعاية الصحية عن بُعد والتشخيص المدعوم بالذكاء الاصطناعي.
أوروبا والسعودية
في أوروبا، تبرز ألمانيا كمركز رئيسي للطب الدقيق، حيث تُدمج تحليلات الجينوم المعتمدة على الذكاء الاصطناعي في اتخاذ القرارات السريرية. بينما تعمل السعودية على تعزيز البنية التحتية للمستشفيات المدعومة بالذكاء الاصطناعي تماشيًا مع استراتيجية رؤية 2030 لتحويل الرعاية الصحية.
محركات السوق والتقدم التكنولوجي
تُعتبر الحاجة إلى تقليل العبء العملي على المتخصصين في الرعاية الصحية من المحركات الرئيسية للسوق. مع زيادة أعداد المرضى، تواجه العديد من الأنظمة الصحية نقصًا حادًا في القوى العاملة. تساعد الأتمتة المدفوعة بالذكاء الاصطناعي في تبسيط الوثائق السريرية، وتحليل الصور، وتدفقات العمل الإدارية، مما يتيح لمقدمي الرعاية التركيز أكثر على التفاعل مع المرضى.
تتزايد الاعتماد على تقنيات مثل تعلم الآلة، والتعلم العميق، ورؤية الكمبيوتر، ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP) في تفسير الصور الطبية، ودعم الفرز السريري، وتخصيص مسارات العلاج. يمثل قطاع الأجهزة أكثر من 60% من حصة السوق في عام 2025، مما يعكس الطلب على شرائح الحوسبة عالية الأداء القادرة على دعم نماذج الذكاء الاصطناعي المعقدة.
تحويل الذكاء الاصطناعي للتشخيص والوثائق واكتشاف الأدوية
تُحسن أنظمة التصوير الطبي المدعومة بالذكاء الاصطناعي بشكل كبير من اكتشاف الأمراض في مراحل مبكرة. في حالات السكتة الدماغية، والسرطان، ورعاية القلب، تتطابق نماذج التعلم العميق المدربة على مجموعات بيانات تصويرية كبيرة مع أو تتجاوز مستوى التفسير البشري. في الولايات المتحدة، تدعم منصات مثل Aidoc وArterys أطباء الأشعة من خلال إعطاء الأولوية للحالات العاجلة وإبراز الشذوذ في الوقت الحقيقي.
كما تمثل أدوات الوثائق المدعومة بالذكاء الاصطناعي قفزة كبيرة في الكفاءة السريرية. تقلل منصات معالجة اللغة الطبيعية المعتمدة على الصوت مثل Abridge وSuki من وقت الشاشة للأطباء من خلال إنشاء ملخصات سريرية منظمة مباشرة من استشارات المرضى، ودمجها في أنظمة السجلات الصحية الإلكترونية دون تعطيل سير العمل السريري.
في مجال اكتشاف الأدوية، تُسهم تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدية والنمذجة التنبؤية في تقليل أوقات البحث من سنوات إلى أسابيع. تعمل شركات مثل Xaira Therapeutics، المدعومة بجولة استثمارية بقيمة مليار دولار أمريكي في عام 2024، على بناء نماذج بيولوجية واسعة النطاق لتبسيط اكتشاف الجزيئات وتوقع السمية.
هذا المحتوى تم باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي.
