الذكاء الاصطناعي في الطب: كيف يؤثر على مستقبل المهن الصحية التقليدية؟

الذكاء الاصطناعي في الطب (Artificial Intelligence in Medical) أصبح عنصرا أساسيا في تطور الرعاية الصحية الحديثة، إذ يشكل أحد أبرز التطبيقات التقنية التي تحدث تحولات جوهرية في كيفية تقديم الخدمات الطبية. فمن خلال استخدام خوارزميات التعلم الآلي والتعلم العميق، توظف هذه التقنيات في دعم اتخاذ القرار الطبي، وتحسين دقة التشخيص، وتخصيص خطط العلاج، فضلا عن تسريع العمليات الإدارية داخل المستشفيات والمراكز الطبية.

وفي ظل هذا التقدم، بات من الواضح أن الذكاء الاصطناعي في الطب ليس مجرد أداة تقنية، بل شريك فعال في تقديم الرعاية. وعلى الرغم من أن بعض الدراسات تشير إلى أن الذكاء الاصطناعي قد يتفوق على الأطباء في مهام معينة مثل تحليل الصور الطبية أو التنبؤ بالأمراض، فإن الواقع يشير إلى أن الاعتماد الكامل عليه ما زال يتطلب سنوات من التطوير والتكامل مع العنصر البشري، خصوصا في الجوانب التي تستدعي التعاطف الإنساني والحكم السريري المعقد.

ما هو الذكاء الاصطناعي في الطب؟

الذكاء الاصطناعي في الطب هو استخدام تقنيات وخوارزميات متقدمة تعتمد على التعلم الآلي والتنبؤ لتحليل البيانات الطبية واستخلاص رؤى دقيقة تسهم في تحسين النتائج العلاجية وتجربة المريض. ومع التقدم السريع في علوم الحاسوب وعلوم البيانات، أصبح الذكاء الاصطناعي جزءا لا يتجزأ من منظومة الرعاية الصحية الحديثة، حيث بات يوظف في العديد من التطبيقات السريرية والتشخيصية.

اليوم، يستخدم الذكاء الاصطناعي في الطب بشكل متزايد من قبل الأطباء والباحثين في البيئات السريرية ومختبرات الأبحاث، وذلك من خلال خوارزميات متطورة قادرة على دعم اتخاذ القرار السريري وتقديم توصيات مبنية على كم هائل من البيانات الطبية.

من أبرز مجالات تطبيق الذكاء الاصطناعي في الطب حاليا: دعم القرار السريري وتحليل الصور الطبية. حيث تساعد أنظمة دعم القرار الأطباء في الوصول إلى معلومات دقيقة ومحدثة حول حالة المريض، وخيارات العلاج، والتفاعلات الدوائية، وحتى الجوانب النفسية، مما يعزز فعالية القرارات الطبية ويقلل من فرص الخطأ.

أما في مجال التصوير الطبي، فقد أحدث الذكاء الاصطناعي نقلة نوعية، إذ تستخدم تقنياته لتحليل صور الأشعة المقطعية، والأشعة السينية، والرنين المغناطيسي وغيرها، للكشف المبكر عن الأورام والآفات والاضطرابات التي قد لا تكون واضحة للعين البشرية، مما يساهم في تشخيص أدق وتدخل أسرع، وبالتالي تحسين فرص الشفاء وتقليل المضاعفات على المدى الطويل.

للتعرف أكثر على الذكاء الاصطناعي عليك قرأة هذا المقال: الذكاء الاصطناعي (AI): ثورة في تحسين كفاءة الأعمال وتطوير المستقبل

أنواع الذكاء الاصطناعي المرتبطة بالرعاية الصحية

الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence) هو مجموعة من التقنيات التي ترتبط ارتباطًا وثيقًا بمجال الرعاية الصحية، إلا أن نطاق الدعم الذي توفره للعمليات والمهام المتخصصة يختلف بشكل كبير. فيما يلي، نستعرض أبرز أنواع الذكاء الاصطناعي ذات الأهمية البالغة في هذا المجال.

التعلم الآلي – الشبكات العصبية والتعلم العميق

التعلم الآلي (Machine Learning) هو تقنية إحصائية تهدف إلى مطابقة النماذج مع البيانات والتعلم منها عبر تدريب النماذج. يُعد تعلم الآلة أحد أكثر أشكال الذكاء الاصطناعي شيوعًا، ويستخدم على نطاق واسع في صميم العديد من نهج الذكاء الاصطناعي، ويوجد منه العديد من الأنواع والنسخ.

في الرعاية الصحية، أكثر تطبيقات تعلم الآلة شيوعًا هو ما يعرف بـ”الطب الدقيق (Precision Medicine)”، والذي يهدف إلى التنبؤ بالبروتوكولات العلاجية الأكثر فعالية استنادًا إلى خصائص المريض وسياق العلاج.

العديد من تطبيقات تعلم الآلة والطب الدقيق تتطلب وجود مجموعة بيانات تدريبية يعرف فيها المتغير المستهدف (مثل بداية المرض). يُعرف هذا النوع من التعلم باسم التعلم الخاضع للإشراف (Supervised Learning).

الشكل الأكثر تعقيدًا من تعلم الآلة هو الشبكات العصبية (Artificial Neural Networks)، والتي ظهرت لأول مرة في الستينيات من خلال الاستفادة من بنية الرسوم البيانية (Graphs). وقد اكتسبت هذه التقنية مكانة مهمة في أبحاث الرعاية الصحية، خصوصًا في تصنيف الأمراض أو التنبؤ بإصابة المريض بمرض معين.

في الشبكات العصبية، تستخدم بنية الرسم البياني لتنظيم البيانات المدخلة والمخرجة على شكل “عقد” (Nodes)، وتربط هذه العقد من خلال “حواف” (Edges) ذات أوزان محددة بحسب خصائصها. سميت “شبكات عصبية” بسبب تشابهها الجزئي مع طريقة معالجة الإشارات في الدماغ البشري، رغم أن هذه المقارنة مبسطة. لمعرفة المزيد عن الرسوم البيانية، يُمكنك الرجوع إلى مقال “نظرية الرسم البياني”.

أكثر أشكال تعلم الآلة تعقيدًا في الذكاء الاصطناعي في الطب

أكثر أشكال تعلم الآلة تعقيدًا يتمثل في التعلم العميق (Deep Learning)، وهو شكل من الشبكات العصبية يحتوي على العديد من الطبقات أو الخصائص المخفية التي تساعد على التنبؤ بالنتائج. يمكن أن تحتوي هذه النماذج على آلاف الميزات غير المرئية التي تظهر بفضل السرعة العالية لوحدات المعالجة الرسومية (GPUs) والهياكل السحابية الحديثة.

من أشهر تطبيقات التعلم العميق في الرعاية الصحية هو الكشف عن الكتل السرطانية المحتملة في صور الأشعة. ويستخدم التعلم العميق أيضًا في مجال Radiomics، أي استخراج الخصائص السريرية من الصور الطبية بما يتجاوز قدرة العين البشرية. يُستخدم كل من Radiomics والتعلم العميق بكثرة في تحليل صور علم الأورام (Oncology).

كما أشير سابقًا، يعد تحليل الصور الطبية أحد أنواع الذكاء الاصطناعي في الطب، وهو في ذاته جزء من مجال أوسع يعرف بـمعالجة الصور (Image Processing).

من الملاحظ أن دمج هذه التقنيات يتفوق من حيث الدقة على الأدوات القديمة مثل أنظمة التشخيص بمساعدة الحاسوب (Computer-Aided Diagnosis – CAD). يستخدم التعلم العميق أيضًا في التعرف على الكلام (Speech Recognition)، مما يجعله أحد فروع معالجة اللغة الطبيعية (Natural Language Processing – NLP) التي سنستعرضها أدناه. وعلى عكس النماذج الإحصائية القديمة، فإن مخرجات نماذج التعلم العميق قد يصعب تفسيرها لأنها لا ترتكز على ميزات يمكن إدراكها بسهولة من قبل الإنسان.

معالجة اللغة الطبيعية (Natural Language Processing – NLP)

منذ خمسينيات القرن الماضي، يسعى باحثو الذكاء الاصطناعي إلى تمكين الحواسيب من فهم اللغة البشرية. يشمل مجال NLP تطبيقات مثل التعرف على الكلام، وتحليل النصوص، والترجمة، وغيرها من الوظائف اللغوية.

هناك نوعان رئيسيان من NLP: الإحصائي (Statistical NLP) والدلالي (Semantic NLP). النوع الإحصائي يعتمد على تعلم الآلة، وتحديدًا على الشبكات العصبية العميقة، وقد ساهم مؤخرًا في تحسين دقة الفهم اللغوي. ويتطلب هذا النوع “جسمًا لغويًا” كبيرًا لتدريب النماذج.

في الرعاية الصحية، تستخدم تقنيات NLP لتحليل المستندات السريرية، وفهمها، وتصنيفها. كما يمكنها تحليل ملاحظات الأطباء غير المهيكلة، إعداد تقارير (مثل تقارير الأشعة)، نسخ المحادثات مع المرضى، أو تنفيذ واجهات محادثة ذكية عبر الذكاء الاصطناعي الحواري (Conversational AI).

الأنظمة الخبيرة المعتمدة على القواعد (Rule-Based Expert Systems)

تعد الأنظمة الخبيرة التي تعتمد على قواعد “إذا-فإن” من أوائل تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الثمانينات، وكانت منتشرة تجاريًا في ذلك الوقت ولا تزال تستخدم حتى اليوم. لعبت دورًا بارزًا في دعم اتخاذ القرار السريري (Clinical Decision Support)، وما زالت مدرجة ضمن أنظمة السجلات الصحية الإلكترونية (EHRs).

تعتمد هذه الأنظمة على تدخل الخبراء ومهندسي المعرفة لصياغة مجموعة من القواعد ضمن مجال معرفي معين. ورغم سهولة فهمها، فإنها تصبح غير فعالة عند تعدد القواعد وتشابكها، أو إذا تغير مجال المعرفة، حيث يصعب تعديلها. لذا، تستبدل تدريجيًا بالأنظمة القائمة على تعلم الآلي والخوارزميات الحديثة.

الروبوتات الفيزيائية (Physical Robots)

الروبوتات الفيزيائية معروفة عالميًا، خصوصًا في مجالات التصنيع والنقل. تؤدي هذه الروبوتات مهامًا مبرمجة مسبقًا مثل الرفع، والنقل، واللحام، والتجميع في المصانع والمخازن والمستشفيات.

مؤخرًا، أصبحت هذه الروبوتات أكثر تفاعلاً مع البشر، حيث يمكن تدريبها بسهولة من خلال التوجيه اليدوي. ومع دمج قدرات الذكاء الاصطناعي في أنظمة تشغيلها، أصبحت أكثر ذكاءً ومرونة.

أُدخلت الروبوتات الجراحية لأول مرة في الولايات المتحدة عام 2000، وقد مكنت الجراحين من إجراء عمليات دقيقة بأقل تدخل، مثل: جراحة النساء، البروستاتا، الرأس والرقبة. إلا أن القرارات الحرجة لا تزال تتخذ من قبل الجراحين البشريين.

أتمتة العمليات الروبوتية (Robotic Process Automation – RPA)

RPA هي تقنية تستخدم لتنفيذ المهام الرقمية الروتينية ضمن أنظمة المعلومات، وكأنها موظف رقمي يتبع مجموعة من القواعد أو السيناريوهات.

رغم أن الاسم يوحي باستخدام روبوتات، فإن RPA في الواقع تعتمد على برمجيات تشغل على الخوادم، وتدمج بين سير العمل، وقواعد الأعمال، وواجهات الأنظمة. وهي أقل تكلفة وأسهل في البرمجة، وتتميز بالشفافية.

في الرعاية الصحية، تستخدم RPA في مهام متكررة مثل إصدار التراخيص، تحديث السجلات الطبية، أو إعداد الفواتير. وعند دمجها مع تقنيات أخرى مثل تحليل الصور، يمكنها استخراج بيانات من مستندات ممسوحة ضوئيًا لاستخدامها في الأنظمة التشغيلية.

تكامل وتداخل التقنيات

رغم عرض هذه التقنيات كأنها كيانات منفصلة، فإن الواقع يشير إلى تكامل متزايد فيما بينها. على سبيل المثال، تزود الروبوتات بعقول تعتمد على الذكاء الاصطناعي، وتدمَج تقنيات RPA مع تحليل الصور. ومن المتوقع في المستقبل أن تدمج هذه التقنيات ضمن حلول هجينة أكثر دقة وفعالية، ما يؤدي إلى تطبيقات طبية أكثر تطورًا واتساعًا.

تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الطب

في الأقسام السابقة، أشرنا عدة مرات إلى مصطلحات مثل “تطبيقات الذكاء الاصطناعي” و”استخدام الحاسوب في الخدمات الطبية”، وفي هذا القسم نسلط الضوء بشكل خاص على أبرز استخدامات الذكاء الاصطناعي في مجالات الصحة والرعاية الطبية. بشكل عام، يمكن تقسيم تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الطب إلى عدة فئات رئيسية، والتي سنشرحها بالتفصيل فيما يلي:

تشخيص الأمراض

كما ذكر سابقًا، يُعد تحليل الصور الطبية أحد أبرز طرق تشخيص الأمراض باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي، حيث تُحلل الصور بدقة أعلى وتكلفة أقل من الأساليب التقليدية. إلى جانب ذلك، يمكن للذكاء الاصطناعي أيضًا استخدام البيانات الجينية للمريض وتحليلها بهدف الوصول إلى تشخيص دقيق.

فعلى سبيل المثال، من خلال أخذ عينة دم واستخراج الحمض النووي (DNA)، يمكن مقارنة الجينوم الخاص بالمريض بجينوم مرجعي لشخص سليم، مما يمكن من اكتشاف الاختلافات الجينية وتشخيص الأمراض المحتملة. كما يمكن لتحليل البيانات الحيوية للمريض أن يزود الأطباء بتصور شامل عن حالته الصحية، وهو ما يصبح أكثر بساطة وأقل تكلفة بفضل الذكاء الاصطناعي.

علاج الأمراض

يمكن تقسيم عملية علاج الأمراض إلى ثلاثة محاور رئيسية: العلاج السلوكي، العلاج الدوائي، والعلاج الجراحي. وفي كل من هذه المحاور، يمكن توظيف الذكاء الاصطناعي لتحسين نتائج العلاج وزيادة الكفاءة، وهو ما يجعله أداة فعالة تسهم في التقدم الطبي.

العلاج السلوكي

العلاج السلوكي – والذي تندرج تحته علاج النطق – هو نوع من العلاج يعتمد على تفاعل الأخصائي مع المريض بهدف تصحيح أنماط التفكير أو السلوك الخاطئة، مما يساعد في تحسين حالته النفسية. يمكن للذكاء الاصطناعي، من خلال نماذج مبنية على قواعد مستخلصة من الخبرة الطبية، أن يحاكي تفاعل المعالج ويوجه المرضى نحو سلوكيات علاجية مدروسة استنادًا إلى بيانات من حالات ناجحة أو فاشلة سابقة.

العلاج الدوائي

ينقسم إلى جزأين:

1. توصيف الأدوية: يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي أن تحلل قواعد بيانات ضخمة تحتوي على معلومات علمية وتجريبية، ثم تتعلم منها لتقديم توصيات دوائية دقيقة تتناسب مع حالة كل مريض.
2. تصميم وتطوير الأدوية: أحرز الذكاء الاصطناعي تقدمًا ملحوظًا في تطوير أدوية جديدة، حيث يتم استخدام نماذج محاكاة للجزيئات والبروتينات للتوصل إلى علاجات فعالة بناءً على التفاعلات الجزيئية والبِنيوية.

أحد الأساليب الحديثة في هذا المجال هو استخدام الرسوم البيانية المُوزونة (Weighted Graphs)، التي تستخدم لتوفير بيانات تدريبية مناسبة لشبكات الذكاء العصبي الرسومية، بهدف تصميم نماذج قادرة على التنبؤ بفعالية المركبات الدوائية.

العلاج الجراحي

مع تطور تقنيات بناء الروبوتات الجراحية، أصبح من الممكن إتمام أو دعم العمليات الجراحية بواسطة الروبوتات. لم يعد هذا مجرد خيال علمي، بل واقع ملموس حيث تستخدم الروبوتات اليوم على نطاق واسع في غرف العمليات للمساعدة في إجراء عمليات دقيقة، وبدرجة عالية من التحكم والمرونة.

المراقبة الصحية والعلاجية

تلعب مراقبة حالة المريض بشكل مستمر، ومتابعة علاماته الحيوية، دورًا أساسيًا في تحسين الرعاية وتسريع الشفاء. بفضل الذكاء الاصطناعي والتقنيات الحاسوبية، أصبحت هذه المهمة أكثر دقة وفعالية. تستخدم خوارزميات الذكاء الاصطناعي في تحليل المؤشرات الحيوية للمريض، ومن ثم تقديم توصيات للطبيب المعالج أو تنبيه الفريق الطبي في حال حدوث أي طارئ، مما يرفع مستوى الأمان والجودة في الرعاية الصحية.

أهم أهداف الذكاء الاصطناعي في الطب

• تشخيص الأمراض بدقة أكبر
  يساعد الذكاء الاصطناعي في تحليل الصور الطبية والبيانات الحيوية لاكتشاف الأمراض في مراحلها المبكرة بدقة تتجاوز أحيانًا قدرة الإنسان.
• تحسين الكفاءة الطبية وتقليل الأخطاء
  يقلل من الأخطاء البشرية في التشخيص والوصفات العلاجية، مما يؤدي إلى رعاية صحية أكثر أمانًا.
• تسريع تحليل الصور الطبية
  مثل الأشعة السينية، الرنين المغناطيسي، والمقاطع المرضية (Pathology)، ما يوفّر الوقت للأطباء للتركيز على الرعاية المباشرة للمريض.
• تقديم خطط علاج مخصصة (الطب الدقيق)
  من خلال تحليل الجينات والسجلات الصحية، يمكن للذكاء الاصطناعي اقتراح علاجات مخصصة لكل مريض بناءً على حالته الفريدة.
• دعم اتخاذ القرار السريري
  من خلال أنظمة مساعدة الطبيب، يوفر الذكاء الاصطناعي اقتراحات علاجية مبنية على تحليل بيانات ضخمة ودراسات سابقة.
• تحسين التفاعل مع المرضى
  باستخدام تقنيات فهم اللغة الطبيعية، يمكن للروبوتات والدردشات الذكية الرد على استفسارات المرضى وتسجيل أعراضهم بدقة.
• رصد الحالات المزمنة ومتابعتها
  يساعد في تتبع تطورات الأمراض المزمنة مثل السكري والضغط من خلال أدوات مراقبة ذكية وتقديم تنبيهات مبكرة.
• إدارة الموارد في المؤسسات الصحية
  يعمل على تحسين تنظيم مواعيد المرضى، وتوزيع الطاقم الطبي، وإدارة المستشفيات بكفاءة عالية.
• دعم البحث العلمي والتجارب السريرية
  من خلال تحليل كميات ضخمة من البيانات، يساهم الذكاء الاصطناعي في تسريع اكتشاف الأدوية الجديدة وتحليل نتائج التجارب.
• التدريب والتعليم الطبي الذكي
  من خلال المحاكاة التعليمية والواقع الافتراضي، يساعد الأطباء والمتدربين على اكتساب المهارات بكفاءة عالية دون المخاطرة بمرضى حقيقيين.

مميزات استخدام الذكاء الاصطناعي في الطب

يشكل الذكاء الاصطناعي إحدى الركائز الحديثة لتحسين جودة الرعاية الصحية وتخفيف العبء عن الكوادر الطبية. وفيما يلي أبرز المزايا التي يقدمها الذكاء الاصطناعي في القطاع الطبي:

1. توفير البيانات اللحظية (Real-time)

يعد الحصول على معلومات دقيقة وفي الوقت المناسب عنصرًا حاسمًا في التشخيص الطبي والاستجابة السريعة للحالات الحرجة. يوفر الذكاء الاصطناعي إمكانيات عالية لتحليل البيانات الحيوية بشكل لحظي، مما يساعد الأطباء في اتخاذ قرارات سريرية أسرع وأكثر فعالية. ويسهم ذلك في تحسين التدخلات الوقائية، وتقصير مدة الانتظار، وتوفير التكاليف.

تحليل البيانات اللحظية يعزز أيضًا التواصل بين الطبيب والمريض؛ إذ يمكن من خلال التطبيقات والأجهزة المحمولة عرض المؤشرات الحيوية وتطورات العلاج للمريض بشكل فوري، مما يشجع على مشاركته الفعالة في رحلة العلاج. كما تسهم إشعارات الهاتف المحمول بتنبيه الطاقم الطبي عند حدوث تغيرات طارئة في حالة المريض.

2. تبسيط المهام الإدارية والطبية

أحدث الذكاء الاصطناعي ثورة في آلية العمل داخل المنشآت الصحية، من خلال أتمتة العديد من المهام المتكررة مثل جدولة المواعيد، وتلخيص السجلات السريرية، وتتبع التاريخ الطبي للمريض.

فعلى سبيل المثال، يمكن لتقنيات الأشعة الذكية رصد مؤشرات بصرية دقيقة دون الحاجة إلى ساعات طويلة من التحليل اليدوي. كما تساعد الأنظمة المؤتمتة في تسريع عمليات التسجيل والمتابعة وتقديم التوصيات العلاجية تلقائيًا.

ومن بين المهام الإدارية التي تم تبسيطها: التحقق من تغطية التأمين الطبي، إذ تستخدم خوارزميات الذكاء الاصطناعي لتقليل الأخطاء التي تؤدي إلى رفض المطالبات من قبل شركات التأمين، مما يقلل من العبء الإداري ويوفر وقت موظفي المستشفيات ويسهل إعادة تقديم الطلبات.

3. توفير الوقت والموارد

من خلال أتمتة العمليات الحيوية، يتيح الذكاء الاصطناعي للكادر الطبي التفرغ لمهام أكثر أهمية مثل تقييم المرضى وتشخيص الحالات. ويسهم ذلك في تسريع الإجراءات الطبية وتقليل استهلاك الموارد البشرية والمادية.

في المؤسسات الصحية التي تقدر كل دقيقة بمال وجهد، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يحدث فرقًا كبيرًا في كفاءة العمل وتوفير التكاليف التشغيلية الباهظة.

4. دعم البحث العلمي

يمكن الذكاء الاصطناعي الباحثين من جمع وتحليل كميات ضخمة من البيانات من مصادر متعددة. ويتيح هذا الكم الهائل من المعلومات فرصًا متقدمة لفهم الأمراض المعقدة والنادرة، وتحقيق نتائج بحثية أدق.

فيما يخص البيانات اللحظية، يمكن دمجها ضمن قواعد بيانات بحثية لتسريع التقدم العلمي بشرط أن تكون هذه البيانات قابلة للتحليل والاسترجاع بمرونة.

تعمل مؤسسات مثل “مختبر بيانات سرطان الأطفال” على تطوير برمجيات تساعد الأطباء في إدارة وتحليل هذه البيانات الضخمة بشكل فعّال.

كما يستخدم الذكاء الاصطناعي في التشخيص السريع لأعراض الأمراض، وتقديم حلول للرعاية الصحية عن بُعد، وتتبع تحسن الحالات، واستخراج البيانات الحيوية وتبادلها بين الشبكات الطبية.

5. تقليل الضغط النفسي على الكوادر الطبية

تشير الأبحاث الحديثة إلى أن أكثر من نصف الأطباء يعانون من ضغوطات العمل المرتبطة بإنقاذ الأرواح والعمل تحت ظروف قاسية.

يساعد الذكاء الاصطناعي في تخفيف هذا الضغط من خلال تبسيط الإجراءات، وأتمتة العمليات، وتوفير البيانات بشكل لحظي، وتنظيم العمل الإداري والطبي، مما يمكن الأطباء من التركيز على الجوانب الأكثر أهمية في رعاية المرضى.

عيوب استخدام الذكاء الاصطناعي في الطب

رغم المزايا الكبيرة التي يقدمها الذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الصحية، إلا أن هناك مجموعة من التحديات والسلبيات التي لا يمكن تجاهلها، ومن أبرزها:

1. الحاجة المستمرة للرقابة البشرية

على الرغم من التقدم الملحوظ الذي أحرزه الذكاء الاصطناعي في الطب، إلا أن وجود الإنسان ما زال ضروريًا، خصوصًا في المواقف الحساسة.

فعلى سبيل المثال، الروبوتات الجراحية تعمل بمنطق دقيق، لكنها تفتقر إلى الحدس الإنساني والتعاطف، وهو أمر قد يحدث فرقًا في الكشف عن مؤشرات سلوكية خفية قد تكون حاسمة في تشخيص الحالة أو منع المضاعفات الطبية.

يتطلب التكامل الناجح بين الذكاء الاصطناعي والرعاية الصحية تعاونًا وثيقًا بين الأطباء والمبرمجين ومهندسي البيانات لضمان عمل الأنظمة بشكل آمن وسليم.

2. احتمال تجاهل المتغيرات الاجتماعية والاقتصادية

لا تقتصر احتياجات المرضى على الأعراض الجسدية فحسب، بل تتأثر أيضًا بالعوامل الاجتماعية، الاقتصادية، والثقافية.
قد يوصي نظام الذكاء الاصطناعي بإحالة مريض إلى مركز متخصص دون مراعاة القيود المالية أو الظروف المعيشية التي تمنع المريض من تنفيذ التوصية.

وفي هذا السياق، يصبح الحفاظ على خصوصية البيانات مسألة بالغة الحساسية، خصوصًا مع وجود شركات تكنولوجيا تجمع البيانات دون ضوابط صارمة. كما تواجه بعض المستشفيات تحديات قانونية عند محاولة استخدام بيانات من أجهزة مثل هواتف Apple.

3. احتمال فقدان عدد كبير من الوظائف البشرية مستقبلاً

رغم أن الذكاء الاصطناعي يساعد في تخفيف الضغط عن الكوادر الطبية وتقليل التكاليف، إلا أنه يمكن أن يؤدي إلى إلغاء العديد من الوظائف، خاصة الوظائف الإدارية أو المتكررة.

تشير تقارير المنتدى الاقتصادي العالمي (2018) إلى أن الذكاء الاصطناعي قد يؤدي إلى فقدان 75 مليون وظيفة، مقابل إنشاء 133 مليون وظيفة جديدة تتطلب تفاعلًا مشتركًا بين الإنسان، الآلة والخوارزميات. وهذا يُبرز الحاجة إلى إعادة تأهيل القوى العاملة وتكييفها مع التكنولوجيا.

4. محدودية الدقة في بعض الحالات

تعتمد دقة الذكاء الاصطناعي بشكل كبير على البيانات المتوفرة مسبقًا. وفي حالات الأمراض النادرة أو الفئات السكانية الأقل تمثيلًا في قواعد البيانات، تزداد احتمالات التشخيص الخاطئ أو اقتراح علاج غير ملائم.

من الممكن أن تتسبب هذه الثغرات في مشكلات صحية خطيرة، خصوصًا في حال عدم توفر بيانات عن تأثيرات الأدوية على فئات معينة من المرضى أو ردود فعلهم العلاجية.

ورغم سعي الذكاء الاصطناعي للتطور والتكيف، إلا أن بعض الفجوات في البيانات لا تزال تمثل تحديًا جوهريًا يجب التعامل معه بحذر.

5. التعرض لمخاطر أمنية

نظرًا لاعتماد أنظمة الذكاء الاصطناعي على الشبكات والبيانات الحساسة، فهي عرضة للهجمات الإلكترونية المتطورة. مع تطوّر ما يُعرف بـ “الذكاء الاصطناعي الهجومي”، أصبحت الحاجة إلى أمن سيبراني متقدم أمرًا بالغ الأهمية.

تشير الإحصاءات إلى أن قادة صناعة الأمن السيبراني يرون الذكاء الاصطناعي الهجومي كتهديد فعلي متصاعد. إذ يمكن للبرمجيات الخبيثة أن تتعلّم من النجاحات والإخفاقات السابقة، ما يجعل التنبؤ بالهجمات وصدّها أمرًا أكثر تعقيدًا.

في حال تجاوز المخاطر الهجومية للأنظمة الدفاعية، فإن استرجاع البيانات أو السيطرة على الخرق يصبح تحديًا كبيرًا قد يؤثر على سلامة المرضى وخصوصيتهم.

أمثلة على استخدام الذكاء الاصطناعي الطب وقطاع الرعاية الصحية وأبرز الشركات العاملة فيه

أصبح الذكاء الاصطناعي في المجال الطبي من أبرز الاتجاهات التقنية الحديثة، ويعد من القطاعات سريعة النمو شأنه كشأن باقي فروع علوم الحاسوب والهندسة. العديد من الشركات الكبرى باتت تستثمر في تطوير حلول ذكية تساهم في تحسين جودة الرعاية الصحية، تسريع التشخيص، وتقليل الأخطاء الطبية.

فيما يلي مجموعة من أبرز الشركات النشطة في مجال الذكاء الاصطناعي الطبي، مع نبذة عن خدمات كل منها:

1. PathAI

• تستخدم شركة PathAI تقنيات تعلم الآلة (Machine Learning) لدعم أطباء علم الأمراض (الأنسجة) في تحسين دقة التشخيص، وخاصة في حالات السرطان. تهدف الشركة إلى تقليل نسبة الخطأ في تشخيص الأورام وتطوير أساليب للرعاية الصحية الشخصية.
• تتعاون PathAI مع شركات كبرى مثل Bristol-Myers Squibb ومؤسسات غير ربحية بارزة مثل مؤسسة بيل وميليندا غيتس لتوسيع نطاق استخدام تقنياتها في قطاعات صحية متنوعة.

2. Viz.ai

• تركز Viz.ai على تسريع عمليات الرعاية الحرجة، إذ يمكن للتأخير في هذا المجال أن يكون مسألة حياة أو موت. تعتمد الشركة على تقنيات الذكاء الاصطناعي للكشف المبكر عن الحالات الطارئة وإخطار الفرق الطبية بشكل فوري، مما يتيح اتخاذ قرارات علاجية أسرع وأكثر دقة، وبالتالي إنقاذ الأرواح.

3. Buoy Health

• تقدم Buoy Health خدمة تشخيص وتوجيه علاجي قائمة على الذكاء الاصطناعي من خلال روبوت دردشة (Chatbot) يتفاعل مع المريض، يستمع لأعراضه، ثم يوجهه إلى الرعاية المناسبة.
• تم تطوير Buoy بواسطة باحثين من كلية الطب بجامعة هارفارد، ويهدف إلى تسريع عملية التشخيص وتقديم المشورة الطبية الفورية والموثوقة للمستخدمين.

4. Enlitic

• تطور Enlitic أدوات تعتمد على تقنيات التعلم العميق (Deep Learning) لتحسين كفاءة ودقة التشخيص الإشعاعي. تقوم المنصة بتحليل بيانات طبية غير منظمة مثل صور الأشعة، اختبارات الدم، تخطيط القلب (EKG)، البيانات الجينية، والسجل الطبي للمريض، لتوفير رؤى دقيقة تساعد الأطباء في اتخاذ قرارات علاجية فعالة.

5. Iterative Scopes

• تستخدم Iterative Scopes الذكاء الاصطناعي لدعم تخصص أمراض الجهاز الهضمي (Gastroenterology)، وخصوصًا في حالات أمراض الأمعاء الالتهابية. تعتمد خوارزميات الشركة على أتمتة عملية اختيار المرضى المؤهلين للمشاركة في التجارب السريرية.
• كما طورت Iterative Scopes جهازًا باسم SKOUT، يستخدم لتحديد الأورام الحميدة المحتملة التي قد تتحول إلى سرطانية باستخدام الذكاء الاصطناعي، ويخضع الجهاز حاليًا لمراجعة إدارة الغذاء والدواء الأمريكية (FDA).

آفاق مستقبل الذكاء الاصطناعي في المجال الطبي

من المتوقع أن يحدث الذكاء الاصطناعي تأثيرًا بالغ الأهمية في خدمات الرعاية الصحية المستقبلية. ويعتقد كثيرون أن هذا الذكاء، من خلال تقنيات التعلم الآلي، سيؤدي دورًا محوريًا في تطوير الطب الدقيق. وعلى الرغم من أن المحاولات الأولية لتشخيص الأمراض وتقديم التوصيات العلاجية لا تزال تواجه تحديات كبيرة، إلا أن التوقعات تشير إلى أن الذكاء الاصطناعي سيتمكن في نهاية المطاف من السيطرة على هذا المجال.

وبالنظر إلى وتيرة التقدم المتسارعة في تقنيات تحليل الصور، يُتوقع أن تقوم الأنظمة الذكية في المستقبل بفحص معظم صور الأشعة والراديولوجيا وعينات علم الأمراض. كذلك، سيزداد الاعتماد على تقنيات التعرف على الكلام والنصوص، التي تُستخدم حاليًا في مهام مثل التواصل مع المرضى وتوثيق الأعراض السريرية.

التحديات الكبرى أمام الذكاء الاصطناعي في الطب

أكبر عقبة لا تكمن في مدى كفاءة تقنيات الذكاء الاصطناعي، بل في مدى قبول استخدامها بشكل يومي ضمن الأنظمة الصحية. ولكسب هذا القبول والثقة، يجب أن تحصل تقنيات الذكاء الاصطناعي على اعتماد من الجهات التنظيمية، وأن تُدمج بشكل فعال مع أنظمة السجلات الصحية الإلكترونية (EHR)، وأن تصل إلى مستوى عالٍ من التقييس يضمن عمل المنتجات المتشابهة بنفس الطريقة.

كما يلزم تدريب الأطباء على استخدامها، وتوفير الدعم المالي لها من قِبل الجهات الحكومية أو غير الحكومية، مع تحديث هذه الأنظمة بشكل منتظم. هذه التحديات، على الرغم من صعوبتها، من المتوقع أن تُحل بمرور الوقت، لكنها ستستغرق وقتًا أطول من نضج التكنولوجيا ذاتها. لذا يُتوقع أن يتم استخدام الذكاء الاصطناعي بشكل محدود في التطبيقات السريرية خلال السنوات الخمس القادمة، على أن يشهد استخدامه انتشارًا أوسع خلال العقد المقبل.

مستقبل العلاقة بين الذكاء الاصطناعي والكوادر الطبية

من الواضح أن الذكاء الاصطناعي لن يحل محل الأطباء البشريين، بل سيعزز من قدراتهم في تقديم الرعاية الصحية. ومع مرور الوقت، قد يتوجه الأطباء إلى مهام تتطلب قدرات إنسانية فريدة، مثل التعاطف، والإرشاد، والإقناع، والفهم الشامل للظروف المحيطة بالمريض. وفي المستقبل، من المرجح أن يفقد أولئك الذين يرفضون العمل جنبًا إلى جنب مع الذكاء الاصطناعي وظائفهم، في حين أن من يتعاونون معه سيشكلون العمود الفقري لرعاية صحية أكثر تقدمًا وإنسانية.

الخاتمة

في خضم الثورة الرقمية التي يشهدها القطاع الصحي، لم يعد الذكاء الاصطناعي مجرد أداة تقنية، بل أصبح عنصرًا فاعلًا يعيد تشكيل ملامح المهن الصحية التقليدية. فمن تحسين دقة التشخيص إلى تطوير خطط علاج شخصية، ومن تقليل العبء الإداري إلى تعزيز كفاءة الرعاية، يؤكد الذكاء الاصطناعي قدرته على إحداث تحول جذري في طريقة تقديم الخدمات الطبية.

ومع هذا التقدم المتسارع، لا بد من فهم واضح أن الذكاء الاصطناعي لن يحل محل العنصر البشري، بل سيكون شريكًا تكميليًا يعزز من قدراته، بشرط أن يكون هناك استعداد حقيقي للتأقلم، والتدريب، وإعادة رسم دور الأطباء والممارسين الصحيين في المستقبل.

الإجراء المقترح

لمواكبة هذا التحول الذكي، من الضروري أن تبدأ المؤسسات التعليمية والمراكز الطبية في:

• دمج علوم الذكاء الاصطناعي في مناهج كليات الطب والتمريض.
• توفير برامج تدريب مستمر للعاملين في القطاع الصحي لفهم أدوات الذكاء الاصطناعي وتطبيقاتها السريرية.
• تشجيع البحوث التطبيقية المشتركة بين المتخصصين في التكنولوجيا والأطباء، لضمان تطوير حلول صحية أكثر كفاءة وإنسانية.

بهذه الخطوات، لا يكون التقدم تهديدًا، بل فرصة ذهبية لصياغة مستقبل طبي أكثر ذكاءً وإنصافًا.