مقدمة
الذكاء الاصطناعي يُحدث ثورة في القطاع الصحي: من التنبؤ بالأمراض القلبية إلى لقاحات مخصصة للسرطان وأكثر، حيث تكشف أدوات الذكاء الاصطناعي القائمة على التعلم العميق بالفعل عن رؤى حول الآليات الكامنة وراء المرض، واكتشاف أصول علاجية جديدة وتحديد المجموعات الفرعية للمرضى التي من المرجح أن تستجيب لعلاج معين. يوفر الذكاء الاصطناعي أيضًا وعدًا بمزيد من الشفافية في سلسلة التوريد الطبية.
تتمثل المحركات الرئيسية لهذا النمو في الطلب المتزايد على نتائج صحية أفضل، والاعتماد المتزايد على الحلول الصاخبة وتحليلات البيانات الضخمة، والاستثمار المتزايد في البحث والتطوير، وظهور تطبيقات وحالات استخدام جديدة. ومع ذلك، يواجه الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية أيضًا بعض التحديات والمخاطر التي يجب معالجتها.
في هذه المقالة، سوف نستكشف كيف يتم استخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين نتائج المرضى، وماهي التحديات التي تواجه تطبيق الذكاء الاصطناعي في القطاع الصحي وكيفية معالجة المخاوف الأخلاقية.
وفقًا لـ(ستاتيستا) من المتوقع أن يصل حجم السوق العالمي للذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الصحية إلى ما يقرب من 188 مليار دولار أمريكي بحلول عام 2030.
إذن، كيف يمكننا الاستفادة من الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية؟
هناك عدة طرق يمكن للذكاء الاصطناعي من خلالها تحسين النتائج الصحية:
أولاً: يمكن للذكاء الاصطناعي تحسين التشخيص وتصنيف المخاطر
أفضل طريقة لثني منحنى تكلفة الرعاية الصحية والسماح للناس بالعيش بصحة أفضل وحياة أطول هي علاج المزيد من الناس قبل أن يمرضوا. يعد الذكاء الاصطناعي واسعًا وغير مستغل إلى حد كبير، بتشخيص مجموعة من الأمراض على نطاق واسع – وفي وقت أبكر من الأطباء – واقتراح التدخلات المبكرة لأولئك الذين تجعلهم جيناتهم أو بيئتهم أو سلوكهم أكثر عرضة للإصابة بالمرض.
ثانيًا: يمكنه تحسين ذكاء الأمراض المعدية
كان ل (كوفيد-19) أثر سلبي عميق على الصحة العالمية. وأيضاً يُهدد تغير المناخ وهجرة البشر بزيادة أخطار حدوث الأمراض المعدية في المستقبل ومع ذلك، ساعدت أنظمة مدفوعة بالذكاء الاصطناعي في التنبؤ بتفشي المرض ورسم خرائط لانتشاره (على سبيل المثال، عن طريق اختبار مياه الصرف الصحي، وتحليل حركة مرور الويب، ونمذجة أنماط حركة البعوض) وتقديم اقتراحات التخفيف المخصصة.
ثالثًا: يمكن للذكاء الاصطناعي زيادة تحسين التجارب السريرية
التجارب السريرية باهظة الثمن، وتستغرق وقتًا طويلاً، تُساعد التجارب السريرية المدعومة بالذكاء الاصطناعي بالفعل مصنعي الأدوية على اختيار مواقع التجارب المثلى، وتجنيد المشاركين والاحتفاظ بهم وإنشاء بيانات تركيبية أكثر تمثيلاً. ستكون النتيجة بوقت أسرع لتسويق علاجات وعلاجات جديدة تعمل على النحو الأمثل عبر المجموعات الديموغرافية.
رابعاً: تعزيز التشخيص والكشف عن الأمراض
يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل كميات كبيرة من البيانات، مثل الصور الطبية والاختبارات المعملية والسجلات الصحية الإلكترونية، واكتشاف الأنماط أو الحالات الشاذة التي قد تشير إلى مرض أو حالة. على سبيل المثال، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يتنبأ بمرض الزهايمر قبل ظهور الأعراض بسنوات من خلال تحليل فحوصات الدماغ والاختبارات المعرفية. يمكن للذكاء الاصطناعي أيضًا أن يُحدث ثورة في الرعاية الصحية باستخدام التكنولوجيا القابلة للارتداء لمراقبة العلامات الحيوية وتنبيه المستخدمين أو الأطباء بأي تغييرات أو أخطار. علاوة على ذلك، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يتفوق على أطباء الأشعة في اكتشاف سرطان الرئة باستخدام خوارزميات التعلم العميق لتحليل الأشعة السينية للصدر. بالإضافة إلى ذلك، يمكن للذكاء الاصطناعي تحسين تشخيص سرطان الثدي باستخدام معالجة اللغة الطبيعية لاستخراج المعلومات من تقارير التصوير الشعاعي للثدي والملاحظات السريرية.
خامساً: المساعدة في الرعاية والعلاج
يمكن أن يوفر الذكاء الاصطناعي إرشادات أو توصيات لأخصائي الرعاية الصحية أو المرضى بناءً على أفضل الأدلة والبيانات المتاحة. على سبيل المثال، يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي الأطباء في وصف الجرعة المثلى من الدواء لكل مريض من خلال مراعاة ملفهم الوراثي وتاريخهم الطبي وعوامل أخرى. يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي أيضًا المرضى على إدارة حالاتهم أو أمراضهم المزمنة من خلال تقديم ملاحظات شخصية أو تذكيرات أو تدخلات من خلال تطبيقات الأجهزة المحمولة أو روبوتات الدردشة. علاوة على ذلك، يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي الجراحين في إجراء إجراءات معقدة أو دقيقة باستخدام المساعدين الآليين أو الواقع المعزز.
ما هي التحديات التي تواجه تطبيق الذكاء الاصطناعي في القطاع الصحي؟
نشرت منظمة الصحة العالمية تقريرًا يقدم ستة مبادئ إرشادية لتصميم واستخدام الذكاء الاصطناعي في الصحة:
1- حماية استقلالية الإنسان.
2- تعزيز رفاه الإنسان وسلامته.
3- ضمان الشفافية.
4- تعزيز المسؤولية.
5- ضمان الشمولية.
تعزيز الذكاء الاصطناعي المستجيب والمستدام
مع تصاعد التحديات الصحية، بما في ذلك نقص الكوادر الطبية والفجوات الصحية المتنامية والأنظمة المالية المجهدة، تعزز الذكاء الاصطناعي بسرعة جديدة في هذا المجال هناك أيضا عدداً من التحديات في تطبيق الذكاء الاصطناعي في الصحة ومن ضمنها:
عدم كفاية البيانات عالية الجودة وانخفاض ثقة الأطباء في حلول الذكاء الاصطناعي والتركيز المفرط على البرامج التجريبية المبهرجة على حساب الحلول القابلة للتطوير بسهولة والبنية التحتية التكنولوجية غير الملائمة – لا سيما في البلدان المنخفضة والمتوسطة الدخل.
استخدام الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية يثير أيضًا بعض المخاوف الأخلاقية المحتملة التي يجب معالجتها!
إحدى المخاوف هو خصوصية وأمن البيانات الصحية التي يتم جمعها ومعالجتها بواسطة أنظمة الذكاء الاصطناعي
تعتبر البيانات الصحية حساسة وشخصية، ويجب حمايتها من الوصول غير المصرح به أو سوء الاستخدام أو الانتهاك. لذلك، يجب أن تكون هناك سياسات ولوائح واضحة وشفافة حول كيفية جمع البيانات الصحية وتخزينها ومشاركتها واستخدامها بواسطة أنظمة الذكاء الاصطناعي ومطوريها أو مستخدميها. يجب أن تكون هناك أيضًا آليات لضمان سيطرة المرضى على بياناتهم الخاصة ويمكنهم الموافقة على استخدامها من قبل أنظمة الذكاء الاصطناعي أو الانسحاب منها.
مصدر قلق أخلاقي آخر هو التحيز والإنصاف في أنظمة الذكاء الاصطناعي المستخدمة في الرعاية الصحية
يشير التحيز إلى الخطأ المنهجي أو الانحراف عن الحقيقة الذي قد يؤثر على أداء أو نتائج نظام الذكاء الاصطناعي. يمكن أن ينشأ التحيز من مصادر مختلفة، مثل البيانات المستخدمة لتدريب أو اختبار نظام الذكاء الاصطناعي، أو الخوارزميات المستخدمة لمعالجة البيانات، أو العوامل البشرية التي تشارك في تصميم أو استخدام نظام الذكاء الاصطناعي. يمكن أن يؤدي التحيز إلى نتائج غير عادلة أو تمييزية لمجموعات أو أفراد معينين بناءً على خصائصهم، مثل العمر، أو الجنس، أو العرق، أو الوضع الاجتماعي والاقتصادي. لذلك، يجب أن تكون هناك طرق لاكتشاف وقياس وتخفيف التحيز في أنظمة الذكاء الاصطناعي والتأكد من أنها عادلة وشاملة للجميع.
الشاغل الأخلاقي الثالث هو مساءلة ومسؤولية أنظمة الذكاء الاصطناعي المستخدمة في الرعاية الصحية.
تشير المساءلة إلى القدرة على شرح أو تبرير إجراءات أو قرارات نظام الذكاء الاصطناعي وعواقبه. تشير المسؤولية إلى الالتزام بتحمل عواقب أو مسؤوليات إجراءات أو قرارات نظام الذكاء الاصطناعي. نظرًا لأن أنظمة الذكاء الاصطناعي أصبحت أكثر استقلالية وتعقيدًا، فقد يكون من الصعب تحديد من هو المسؤول أو المسؤول عن نتائجها، خاصة عندما تنطوي على ضرر أو خطأ. لذلك، يجب أن تكون هناك معايير وأطر لتحديد مساءلة ومسؤولية مختلف أصحاب المصلحة المشاركين في تطوير أو استخدام أنظمة الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية.
لذلك يجب على الحكومات وأصحاب المصلحة أن:
أولاً: يجب على الحكومات تعزيز قوانين خصوصية البيانات دون تقييد الاستخدام المشروع لبيانات المرضى المجهولة الهوية لتدريب الخوارزميات. يجب عليهم أيضًا المساعدة في تقنين ملكية البيانات وسياسات الأمان لتشجيع التشغيل البيني للبيانات عبر الحدود وجدران الشركة.
ثانيًا: يجب أن يضمن أصحاب المصلحة من مختلف قطاعات الرعاية الصحية والحكومة وخارجها أن الخوارزميات يتم تطويرها بمسؤولية وشفافية وأنها تعمل بشكل جيد كما يتم الإعلان عنها وهذا يعني إعطاء الأولوية للتطبيقات ذات الإمكانات الأعلى لفعل الخير.
ثالثًا: يجب على الحكومات تحفيز الاستثمار الخاص في الذكاء الاصطناعي وتخصيص الأموال لتوسيع نطاق الحلول التي تعمل بالفعل في أماكن أخرى. يجب أيضًا تنمية الشراكات لضمان عدم بقاء ابتكارات الذكاء الاصطناعي مكبوتة داخل عدد قليل من البلدان.
الخلاصة
للذكاء الاصطناعي العديد من التطبيقات في مختلف المجالات، ولكن أحد المجالات الواعدة والأكثر تأثيرًا هو الرعاية الصحية. يُعد الذكاء الاصطناعي تقنية قوية يمكنها إحداث تحول في تقديم الرعاية الصحية والطب في جميع أنحاء العالم. يمكن أن يوفر العديد من الفوائد للمرضى ومقدمي الخدمات والباحثين وواضعي السياسات. ومع ذلك، فإنه يطرح أيضًا بعض التحديات والمخاطر التي يجب معالجتها وتشمل هذه القضايا الأخلاقية مثل خصوصية البيانات والموافقة والمساءلة والشفافية والإنصاف؛ القضايا التقنية مثل جودة البيانات وقابلية التشغيل البيني والتحقق من الصحة والأمن؛ القضايا التنظيمية مثل المعايير والمبادئ التوجيهية والحوكمة؛ والقضايا الاجتماعية مثل الثقة والقبول والتعليم والوعي.
