• صاحب المنشور: عبد المجيد بن داوود
  
  ملخص النقاش:
  مع تزايد تواجد تقنيات الذكاء الاصطناعي في مختلف القطاعات، فإن مجال الرعاية الصحية ليس استثناءً. إن دمج هذه التقنية المتطور يشكل منعطفاً كبيراً نحو تحسين الخدمات الصحية وتبسيط العمليات. إلا أنه يواجه أيضاً العديد من التحديات التي تتطلب معالجة دقيقة. سنستعرض هنا بعض الجوانب الرئيسية لهذا التحول الثوري.

**التحديات:**

1. خصوصية البيانات والسلامة: تعتمد تطبيقات الذكاء الاصطناعي في المجال الطبي على كم هائل من بيانات المرضى الحساسة. ضمان سلامة هذه المعلومات أمر حيوي لتجنب أي تسرب للبيانات أو اختراقات محتملة. كما أنه من الضروري احترام خصوصية الفرد وفق القوانين والممارسات الأخلاقية المحلية والدولية.

1. الثقة والتفسير: قد يكون فهم كيفية عمل نماذج التعلم العميق أمراً صعباً حتى بالنسبة للمختصين في هذا المجال. وهذا يمكن أن يؤدي إلى عدم ثقة الأطباء وغيرهم من المهنيين الصحيين في قرارات النظام المدعومة بالذكاء الاصطناعي. بالإضافة لذلك، هناك حاجة لشرح واضح وكافٍ لكيفية اتخاذ القرارات لتعزيز الشفافية والأمان الوظيفي للتكنولوجيا الجديدة.

1. التدريب والوصول: يتطلب تطوير استخدام فعّال للذكاء الاصطناعي في الطب تدريباً مكثفاً لكل من الأطباء وفريق الدعم الهندسي والإداري. الوصول إلى موارد التدريب المناسبة وإتاحة الفرصة لهذه الفرق لاكتساب الخبرة العملية ضروريتان لتحقيق الاستفادة القصوى من هذا الابتكار التكنولوجي الجديد.

1. القابلية للتحكم والاستدامة المالية: غالبًا ما تكون تكلفة اعتماد تكنولوجيا متطورة مثل الذكاء الاصطناعي كبيرة وقد تشمل نفقات رأس المال المستمرة والصيانة المستمرة للنظم عالية التأثير. يجب النظر بعناية في فوائد كل تطبيق مقارنة بتكاليفه قبل اتخاذ قرار التنفيذ الكامل له داخل البيئة الصحية المؤسسية.

**الممكنات:**

على الرغم من وجود مجموعة من العقبات أمام تعميم الذكاء الاصطناعي في الطب العالمي، إلا أنها تحمل أيضًا القدرة على خلق تغييرات جذرية ذات تأثير مباشر على تقديم خدمات صحية أفضل وأكثر دقة:

1. تشخيص مبكر وعلاج مستهدف: باستخدام خوارزميات التعلم الآلي وتحليل الصور والحالات التاريخية للبيانات السكانية ، يستطيع نظام ذكي توقعات الأمراض المحتملة باقتراح علاجات أكثر شمولا . مما يسمح للأطباء باتخاذ خطوات علاجيه فعلية مبكرة وبالتالي زيادة فرص نجاح العلاج النهائي للحالة المرضيه المقترحه بناء علي احتمالية حدوثها حسب تقييم نموذج المدخل المعنى عليه بالنظام المنوط به القيام بهذا العمل .

1. إدارة الأدوية الشخصية: بإمكان الأنظمة المبنية علي أساس خوارزميات قوية تحديد جرعات أدوية مناسبة بناءا علي نتائج مسبقا لأجل تحقيق اكبر قدر ممكن من فعاليتها ضمن حدود امنتها حيث يتم حساب تلك الاحتمالات عبر جمع كافة أنواع عوامل السلامة والجودة المتعلقه بكل حالة مرض خاص بحاجة طبيعية فريدة لها وصفاتها الخاصة بها والتي سوف تستند اليها الروبوتات المصممة لمنع المخاطر المرتبطه بانواع العقاقير المختلفه المستخدمه فى حالات مشابهه سابقه وخلال دور الحاضر ومن خلال ذلك ستكون قادرآ عللى إصدار توصيات حول تعديلات جرعة الدواء أو نوع الدواء البديل وذلك استنادَا الى الملف السابق لحاله الشخص المريض وكذلك الحالة العامة لصحة جسمه وما يعانيه بالفعل حاليا بل ويضيف المزيد منها بعد عملية الموازنه بين ايجابيات سلبياته امكانيه انتقال العدوائرضائه ومخالفته لعوامل اخطارأخرى متعلقة بالسلوك المعتاد للجسد البشري الذي يتعلق بنوع الطعام والنوم والنفاذ الهواء الداخليه داخلكوذلك بالتالي سيكون بوسعه حينذاك ان يكون قادرا علی