• صاحب المنشور: مها بن شريف
  
  ملخص النقاش:
  

  يشهد العالم تحولات كبيرة بفضل التقدم التكنولوجي المتواصل، حيث يتم تطبيق هذه التقنيات المتقدمة في مختلف المجالات لتحسين الأداء والكفاءة. يأتي قطاع الرعاية الصحية في مقدمة تلك القطاعات، إذ بات استخدام تقنية الذكاء الاصطناعي (AI) مطلباً ملحاً لتعزيز جودة الخدمات المقدمة للمرضى وتحقيق نتائج أفضل. إن دمج الذكاء الاصطناعي في المنظومة الطبية يمكن أن يؤدي إلى زيادة الكشف المبكر للأمراض، تحليل البيانات بشكل أكثر دقة، تطوير علاجات مستهدفة، فضلاً عن تقديم نصائح شخصية للمرضى بناءً على حالتهم الصحية الفريدة.

  
  

الفرص:

1. التشخيص الدقيق: تستطيع خوارزميات الذكاء الاصطناعي التعلم من بيانات ضخمة وتمييز الأنماط التي قد يفوتها البشر، مما يساعد الأطباء على التشخيص الدقيق والفعال. مثلاً، تم تدريب بعض نماذج AI بنجاح لتحديد أمراض مثل سرطان الثدي وغيرها باستخدام صور الأشعة المقطعية والموجات فوق الصوتية بسرعة ودقة أعلى مقارنة بأخصائي طب الأشعة البشري.
   
2. تحليلات البيانات الحيوية: مع تزايد كمية المعلومات حول الحالة الصحية للمريض - سواء كانت تتعلق بحالته المستمرة أو تاريخ مرضه السابق - أصبح جمع ومعالجة تلك البيانات أمرًا ضروريًا لاتخاذ قرارات علاجية مدروسة. يمكن للذكاء الاصطناعي مساعدة المحللين الطبيين بتوفير رؤى ثاقبة تساعدهم لفهم العلاقات بين المعلمات المختلفة وتوقعات حالة المرضى المحتملة.
   
3. تطوير العلاجات الشخصية: بإمكان AI تصميم خطوط العلاج المثالية لكل فرد بناءً على مؤشرات بيولوجية فريدة ومستويات حساسية خاصة بهم تجاه الأدوية. وهذا يعني أقل مخاطر جانبية وأكثر فعالية للعلاج الشخصي الذي يناسب حاجة كل مريض بعينه.
   
4. دعم اتخاذ القرارات: يوفر الذكاء الاصطناعي أدوات ديناميكية لمساعدة المهنيين الصحيين على تبسيط عملهم اليومي واتخاذ قرارات حاسمة بشأن الإدارة والتخطيط الاستراتيجيين لمصادر الموارد داخل المؤسسات الطبية.
   

التحديات:

1. الثقة والأمان: رغم الفوائد العديدة التي يجلبها الذكاء الاصطناعي للرعاية الصحية إلّا أنه يتطلب توفر شبكة آمنة للغاية لحماية سرية البيانات الحساسة المرتبطة بالمرضى ومنع أي انتهاكات محتملة لأمن المعلومات الطبية.
   
2. معارضة الابتكار: حتى وإن ثبت نجاعة حلول الذكاء الاصطناعي في مجال الطب إلا أنها قد تواجه مقاومة شديدة بسبب الخوف من فقدان الوظائف أو تغييرات ثقافية كبيرة داخل مجتمع الرعاية الصحية نفسه.
   
3. نقص البيانات المتنوعة النوعية والجغرافية: تقتصر فائدة معظم خوارزميات التعلم الآلي الحالية على مجموعاتها التجريبية الصغيرة نسبيًا والتي غالبًا ما تكون محددة جغرافيا وبالتالي يصبح نقل نتائجها غير مضمون عند التطبيق خارج نطاق ذلك السياق الأصلي لها。
   
4. الحاجة للاستثمار والإعداد المناسب: يعدّ تحديث بنية تحتية متقادمة واستيعاب تكلفة شراء وصيانة نظام ذكي جديد استثمارات مكلفة وقد تشكل عبءا ماليا بالنسبة لكثير ممن يعملون بمؤسسات رعاية صحية ذات موارد قليلة مقارنة ببقية مؤسسات أخرى أكبر حجما ولها قدر كبير من الشهرة والمعرفة بالأمور المالية المتعلقة بشرائهم لهذا النوع الحديث من التقنية المتقدمة حديث عهد بالمستقبل القريب نسبيا وذلك مقابل تحقيق مكاسب طويلة المدى لصالح الأفراد الذين هم بحاجة ماسة لهذه الخدمات الحديثة المفيدة لهم بلا شك!
   

ويتضح بجلاء أهمية العمل الجاد نحو توضيح الصورة العامة أمام الجمهور العالمي العام بشأن مدى فعاليتها العملية بالإضافة لإيجابيتهم القصوى أثناء إجراء عمليات تصحيح وتعديلات روتينية دائمة ومتجددة باستمرار بغرض الوصول لمستويات اعلى بكثير فيما يتعلق بردائهما النهائي والذي طبعا لن يحصل بدون وجود قاعدة علميه شامل تضم جميع جوانب الحياة الواقعيه كذلك مواجهة اي تحديات محتملة ب