• صاحب المنشور: ربيع البدوي
  
  ملخص النقاش:
  في السنوات الأخيرة، شهد العالم تطورات مذهلة في مجال الذكاء الاصطناعي (AI)، وقد امتد هذا التأثير لتشمل مختلف القطاعات وأبرزها قطاع الرعاية الصحية. يوفر الذكاء الاصطناعي فرصاً هائلة لتحسين دقة التشخيص، وتبسيط العمليات الطبية، وتعزيز كفاءة تقديم الخدمات الصحية. ومع ذلك، فإن تطبيق الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية ليس خالياً من التحديات التي تتطلب معالجة دقيقة.

التحديات الرئيسية

1. الأخلاق والقوانين: أحد أكبر العقبات أمام استخدام الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية هو القضايا الأخلاقية القانونية. تحتاج تقنيات الذكاء الاصطناعي إلى تنظيم واضح لحماية خصوصية المرضى وضمان الشفافية والأمان في استخدام البيانات الحساسة. على سبيل المثال، كيف يمكن ضمان عدم تعرض بيانات المرضى للسرقة أو التحريف؟ وكيف نضمن الحيادية والعدالة في القرارات المتخذة باستخدام هذه التقنيات؟

1. اعتماد الممارسات الحالية: بعض الأطباء والممرضين قد يعارضون اعتماد تقنيات جديدة مثل الروبوتات الطبية أو البرامج الآلية بسبب الخوف من فقدان وظائفهم أو لأنهم غير معتادين على التعامل مع التقنية الحديثة. هناك حاجة ملحة لتوفير تدريب مناسب للمستفيدين النهائيين للتكنولوجيا لزيادة ثقتهم بها وبفوائدها المحتملة.

1. التكاليف والاستثمار: رغم الفوائد العديدة المرتبطة بالذكاء الاصطناعي، إلا أنها غالبًا ما تكون ذات تكلفة عالية مما يجعلها بعيدة المنال بالنسبة لبعض المؤسسات الصحية الصغيرة خاصة تلك الموجودة في المناطق النائية حيث الوصول إلى الإنترنت عالي السرعة محدود أيضًا. إن توفير بنية تحتية فعّالة لدعم تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي يتطلب استثمارات كبيرة قد تشكل عبئًا اقتصاديًا كبيرًا على العديد من الدول.

1. جودة البيانات واتاحة المعلومات: تعتمد أدوات ذكاء اصطناعي بشدة على كميات هائلة وموثوقة من البيانات المدربة عليها لاتخاذ قراراتها الصحيحة. إذا كانت الجودة العامة لهذه البيانات متدنية أو غير شاملة لمجموعة سكانية متنوعة، فمن المؤكد أن يؤثر ذلك سلبيًا على نتائج نظام صنع السياسات المستند إليه - وهو أمر خطير للغاية فيما يتعلق بقرارات محسومة للحياة والموت! بالإضافة لذلك ، ينبغي تواجد قاعدة معرفية مشتركة بين جميع المعنيين بأعمال العناية بالمريض حتى يتم فهم السياقات المختلفة للعلاجات وكذلك الظروف الشخصية الخاصة بهذه الحالة الخاصة بهذا الشخص تحديدًا . وهذا يشكل تحديا آخر منذ غالبًا ماتكون هذه المعلومه مسؤوله عنها أفراد مختلفين داخل منظمه طبية واحدة وليس لديهم طرق تبادل موحدة لها عبر النظام الأساسي الخاص بهم .

الفرص الواعدة

معالجتها بطريقة مدروسة وجدول زمني مقنع ، توفر لنا حلول AI مجموعة واسعه ومتنوعه من الاحتمالات المثمره :

1. تشخيص أكثر دقة: بإمكان خوارزميات الذكاء الاصطناعي تحليل صور الأشعات وغيرها من الصور الطبيعية بكفاءة أعلى بكثير مقارنة بالأخصائيون البشر الذين ربما تغفل تفاصيل صغيرة لكن ذات اهميه حیویه‌ية بالنظر لعین آلیّة تتمتع بتوسع کبیر للإطار الزماني والعوامل الأخرى ذات الصلة والتي تصبح بارزة حين قراءته بواسطة جهاز حاسوبي يعمل وفق نموذج تعلم آلي پیشھ میںی . نتيجة لهذا الاستخدام المحسن للشواهد المرئیة , سوف یصبح بمقدرو الاطباء اتخاذ قرارات أفضل بشأن الصحة والتغعیل المناسب لكل حالة فردیه بصورة اكثر موضوعيه وامانة واجدر بثقة المریض نفسه .

2. إدارة مرضى الأمراض المزمنة: بإمكانهأداوت برمجیه معقوله‌ذكاء ان توفر نظم مراقبة دورینا مثلاً لمساعدة الأشخاص المصابين بأمراض مستدامة كالسكري والسكتات الدماغیه وغيرهما الكثير . ستُتيح القدره على جمع وتحلیل مجموعاتی עoسیمة من معلومات صحہ – إما مباشرة عبر ادوات اتصال مبتكرة