الذكاء الاصطناعي (AI) يُحوّل الطب والرعاية الصحية بسرعة على مستوى العالم. مع وجود حوالي 4.5 مليار شخص يفتقرون إلى الوصول إلى الرعاية الصحية الأساسية وتوقع نقص يصل إلى 11 مليون عامل صحي بحلول عام 2030، يقدم الذكاء الاصطناعي أدوات لتحسين الكفاءة، وتوسيع نطاق الوصول، وسد الفجوات في الرعاية.

وفقًا للمنتدى الاقتصادي العالمي (WEF)، “تحمل حلول الصحة الرقمية المعتمدة على الذكاء الاصطناعي إمكانية تعزيز الكفاءة، وتقليل التكاليف، وتحسين النتائج الصحية على مستوى العالم”.

عمليًا، تتفوق البرمجيات المدعومة بالذكاء الاصطناعي بالفعل على البشر في بعض مهام التشخيص. على سبيل المثال، كان الذكاء الاصطناعي المدرب على فحوصات مرضى السكتة الدماغية أكثر دقة مرتين من الأطباء الخبراء في تحديد وتوقيت السكتات الدماغية.

في الرعاية الطارئة، يمكن للذكاء الاصطناعي المساعدة في فرز الحالات: أظهرت دراسة في المملكة المتحدة أن نموذج الذكاء الاصطناعي تنبأ بشكل صحيح بالمرضى الذين يحتاجون إلى نقل للمستشفى في 80% من حالات الإسعاف. وفي مجال الأشعة، اكتشفت أدوات الذكاء الاصطناعي كسور العظام أو الآفات التي غالبًا ما يغفلها الأطباء – حيث وجدت هيئة NICE (الهيئة الصحية البريطانية) أن فحص الأشعة الصدرية بالذكاء الاصطناعي آمن ويوفر التكاليف، ونظام ذكاء اصطناعي واحد اكتشف 64% أكثر من آفات دماغ الصرع مقارنة بالأشعة التقليدية.

يقرأ الذكاء الاصطناعي بالفعل الصور الطبية (مثل الأشعة المقطعية والأشعة السينية) أسرع من البشر. يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي اكتشاف الشذوذات في دقائق – من فحوصات السكتة الدماغية إلى الكسور – مما يساعد الأطباء على التشخيص بسرعة ودقة أكبر.
على سبيل المثال، حدد الذكاء الاصطناعي المدرب على آلاف الفحوصات آفات دماغية صغيرة وتنبأ بوقت حدوث السكتة، وهي معلومات حاسمة للعلاج في الوقت المناسب.

وبالمثل، تعتبر المهام البسيطة في التصوير مثل العثور على الكسور مثالية للذكاء الاصطناعي: يفوت أطباء الرعاية العاجلة حتى 10% من الكسور، لكن مراجعة الذكاء الاصطناعي يمكن أن تشير إليها مبكرًا. من خلال العمل كـ “زوج إضافي من العيون”، يساعد الذكاء الاصطناعي على تجنب التشخيصات المفقودة والفحوصات غير الضرورية، مما قد يحسن النتائج ويخفض التكاليف.

يعزز الذكاء الاصطناعي أيضًا دعم اتخاذ القرار السريري وإدارة المرضى. يمكن للخوارزميات المتقدمة تحليل بيانات المرضى لتوجيه الرعاية.

على سبيل المثال، يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي الجديدة اكتشاف علامات الأمراض (مثل الزهايمر أو أمراض الكلى) قبل سنوات من ظهور الأعراض.

تظهر روبوتات الدردشة السريرية ونماذج اللغة كمساعدين رقميين: بينما غالبًا ما تقدم نماذج اللغة العامة (مثل ChatGPT أو Gemini) نصائح طبية غير موثوقة، أجابت الأنظمة المتخصصة التي تجمع بين نماذج اللغة وقواعد البيانات الطبية (ما يُعرف بالتوليد المعزز بالاسترجاع) على 58% من الأسئلة السريرية بشكل مفيد في دراسة أمريكية حديثة.

تُعد منصات المرضى الرقمية مجالًا آخر للنمو. على سبيل المثال، تستخدم منصة Huma المراقبة والفرز المدعومين بالذكاء الاصطناعي لتقليل إعادة دخول المستشفى بنسبة 30% وتقليل وقت مراجعة الأطباء بنسبة تصل إلى 40%.

تستخدم أجهزة المراقبة عن بُعد (مثل الأجهزة القابلة للارتداء والتطبيقات الذكية) الذكاء الاصطناعي لتتبع العلامات الحيوية بشكل مستمر – متنبئة بمشاكل نظم القلب أو مستويات الأكسجين في الوقت الحقيقي – مما يزود الأطباء ببيانات للتدخل المبكر.

في المهام الإدارية والتشغيلية، يخفف الذكاء الاصطناعي من عبء العمل. تقدم شركات التكنولوجيا الكبرى الآن “مساعدي الذكاء الاصطناعي” للرعاية الصحية: يمكن لـ Microsoft’s Dragon Medical One الاستماع إلى استشارة الطبيب والمريض وتوليد ملاحظات الزيارة تلقائيًا، بينما لدى Google وأخرى أدوات للترميز والفوترة وتوليد التقارير.

في ألمانيا، خفضت منصة الذكاء الاصطناعي Elea أوقات اختبارات المختبر من أسابيع إلى ساعات، مما ساعد المستشفيات على العمل بشكل أسرع. تتيح هذه المساعدات للذكاء الاصطناعي للأطباء والممرضين التحرر من الأعمال الورقية لرؤية المزيد من المرضى.

تُظهر الاستطلاعات أن الأطباء يستخدمون الذكاء الاصطناعي بالفعل في التوثيق الروتيني وخدمات الترجمة: في استطلاع AMA لعام 2024، أبلغ 66% من الأطباء عن استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي (ارتفاعًا من 38% في 2023) لمهام مثل التوثيق، والترميز، وخطط الرعاية، أو حتى التشخيصات الأولية.
يتفاعل المرضى أيضًا مع الذكاء الاصطناعي: على سبيل المثال، يمكن لأدوات فحص الأعراض المدعومة بالذكاء الاصطناعي إجراء فرز أساسي، رغم أن حوالي 29% فقط من الناس يثقون بهذه الأدوات للحصول على نصائح طبية.

الذكاء الاصطناعي في البحث، وتطوير الأدوية، والجينوميات

بعيدًا عن العيادات، يعيد الذكاء الاصطناعي تشكيل البحث الطبي وتطوير الأدوية. يسرع الذكاء الاصطناعي اكتشاف الأدوية من خلال التنبؤ بسلوك الجزيئات، موفرًا سنوات من العمل المخبري. (على سبيل المثال، تنبأ AlphaFold من DeepMind بدقة بملايين هياكل البروتين، مما ساعد في اكتشاف الأهداف.) تستفيد الجينوميات والطب الشخصي أيضًا: يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل كميات هائلة من البيانات الجينية لتخصيص العلاجات للمرضى الفرديين.

في علم الأورام، يستخدم باحثو Mayo Clinic الذكاء الاصطناعي على الصور (مثل الأشعة المقطعية) للتنبؤ بسرطان البنكرياس قبل 16 شهرًا من التشخيص السريري – مما يتيح تدخلات مبكرة لمرض ذو معدلات بقاء منخفضة جدًا.

تحسن تقنيات مثل التعلم الآلي أيضًا علم الأوبئة: تحليل أصوات السعال بالذكاء الاصطناعي (كما فعلت Google وشركاؤها في الهند) يمكن أن يساعد في تشخيص السل بتكلفة أقل، مما يعزز الصحة العالمية في المناطق التي تفتقر إلى المتخصصين.

الصحة العالمية والطب التقليدي

يمتد تأثير الذكاء الاصطناعي إلى جميع أنحاء العالم. في المناطق ذات الموارد المحدودة، يمكن للذكاء الاصطناعي على الهواتف الذكية سد فجوات الرعاية: على سبيل المثال، تطبيق تخطيط القلب الكهربائي المدعوم بالذكاء الاصطناعي يحدد مخاطر أمراض القلب، حتى في الأماكن التي يقل فيها وجود أطباء القلب.
يدعم الذكاء الاصطناعي أيضًا الطب التقليدي والتكميلي: أظهر تقرير حديث من منظمة الصحة العالمية/الاتحاد الدولي للاتصالات أن أدوات الذكاء الاصطناعي يمكنها توثيق العلاجات الأصلية ومطابقة المركبات العشبية مع الأمراض الحديثة، مع احترام المعرفة الثقافية.

أطلقت الهند مكتبة رقمية مدعومة بالذكاء الاصطناعي للنصوص الأيورفيدية، وتستخدم مشاريع في غانا وكوريا الذكاء الاصطناعي لتصنيف النباتات الطبية. تهدف هذه الجهود – ضمن أجندة منظمة الصحة العالمية – إلى جعل الطب التقليدي أكثر وصولًا عالميًا دون استغلال المجتمعات المحلية.

بشكل عام، يُنظر إلى الذكاء الاصطناعي كوسيلة لتحقيق التغطية الصحية الشاملة (هدف الأمم المتحدة بحلول 2030) من خلال توسيع الخدمات إلى المناطق النائية أو المحرومة.

فوائد الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية

تشمل الفوائد الرئيسية للذكاء الاصطناعي في الطب ما يلي:

• تشخيص أسرع وأكثر دقة: يمكن للذكاء الاصطناعي معالجة الصور والبيانات على نطاق واسع، وغالبًا ما يكتشف ما يغفله البشر.
• رعاية مخصصة: يمكن للخوارزميات تخصيص خطط العلاج بناءً على بيانات المريض (الوراثة، التاريخ، نمط الحياة).
• زيادة الكفاءة: أتمتة الأعمال الورقية والمهام الروتينية تقلل من إرهاق الأطباء. (يذكر المنتدى الاقتصادي العالمي أن المنصات الرقمية تقلل بشكل كبير من عبء العمل على مقدمي الرعاية.)
• توفير التكاليف: تقدر McKinsey أن الاستخدام الواسع للذكاء الاصطناعي يمكن أن يوفر مئات المليارات سنويًا من خلال تحسين الإنتاجية والوقاية. يستفيد المرضى من نتائج صحية أفضل وتكاليف أقل.
• توسيع الوصول: تتيح الطب عن بُعد والتطبيقات المدعومة بالذكاء الاصطناعي للناس في المناطق الريفية أو الفقيرة الوصول إلى فحوصات ومراقبة على مستوى الخبراء دون الحاجة للسفر بعيدًا.

تؤكد الاستطلاعات هذه المزايا: يذكر العديد من الأطباء أن الذكاء الاصطناعي يساعد في التوثيق، والتشخيص، والتواصل.
كما أشار تقرير منظمة الصحة العالمية، “يحمل الذكاء الاصطناعي وعدًا كبيرًا لتحسين تقديم الرعاية الصحية والطب على مستوى العالم”.

التحديات، المخاطر والأخلاقيات

رغم الوعود، يواجه الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية تحديات جدية. خصوصية البيانات وأمانها أمران حاسمان: فالبيانات الصحية حساسة للغاية، وضعف إخفاء الهوية قد يعرض سرية المرضى للخطر.

التحيز في نماذج الذكاء الاصطناعي يمثل قلقًا كبيرًا. إذا تم تدريب الخوارزميات على بيانات غير متنوعة (مثل بيانات مرضى من دول ذات دخل مرتفع فقط)، فقد تؤدي إلى أداء ضعيف للآخرين.

وجد تحليل لمنظمة الصحة العالمية أن الأنظمة المدربة في الدول الغنية قد تفشل في البيئات ذات الدخل المنخفض/المتوسط، لذا يجب تصميم الذكاء الاصطناعي بشكل شامل. كما أن ثقة الأطباء وتدريبهم أمران أساسيان: يمكن أن يؤدي نشر الذكاء الاصطناعي بسرعة دون تعليم مناسب إلى سوء استخدام أو أخطاء.
حذر أخصائي أخلاقيات من جامعة أكسفورد من ضرورة أن “يفهم المستخدمون ويعرفوا كيفية التخفيف من قيود الذكاء الاصطناعي”.

علاوة على ذلك، يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي (وخاصة نماذج اللغة الكبيرة) أن تختلق معلومات طبية تبدو معقولة لكنها خاطئة. على سبيل المثال، وجدت دراسة أن أداة النسخ Whisper من OpenAI تخترع أحيانًا تفاصيل، وغالبًا ما تفشل نماذج اللغة الشهيرة في تقديم إجابات طبية قائمة بالكامل على الأدلة.

تشدد المبادئ الأخلاقية على ضرورة بقاء البشر في موقع التحكم في قرارات الرعاية (الموافقة المستنيرة، الإشراف، المساءلة). توضح إرشادات منظمة الصحة العالمية ستة مبادئ لأدوات الذكاء الاصطناعي الصحية: حماية الاستقلالية، وضمان الرفاهية والسلامة، والمطالبة بـ الشفافية و القابلية للتفسير، والحفاظ على المساءلة، وتعزيز العدالة، ودعم الاستدامة.

باختصار، يجب أن يساعد الذكاء الاصطناعي الأطباء ولا يحل محلهم، ويجب تنظيمه لضمان وصول فوائده للجميع دون التسبب في أضرار جديدة.

التنظيم والحوكمة

بدأ المنظمون حول العالم بالفعل في التدخل. قامت إدارة الغذاء والدواء الأمريكية (FDA) بتسريع الموافقة على أكثر من 1,000 جهاز طبي مدعوم بالذكاء الاصطناعي عبر المسارات القائمة.

في يناير 2025، أصدرت FDA مسودة إرشادات شاملة لبرمجيات الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي كجهاز طبي، تغطي دورة الحياة كاملة من التصميم إلى المراقبة بعد التسويق.

تعالج هذه الإرشادات بشكل صريح الشفافية والتحيز، وتحث المطورين على التخطيط للتحديثات المستمرة وإدارة المخاطر. كما تقوم FDA بصياغة قواعد لاستخدام الذكاء الاصطناعي في تطوير الأدوية وتطلب تعليقات الجمهور حول اعتبارات الذكاء الاصطناعي التوليدي.

في أوروبا، يصنف قانون الذكاء الاصطناعي الجديد للاتحاد الأوروبي (الذي بدأ تطبيقه في 2024) أنظمة الذكاء الاصطناعي الصحية على أنها “عالية المخاطر”، مما يعني وجوب استيفائها لمتطلبات صارمة للاختبار، والتوثيق، والإشراف البشري.

في المملكة المتحدة، تنظم وكالة تنظيم الأدوية ومنتجات الرعاية الصحية (MHRA) الأجهزة الطبية المدعومة بالذكاء الاصطناعي بموجب قانون الأجهزة الطبية الحالي.

تشدد الهيئات المهنية والحكومات على التعليم: سيحتاج الأطباء إلى مهارات رقمية جديدة، ويحتاج المرضى إلى إرشادات حول متى يكون الذكاء الاصطناعي مناسبًا.

كما صرح المدير العام لمنظمة الصحة العالمية تيدروس، يمكن للذكاء الاصطناعي “تحسين صحة الملايين” إذا استُخدم بحكمة، لكنه “يمكن أيضًا أن يُساء استخدامه ويسبب ضررًا”.

لذا، تدعو المنظمات الدولية إلى وجود ضوابط تضمن أن تكون أي أداة ذكاء اصطناعي آمنة، قائمة على الأدلة، وعادلة.

آفاق المستقبل

بالنظر إلى المستقبل، سيزداد دور الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية. من المتوقع أن تدعم نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية (مثل نماذج اللغة المتقدمة) المزيد من التطبيقات الموجهة للمرضى ومساعدات اتخاذ القرار – طالما تحسنت الدقة.

سيؤدي التكامل مع السجلات الصحية الإلكترونية والجينوميات إلى رعاية أكثر تخصيصًا.

ستصبح الجراحات المدعومة بالروبوتات والذكاء الاصطناعي شائعة في المستشفيات عالية التقنية. ستراقب أجهزة الاستشعار القابلة للارتداء مع خوارزميات الذكاء الاصطناعي مؤشرات الصحة باستمرار، منبهة المرضى والأطباء إلى المشكلات قبل حدوث الطوارئ.

تهدف المبادرات العالمية (مثل تحالف حوكمة الذكاء الاصطناعي التابع للمنتدى الاقتصادي العالمي) إلى تنسيق تطوير الذكاء الاصطناعي المسؤول عبر الحدود.

الأهم من ذلك، يكمن المستقبل في الشراكة بين الذكاء الاصطناعي والبشر. يجمع الباحثون بين سرعة الذكاء الاصطناعي وخبرة الأطباء لـ “تسريع كل من التشخيص والعلاج”.

كما يشير الخبراء غالبًا، يجب أن يكون الذكاء الاصطناعي “حليفًا، لا عقبة” في الرعاية الصحية.

بتفاؤل حذر، بدأت أنظمة الرعاية الصحية في تبني الذكاء الاصطناعي لتحقيق صحة أفضل لعدد أكبر من الناس – من التشخيصات الذكية والعيادات المبسطة إلى الإنجازات في العلاجات والعدالة الصحية العالمية.

>>> قد يهمك أيضًا:

الذكاء الاصطناعي في التعليم والتدريب

الذكاء الاصطناعي في خدمة العملاء