ما التحديات المرتبطة باستخدام الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية؟ - موقع الخليج الان

هل سمعت عن الممرضات الروبوتية أو الروبوتات التي تجري محادثات طبية؟ هذه ليست أفكارًا من أفلام الخيال العلمي، بل هي واقع نعيشه اليوم بفضل الذكاء الاصطناعي؛ إذ يشهد مجال الرعاية الصحية تحولًا جذريًا بفضل تقنية الذكاء الاصطناعي، ومن المتوقع أن يتجاوز حجم سوق البرمجيات والأجهزة والخدمات المدعومة بالذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الصحية 34 مليار دولار على مستوى العالم بحلول عام 2025، ولكن هذه التطورات الاستثنائية تأتي مع مجموعة من التحديات.

إذ يواجه الأطباء والممرضون ومقدمو الرعاية الصحية الآخرون العديد من التحديات عند إدماج الذكاء الاصطناعي في عملهم، وفيما يلي سنذكر أبرز هذه التحديات وما الحلول الممكنة لها:

1- التأثير في العمالة البشرية:

هناك قلق متزايد من أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يحل محل المتخصصين في مجال الرعاية الصحية، وقد يؤدي هذا القلق إلى امتناع العديد من المؤسسات الطبية عن تبني أنظمة الذكاء الاصطناعي في عملها، لكن ذلك يمنعها من الاستفادة من فوائد استخدام هذه التقنية في المجال الطبي.

ويكمن التحدي في تحقيق التوازن بين استخدام الذكاء الاصطناعي لأداء المهام الروتينية والاحتفاظ بالخبراء البشريين لتقديم الرعاية المناسبة للمرضى في الحالات المعقدة.

وهذا يعني أن إدماج أنظمة الذكاء الاصطناعي بنحو فعال في الرعاية الصحية، يتطلب من المؤسسات الطبية الموازنة بين الاستفادة من الذكاء الاصطناعي والحفاظ على الخبرة البشرية. ويمكن أن يساعد ذلك أيضًا في تقليل المخاوف المرتبطة بفقدان الوظائف.

2- الحفاظ على خصوصية بيانات المرضى:

إن الحصول على موافقة المرضى لاستخدام بياناتهم في أنظمة الذكاء الاصطناعي يمكن أن يكون أمرًا معقدًا خاصة عندما لا يفهم المرضى الهدف الأساسي من ذلك. لذلك تُعد الشفافية مع المرضى فيما يتعلق بدور الذكاء الاصطناعي في علاجهم أمرًا بالغ الأهمية لزيادة اعتماده.

من ناحية أخرى، يجب على المؤسسات الطبية ضمان الحفاظ على خصوصية البيانات وأمنها؛ إذ يُشكّل ظهور التهديدات السيبرانية مخاطر كبيرة على بيانات المرضى الحساسة. لذلك، فإن الموازنة بين إمكانية الوصول إلى البيانات والتدابير الأمنية القوية أمر ضروري، ويجب على المؤسسات الطبية اعتماد ممارسات صارمة للأمن السيبراني لحماية بيانات المرضى.

3- التحيزات في بيانات التدريب وقلة جودة البيانات:

قد تؤدي التحيزات في بيانات التدريب إلى اقتراحات علاجية غير مناسبة أو تشخيص غير صحيح. بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن تؤدي جودة البيانات الرديئة كالبيانات غير الكاملة أو غير الدقيقة إلى الحصول على تحليلات غير دقيقة؛ مما يؤدي في النهاية إلى تعريض المرضى للخطر.

ولحل هذه المشكلة، ينبغي التحقق من مجموعات البيانات الطبية التي تُستخدم لتدريب خوارزميات الذكاء الاصطناعي للقضاء على التحيزات ومشكلة البيانات المنخفضة الجودة، وهذا بدوره يعزز صحة التشخيص ودقته ويضمن تقديم الرعاية الصحية المناسبة للمرضى.

4- الافتقار إلى التدريب:

لا يحصل معظم طلاب الطب على تدريب كاف لكيفية استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي في مجال عملهم، وهذا يجعل اعتماد الذكاء الاصطناعي أمرًا صعبًا في أثناء عملهم.

من ناحية أخرى، هناك بعض الأطباء ومقدمي الرعاية الصحية الذين يرفضون تبني أي تقنيات رقمية في مجال عملهم، إذ يفضلون المشاورات التقليدية الشخصية بين الأطباء البشريين والاعتماد على خبراتهم. وفي الغالب يعود سبب هذا الرفض إلى الافتقار العام إلى الوعي بالذكاء الاصطناعي وفوائده في تحسين القطاع الطبي.

ولحل هذه المشكلة، ينبغي تعزيز التدريب والتعليم لمتخصصي الرعاية الصحية، ويمكن أيضًا توسيع هذا التدريب ليشمل الجامعات؛ مما يضمن تعرّف طلاب الطب والتخصصات الطبية الأخرى كيفية التعامل مع أدوات الذكاء الاصطناعي المناسبة لعملهم وهذا بدوره يعزز اعتماد هذه التقنية في معظم المؤسسات الطبية.

5- مشكلات تجميع البيانات ومعالجتها:

قد تواجه المؤسسات الطبية التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي في عملها مشكلات في قدرة الأنظمة على تجميع البيانات الواردة من مصادر مختلفة؛ مما يجعل من الصعب الوصول إلى المعلومات ومعالجتها بكفاءة.

ولحل هذه المشكلة، يجب إنشاء بيئة بيانات موحدة يمكنها تجميع البيانات من جميع المصادر المختلفة في نظام مركزي، وغالبًا ما يتطلب ذلك إصلاحات شاملة لنظام تخزين البيانات في المؤسسة الطبية.

تم