الذكاء الاصطناعي في الطب عام 2025: ثورة إنقاذ أم خطر خفي؟
في 2025 لم يعد الذكاء الاصطناعي (AI) مجرد فكرة مستقبلية؛ بل أصبح جزءاً من الواقع اليومي في المستشفيات وعيادات الأشعة والمختبرات. هناك مئات الأجهزة والبرامج الطبية المعتمدة التي تعتمد على الخوارزميات لتحليل صور الأشعة، قراءة التخطيطات، فرز نتائج المختبر وحتى اقتراح التشخيص. لكن مع هذه الثورة، ظهرت أسئلة صعبة: ماذا لو أخطأ الذكاء الاصطناعي؟ من يتحمل المسؤولية؟ وهل يمكن أن يكون متحيزاً ضد فئات معينة من المرضى؟
أين يُستخدم الذكاء الاصطناعي في الطب اليوم؟
- الأشعة: تحليل صور الأشعة المقطعية، الرنين المغناطيسي، تصوير الثدي، وكشف العقيدات أو الأورام الصغيرة.
- الطوارئ: فرز أولي للمرضى (Triage) وتحديد الحالات الأكثر خطراً.
- الجلطات والسكتات الدماغية: تنبيه مبكر لاشتباه انسداد شرياني على الصور الشعاعية.
- العيادات الخارجية: اقتراح تشخيصات تفريقية وخطط فحوصات بناءً على الأعراض والنتائج.
أمثلة على أنظمة حديثة مثيرة للجدل
أعلنت شركات تقنية عالمية عن أنظمة ذكاء اصطناعي قادرة على تشخيص حالات معقدة بدقة تفوق أو تضاهي مجموعات من الأطباء في دراسات محدودة على حالات منشورة في مجلات طبية. في إحدى الدراسات، تفوّق نظام ذكاء اصطناعي على مجموعة أطباء في الوصول للتشخيص الصحيح لحالات معقدة، مع تقليل تكلفة الفحوصات المطلوبة. ورغم أن هذه النتائج مشجعة، إلا أن خبراء كثيرين حذروا من تعميمها قبل تجارب سريرية واسعة في الظروف الواقعية.
التحيز (Bias): المشكلة التي لا يراها المريض
أحد أكبر المخاطر في الذكاء الاصطناعي الطبي هو التحيز في البيانات:
- إذا تم تدريب الخوارزمية أساساً على بيانات من مجموعة عرقية أو جغرافية معينة، فقد تكون دقتها أقل في مجموعات أخرى.
- تم توثيق حالات خوارزميات أشعة تعمل جيداً في مستشفى معين، لكنها تفشل عندما تُستخدم في بيئة مختلفة.
- قد يؤدي هذا إلى تشخيص أقل دقة للنساء، أو الأقليات، أو المرضى من خلفيات اجتماعية معينة دون أن يلاحظ أحد.
مراجعات علمية حديثة أكدت أن ترك هذه المشكلة دون علاج قد يؤدي إلى ترسيخ الفجوات الصحية وزيادة عدم المساواة في الرعاية الطبية.
سلامة المرضى وحوادث مرتبطة بالذكاء الاصطناعي
تحليلات لبيانات سلامة المرضى أظهرت بلاغات عن:
- تنبيهات كاذبة (False alarms) تسببت في إنهاك الفريق الطبي.
- تقارير أشعة أو تنسيقات جرعات خاطئة عندما تم الاعتماد بشكل مفرط على أداة ذكاء اصطناعي غير مُقَيَّمة بشكل كافٍ.
- ارتباك في من المسؤول عن تصحيح الخطأ: الطبيب؟ الشركة المنتجة؟ أو المستشفى الذي اشترى النظام؟
من يتحمل المسؤولية القانونية عند الخطأ؟
خبراء القانون والطب يحذرون من فجوة تنظيمية:
- إذا اتبع الطبيب اقتراح النظام الآلي وحدث ضرر للمريض، فهل يُحاسب الطبيب وحده؟
- في غياب شفافية في كيفية اتخاذ الخوارزمية للقرار (الصندوق الأسود)، يصبح من الصعب على المريض إثبات الخطأ أو التقصير.
- تقارير دولية حديثة دعت لوضع أطر قانونية واضحة لتحديد المسؤولية بين المطورين، المستشفيات، والأطباء.
فوائد حقيقية لا يمكن إنكارها
رغم المخاوف، للذكاء الاصطناعي ميزات مهمة:
- تسريع التشخيص: قراءة آلاف الصور في وقت قصير مع تنبيه الأطباء للحالات الخطرة.
- دعم قرار الطبيب: اقتراح تشخيصات نادرة ربما يغفل عنها الطبيب في ضغط العمل.
- تحسين الكفاءة: تقليل طوابير الانتظار وتحسين توزيع الموارد داخل المستشفى.
كيف نحمي المريض ونستفيد من الذكاء الاصطناعي؟
- اعتبار الذكاء الاصطناعي أداة مساعدة وليس بديلاً عن الحكم السريري للطبيب.
- إلزام الشركات والمستشفيات بتقييم أدوات الذكاء الاصطناعي في البيئة المحلية قبل تعميمها.
- مراجعة دورية لنتائج الأدوات واكتشاف أنماط التحيز أو الأخطاء المتكررة.
- تدريب الكوادر الطبية على فهم حدود الذكاء الاصطناعي وعدم منحه ثقة عمياء.
- تشجيع الشفافية في كيفية تدريب الخوارزميات ومصادر البيانات المستخدمة.
خلاصة
الذكاء الاصطناعي في الطب لعام 2025 يحمل إمكانات هائلة لتحسين التشخيص وتسريع الرعاية وتقليل الأخطاء، لكنه في الوقت نفسه يحمل مخاطر حقيقية تتعلق بالتحيز، الشفافية، والمسؤولية القانونية. المطلوب هو استخدام ذكي للذكاء الاصطناعي: أن يبقى الطبيب في مركز القرار، مع أنظمة مدروسة، خاضعة للرقابة، وشفافة لصالح المريض أولاً وأخيراً.