القوى الشفائية للذكاء الاصطناعي

Source details

الذكاء الاصطناعي يبدو مبشّراً في الطب لكنه يحمل عيوباً ومخاطر.
الدراسة في رانغبور ببنغلاديش تُظهر تحسين إنتاجية فحص اعتلال الشبكية السكري عند استخدام نظام LumineticsCore:
- ما يقدر بنحو 1,59 مريض في الساعة ما اعتبر زيارة عالية الجودة عند استخدام أداة الذكاء الاصطناعي.
- مقابل 1,14 مريض في الساعة في المجموعة الضابطة.
منتج LumineticsCore كان أول جهاز قائم على الذكاء الاصطناعي يحصل على موافقة الإدارة الأمريكية للأغذية والعقاقير (FDA) لفحص اعتلال الشبكية السكري في عام 2018.
في عام 2020، وافق برنامج "ميديكير" على دفع مقابل استخدام الجهاز في مكاتب الرعاية الصحية الأولية.

مشروع Ranagpur، بنغلاديش:
- استخدام كاميرات خاصة وتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي لتصوير وتقييم العيون.
- نتائج منشورة في دورية Nature’s npj Digital Medicine (مقال نُشر في أكتوبر*).
سجل أداء LumineticsCore:
- موافقة FDA في عام 2018 لفحص اعتلال الشبكية السكري.
- قبول مدفوعات ميديكير في عام 2020 لاستخدام الجهاز في الرعاية الأولية.

هناك أمثلة على أذى محتمل أطلقته خوارزميات طبية:
- دراسة علمية أُجريت في عام 2019 أشارت إلى أن خوارزمية شائعة استهانت بشدة الأمراض التي يعاني منها المرضى السود، مما قد يهيئ المجال لحرمانهم من الرعاية الصحية.
مصدر الانحياز:
- أدوات الذكاء الاصطناعي المطورة على بيانات تميل نحو الأثرياء وغالباً من البيض ذوي فرص جيدة في الحصول على الرعاية الصحية.
توصيات من خبراء:
- زيادة التنوع في البيانات المستخدمة لتدريب الأدوات.
- زيادة التنوع بين المطورين ("مبرمجين متعددي الأعراق والثقافات").
- التركيز على قابلية التفسير: "التفسير مهم للغاية، لذا فإن جودة الذكاء الاصطناعي تعتمد على جودة برمجته".

حاجة أكبر للذكاء الاصطناعي بسبب نقص الكوادر الطبية:
- في الولايات المتحدة: نحو 36 طبيباً لكل 10 آلاف شخص.
- في المملكة المتحدة: 32 طبيباً لكل 10 آلاف شخص.
- في الهند: نحو 7 أطباء لكل 10 آلاف شخص.
عقبات تنفيذية في هذه البلدان:
- نقص الكهرباء وخوادم الكمبيوتر.
- نقص العاملين القادرين على تحويل التشخيصات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي إلى علاج فعّال.
تقييم سينغ لوضعية البلدان:
- "في بعض الأماكن، سيكون الأمر أشبه بالعدو... وفي أماكن أخرى، سيكون الأمر بمثابة ماراثون".

جهود عالمية مستمرة لضمان تطبيق آمن وفعّال للذكاء الاصطناعي في الصحة، مع تركيز خاص على معالجة التحيز.
منظمة الصحة العالمية:
- أصدرت تقريراً في أكتوبر يحدد تحديات تنظيم الذكاء الاصطناعي في مجال الطب، مع مخاوف محددة بشأن الانتشار السريع للأدوات المشتقة من نماذج اللغة الكبيرة (بما في ذلك روبوتات الدردشة) دون فهم كامل لفائدتها أو أضرارها.
البرلمان الأوروبي:
- تقرير صادر العام الماضي أشار إلى مخاوف بشأن الافتقار إلى الشفافية وقضايا الخصوصية والأمن.
الإدارة الأمريكية للأغذية والعقاقير (FDA):
- تعمل على تحسين منهجها التنظيمي للذكاء الاصطناعي في المنتجات الطبية عبر إرشادات رسمية توضّح نوع الأدلة المطلوبة للحصول على موافقة FDA.

إمكانية تقليص الانتكاسات في البحث الدوائي:
- فهم كيفية عمل المركبات داخل الجسم أصبح أسهل في المراحل الأولى، مما يقلص احتمالات ظهور آثار جانبية في اختبارات لاحقة.
- تحليل المعلومات الخاصة بالعقاقير التجريبية أصبح أسرع بفضل الذكاء الاصطناعي، بدلاً من أن يستغرق تجميعها سنوات.
تقدير من تالا فاخوري (FDA):
- "الكفاءات التي تم بناؤها الآن من ناحية الاستكشاف هائلة، وبتطوير هذه العقاقير باستخدام تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي بشكل أساسي، سوف نرى الكثير منها قريباً في السوق".

الاعتراف بأن اعتماد الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية "أمر لا مفر منه".
أولويات السياسات:
- معالجة التحيز عبر تنويع بيانات التدريب وتنويع فرق التصميم.
- تطوير بنية تحتية مؤسسية وتقنية في البلدان الأقل نمواً (كهرباء، خوادم، تدريب مهني).
- تعزيز الشفافية وقابلية التفسير والمتطلبات التنظيمية للأدلة قبل نشر المنتجات.
- الاستمرار في صياغة أطر تنظيمية دولية ووطنية تحدد معايير السلامة والخصوصية والأمن.

*بالانجليزية

glossarya — IMF GLOSSARY WEB 2016: ENGLISH–ARABIC (glossarya.pdf)
- glossarya — IMF GLOSSARY WEB 2016: ENGLISH–ARABIC (glossarya.pdf) (Markdown version)
- glossarya — IMF GLOSSARY WEB 2016: ENGLISH–ARABIC (glossarya.pdf) (PDF)
aaa
- aaa (Markdown version)
- aaa (PDF)