يناقش خبراء الذكاء الاصطناعي كيفية دمج الذكاء الاصطناعي القوي في الرعاية الصحية، ولماذا يعد التعاون متعدد التخصصات أمراً بالغ الأهمية، وإمكانات الذكاء الاصطناعي التوليدي في البحث العلمي.
ألقت فيفي لي ولويد مينور كلمتين افتتاحيتين في ندوة "رايز هيلث" الافتتاحية في كلية الطب بجامعة ستانفورد في 14 مايو. ستيف فيش
معظم الأشخاص الذين تأثروا بالذكاء الاصطناعي مروا بلحظة إدراك مفاجئة، فتحت أذهانهم على عالم من الإمكانيات. في ندوة "رايز هيلث" الافتتاحية في 14 مايو، شارك الدكتور لويد مينور، عميد كلية الطب بجامعة ستانفورد ونائب رئيس الشؤون الطبية في جامعة ستانفورد، وجهة نظره.
عندما طُلب من مراهق فضولي تلخيص نتائج بحثه حول الأذن الداخلية، لجأ إلى الذكاء الاصطناعي التوليدي. قال ماينور لحوالي 4000 مشارك في الندوة: "سألت: ما هي متلازمة انفتاح القناة السمعية العلوية؟". وفي غضون ثوانٍ، ظهرت عدة فقرات.
قال: "إنها جيدة، جيدة حقاً. لقد تم تجميع هذه المعلومات في وصف موجز ودقيق بشكل عام ومرتب حسب الأولويات بوضوح للمرض. هذا أمر رائع للغاية."
شارك العديد من الحضور مينور حماسه للفعالية التي استمرت نصف يوم، والتي انبثقت من مبادرة "رفع مستوى الصحة" (RAISE Health)، وهو مشروع أطلقته كلية الطب بجامعة ستانفورد ومعهد ستانفورد للذكاء الاصطناعي المتمحور حول الإنسان (HAI) لتوجيه الاستخدام المسؤول للذكاء الاصطناعي في البحوث الطبية الحيوية والتعليم ورعاية المرضى. وتناول المتحدثون مفهوم تطبيق الذكاء الاصطناعي في الطب بطريقة لا تقتصر فائدتها على الأطباء والعلماء فحسب، بل تتسم أيضًا بالشفافية والعدالة والإنصاف للمرضى.
"نعتقد أن هذه التقنية تُعزز القدرات البشرية"، هذا ما قالته فاي فاي لي، أستاذة علوم الحاسوب في كلية الهندسة بجامعة ستانفورد، ومديرة مشروع "رفع مستوى الصحة مع تخصص فرعي" والمديرة المشاركة لمبادرة الذكاء الاصطناعي البشري (HAI). جيلاً بعد جيل، قد تظهر تقنيات جديدة: من التسلسلات الجزيئية الجديدة للمضادات الحيوية إلى رسم خرائط التنوع البيولوجي وكشف جوانب خفية من علم الأحياء الأساسي، يُسرّع الذكاء الاصطناعي وتيرة الاكتشافات العلمية. لكن ليس كل هذا مفيدًا. "قد تُؤدي جميع هذه التطبيقات إلى عواقب غير مقصودة، ونحن بحاجة إلى علماء حاسوب يُطوّرون ويُنفّذون [الذكاء الاصطناعي] بمسؤولية، بالتعاون مع مختلف الجهات المعنية، من الأطباء وعلماء الأخلاق... إلى خبراء الأمن وغيرهم"، كما تقول. "مبادرات مثل "رفع مستوى الصحة" تُجسّد التزامنا بهذا الأمر".
أدى دمج ثلاثة أقسام من كلية الطب بجامعة ستانفورد - كلية الطب، ومركز ستانفورد للرعاية الصحية، وكلية طب صحة الطفل بجامعة ستانفورد - وارتباطها بأجزاء أخرى من جامعة ستانفورد، إلى وضعها في موقفٍ يُواجه فيه الخبراء تحدياتٍ تتعلق بتطوير الذكاء الاصطناعي، وإدارة وتكامل قضايا الرعاية الصحية والطب. الطب، كما تقول الأغنية.
"نحن في وضع جيد يؤهلنا لنكون رواداً في تطوير وتطبيق الذكاء الاصطناعي بشكل مسؤول، بدءاً من الاكتشافات البيولوجية الأساسية وصولاً إلى تحسين تطوير الأدوية وجعل عمليات التجارب السريرية أكثر كفاءة، وانتهاءً بتقديم خدمات الرعاية الصحية الفعلية. إن طريقة تنظيم نظام الرعاية الصحية هي ما سيؤثر على ذلك"، كما قال.
أكد العديد من المتحدثين على مفهوم بسيط: التركيز على المستخدم (في هذه الحالة، المريض أو الطبيب) وسيتبع ذلك كل شيء آخر. وقالت الدكتورة ليزا ليمان، مديرة قسم الأخلاقيات الحيوية في مستشفى بريغهام والنساء: "يضع هذا المفهوم المريض في صميم كل ما نقوم به. علينا مراعاة احتياجاته وأولوياته".
من اليسار إلى اليمين: مذيعة الأخبار موهانا رافيندراناث؛ جيسيكا بيتر لي من مايكروسوفت للأبحاث؛ سيلفيا بليفريتيس، أستاذة علوم البيانات الطبية الحيوية، تناقش دور الذكاء الاصطناعي في البحوث الطبية. ستيف فيش
أشار المتحدثون في الندوة، بمن فيهم ليمان، وميلدريد تشو، الحاصلة على دكتوراه في الطب، أخصائية الأخلاقيات الطبية الحيوية بجامعة ستانفورد، ومايكل هاول، الحاصل على دكتوراه في الطب، كبير المسؤولين الطبيين في جوجل، إلى تعقيد أنظمة المستشفيات، مؤكدين على ضرورة فهم الغرض منها قبل أي تدخل. يجب تطبيق هذه الأنظمة والتأكد من أنها شاملة وتستجيب لاحتياجات الأشخاص الذين صُممت لمساعدتهم.
أحد المفاتيح الرئيسية هو الشفافية: فهي توضح من أين تأتي البيانات المستخدمة لتدريب الخوارزمية، وما هو الغرض الأصلي من الخوارزمية، وما إذا كانت بيانات المرضى المستقبلية ستستمر في مساعدة الخوارزمية على التعلم، من بين عوامل أخرى.
قال دينتون شار، الحاصل على درجة الدكتوراه في العلوم الطبية والأستاذ المشارك في قسم التخدير للأطفال وطب ما قبل الجراحة وطب الألم: "إن محاولة التنبؤ بالمشاكل الأخلاقية قبل تفاقمها تعني إيجاد نقطة التوازن المثالية حيث يكون لديك معرفة كافية بالتكنولوجيا تمنحك بعض الثقة بها، ولكن ليس قبل أن تتفاقم المشكلة، وبالتالي حلها في وقت أقرب". ويضيف أن إحدى الخطوات الأساسية هي تحديد جميع الجهات المعنية التي قد تتأثر بالتكنولوجيا، وتحديد كيفية رغبتهم في الإجابة على هذه التساؤلات.
يناقش الدكتور جيسي إهرنفيلد، رئيس الجمعية الطبية الأمريكية، أربعة عوامل تُحفز تبني أي أداة صحية رقمية، بما في ذلك تلك التي تعمل بالذكاء الاصطناعي. هل هي فعالة؟ هل ستنجح في مؤسستي؟ من يتحمل التكاليف؟ من المسؤول؟
أشار الدكتور مايكل فايفر، كبير مسؤولي المعلومات في ستانفورد هيلث كير، إلى مثال حديث تم فيه اختبار العديد من المشكلات بين الممرضات في مستشفيات ستانفورد. ويتلقى الأطباء الدعم من نماذج لغوية ضخمة توفر شروحًا أولية لرسائل المرضى الواردة. ورغم أن المشروع ليس مثاليًا، إلا أن الأطباء الذين ساهموا في تطوير هذه التقنية أفادوا بأن النموذج يُخفف من أعباء عملهم.
"نركز دائمًا على ثلاثة أمور مهمة: السلامة، والكفاءة، والشمول. نحن أطباء، ونقسم على "عدم إلحاق الضرر"، هذا ما قالته الدكتورة نينا فاسان، الأستاذة المساعدة في الطب النفسي والعلوم السلوكية، التي انضمت إلى شار وفايفر في المجموعة. "ينبغي أن تكون هذه هي الطريقة الأولى لتقييم هذه الأدوات."
بدأ نيغام شاه، الحاصل على بكالوريوس الطب والجراحة ودكتوراه في الطب، وأستاذ الطب وعلوم البيانات الطبية الحيوية، النقاش بإحصائية صادمة رغم تحذيره المسبق للحضور. وقال: "أتحدث بشكل عام وبأرقام، وأحياناً تكون هذه الأرقام مباشرة جداً".
بحسب شاه، يعتمد نجاح الذكاء الاصطناعي على قدرتنا على توسيع نطاقه. يقول: "يستغرق إجراء بحث علمي دقيق على نموذج ما حوالي عشر سنوات، وإذا أراد كل برنامج من برامج الزمالة والإقامة البالغ عددها 123 برنامجًا اختبار النموذج ونشره بهذا المستوى من الدقة، فسيكون من الصعب للغاية إجراء البحث العلمي الصحيح بالطريقة التي ننظم بها جهودنا حاليًا. سيكلفنا ذلك 138 مليار دولار للتأكد من أن كل موقع من مواقعنا يعمل بشكل صحيح. لا يمكننا تحمل هذه التكلفة. لذا، نحتاج إلى إيجاد طريقة للتوسع، ونحتاج إلى التوسع وإجراء بحوث علمية جيدة. تكمن مهارات الدقة في جانب، ومهارات التوسع في جانب آخر، لذلك سنحتاج إلى هذا النوع من الشراكة."
حضر كل من العميد المساعد يوان آشلي وميلدريد تشو (موظفة الاستقبال) ورشة عمل "رفع مستوى الصحة". ستيف فيش
قال بعض المتحدثين في الندوة إنه يمكن تحقيق ذلك من خلال شراكات بين القطاعين العام والخاص، مثل الأمر التنفيذي الأخير الصادر عن البيت الأبيض بشأن التطوير والاستخدام الآمن والموثوق للذكاء الاصطناعي، واتحاد الذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الصحية (CHAI).
قالت لورا آدامز، كبيرة مستشاري الأكاديمية الوطنية للطب: "إن الشراكة بين القطاعين العام والخاص ذات الإمكانات الأكبر هي تلك التي تجمع بين الأوساط الأكاديمية والقطاع الخاص والقطاع العام". وأشارت إلى أن الحكومة قادرة على ضمان ثقة الجمهور، وأن المراكز الطبية الأكاديمية قادرة على توفير الشرعية، وأن القطاع الخاص قادر على توفير الخبرة الفنية ووقت الحوسبة. وأضافت: "كلنا أفضل من أي فرد منا، وندرك أننا لا نستطيع تحقيق إمكانات الذكاء الاصطناعي ما لم نفهم كيفية التفاعل فيما بيننا".
قال العديد من المتحدثين إن الذكاء الاصطناعي يؤثر أيضاً على البحث العلمي، سواء استخدمه العلماء لاستكشاف المسلمات البيولوجية، أو التنبؤ بتسلسلات وهياكل جديدة للجزيئات الاصطناعية لدعم العلاجات الجديدة، أو حتى مساعدتهم في تلخيص أو كتابة الأوراق العلمية.
"هذه فرصة لاستكشاف المجهول"، هكذا صرّحت الدكتورة جيسيكا ميغا، طبيبة القلب في كلية الطب بجامعة ستانفورد والمؤسسة المشاركة لشركة Verily التابعة لشركة Alphabet. وأشارت ميغا إلى التصوير الطيفي الفائق، الذي يلتقط خصائص صورية غير مرئية للعين المجردة. وتكمن الفكرة في استخدام الذكاء الاصطناعي للكشف عن أنماط في شرائح الأنسجة المرضية لا يراها البشر، والتي تُشير إلى وجود مرض. وأضافت ميغا: "أشجع الجميع على تقبّل المجهول. أعتقد أن كل شخص هنا يعرف شخصًا ما يعاني من حالة طبية ما ويحتاج إلى ما هو أبعد مما نستطيع تقديمه اليوم".
واتفق أعضاء اللجنة أيضًا على أن أنظمة الذكاء الاصطناعي ستوفر طرقًا جديدة لتحديد ومكافحة اتخاذ القرارات المتحيزة، سواء كانت من قبل البشر أو الذكاء الاصطناعي، مع القدرة على تحديد مصدر التحيز.
اتفق العديد من أعضاء اللجنة على أن "الصحة تتجاوز مجرد الرعاية الطبية". وأكد المتحدثون أن الباحثين غالبًا ما يتجاهلون المحددات الاجتماعية للصحة، مثل الوضع الاجتماعي والاقتصادي، والرمز البريدي، والمستوى التعليمي، والعرق، عند جمع بيانات شاملة واختيار المشاركين في الدراسات. وقالت ميشيل ويليامز، أستاذة علم الأوبئة في جامعة هارفارد وأستاذة مشاركة في علم الأوبئة وصحة السكان في كلية الطب بجامعة ستانفورد: "لا يكون الذكاء الاصطناعي فعالًا إلا بقدر جودة البيانات التي يُدرَّب عليها النموذج. إذا أردنا تحقيق ما نسعى إليه، وهو تحسين النتائج الصحية والقضاء على أوجه عدم المساواة، فعلينا ضمان جمع بيانات عالية الجودة حول السلوك البشري والبيئة الاجتماعية والطبيعية".
قالت ناتالي باجيلر، الحاصلة على دكتوراه في الطب، والأستاذة السريرية لطب الأطفال والطب، إن بيانات السرطان المجمعة غالباً ما تستبعد البيانات المتعلقة بالنساء الحوامل، مما يخلق تحيزات حتمية في النماذج ويزيد من حدة التفاوتات القائمة في الرعاية الصحية.
قال الدكتور ديفيد ماغنوس، أستاذ طب الأطفال والطب، إن الذكاء الاصطناعي، كأي تقنية جديدة، قد يُحسّن الأمور في جوانب عديدة أو يُفاقمها. وأوضح ماغنوس أن الخطر يكمن في أن أنظمة الذكاء الاصطناعي ستتعرف على التفاوتات في النتائج الصحية الناجمة عن المحددات الاجتماعية للصحة، وستعزز هذه النتائج من خلال مخرجاتها. وأضاف: "الذكاء الاصطناعي مرآة تعكس المجتمع الذي نعيش فيه. آمل أن تُحفزنا كل فرصة لتسليط الضوء على قضية ما - أي أن نُراجع أنفسنا - على تحسين الوضع".
إذا لم تتمكن من حضور ورشة عمل RAISE Health، فيمكنك العثور على تسجيل للجلسة هنا.
كلية الطب بجامعة ستانفورد هي نظام رعاية صحية أكاديمي متكامل يتألف من كلية الطب بجامعة ستانفورد وأنظمة تقديم الرعاية الصحية للبالغين والأطفال. وتعمل هذه الأنظمة معًا على تحقيق الإمكانات الكاملة للطب الحيوي من خلال البحث التعاوني والتعليم والرعاية السريرية للمرضى. لمزيد من المعلومات، تفضل بزيارة الموقع الإلكتروني med.stanford.edu.
يساعد نموذج جديد للذكاء الاصطناعي الأطباء والممرضات في مستشفى ستانفورد على العمل معًا لتحسين رعاية المرضى.
تاريخ النشر: 19 يوليو 2024