كيف يُستخدم الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية؟

الجميع يخطئ. الأطباء، حتى مع سنوات من التدريب، ليسوا استثناءً.

في كل عام، يُصاب مئات الآلاف من المرضى في الولايات المتحدة بالإعاقة أو يتوفون بسبب التشخيصات المتأخرة أو الفائتة أو غير الصحيحة. تُعزي الأكاديميات الوطنية للعلوم والهندسة والطب 10٪ من وفيات المرضى على مدى عقود إلى هذه الأخطاء. تؤثر الأخطاء أيضاً على المحافظ، حيث يمكن أن تكلف الاختبارات وإعادة الاختبار المرضى آلاف الدولارات.

يمكن للذكاء الاصطناعي (AI)، وهو تقنية تستخدمها أجهزة الكمبيوتر للتفكير مثل البشر، أن يحسن حياة عدد لا يحصى من الناس، أو حتى ينقذها، من خلال تشخيصاته الخاصة. تشير الأبحاث الحديثة من مستشفى منظومة Mass General Brigham للرعاية الصحية إلى أن نوعاً جديداً من الذكاء الاصطناعي يمكنه تشخيص المرضى بدقة مذهلة. يُعرف هذا الذكاء الاصطناعي باسم "روبوت المحادثة" (chatbot)، ويستخدم بيانات من الإنترنت لتقديم إجابات شبيهة بإجابات البشر على الأسئلة.

يقول Daniel Restrepo، دكتور في الطب، وهو أخصائي طب المستشفيات بمستشفى منظومة Mass General Brigham للرعاية الصحية: "لن تحل روبوتات المحادثة محل الأطباء. في الواقع، سيستخدم الأطباء روبوتات المحادثة هذه كمصدر مرجعي، مثل الكتاب الطبي المدرسي. ستكون أدوات مساعدة لجعل تشخيصاتهم أكثر دقة."

د. يصف Restrepo وRaja-Elie Abdulnour، دكتور في الطب، وهو أخصائي رعاية رئوية في مستشفى منظومة Mass General Brigham للرعاية الصحية، كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد في تشكيل مستقبل رعاية المرضى.

كيف يتوصل الأطباء إلى تشخيص طبي؟

يشخص الأطباء المرضى من قائمة تبدو لا نهائية من الحالات التي تعلموها في كلية الطب. فروق دقيقة تميز حالة عن أخرى. حتى أكثر الأطباء خبرة قد يجدون صعوبة في تحديد الحالة الصحيحة من تفاصيل محدودة.

يستبعد الطبيب الحالات المحتملة باستخدام عملية تدريجية تُعرف بالاستدلال السريري. يبدأون بجمع بعض الأدلة الأساسية، من خلال سؤال المريض عن:

• العمر
• الجنس
• الأعراض
• الحالات الصحية القائمة
• التاريخ الطبي الشخصي
• سبب الزيارة
• التاريخ الصحي للعائلة

ثم يتوقف الطبيب للتفكير في إجابات مريضه، أو "تاريخه المرضي". بعد إكمال تقييمهم، ينشئ الطبيب قائمة كاملة بالحالات المحتملة.

من هناك، يبدأ الطبيب في استبعاد الاحتمالات من خلال طرح أسئلة موجهة. قد تسأل مثل هذه الأسئلة عن الأدوية التي لا تستلزم وصفة طبية، أو كيف يتغير الألم استجابةً لأنشطة معينة. يمكنهم بعد ذلك طلب تصوير أو فحوصات مخبرية لتأكيد فرضية ما واستبعاد المزيد من الاحتمالات. إذا أثبتت النتائج خطأ فرضيتهم، فإنهم يبدأون من جديد ويفحصون الحالة التالية الأكثر احتمالاً.

ما هو مثال على التشخيص الطبي؟

د. يستخدم Restrepo مريضاً افتراضياً يبلغ من العمر 55 عاماً لتوضيح تشخيص نموذجي. إذا وصل المريض إلى عيادته وهو يعاني من ألم في الصدر، فإن الدكتور Restrepo لن يملك معلومات كافية لتشخيص المريض بناءً على تلك الأعراض وحدها. قد يعاني المريض من حالة بسيطة مثل كدمة في الضلع أو حالة معقدة وخطيرة مثل نوبة قلبية.

يضيف الدكتور Abdulnour: "تخيل المريض كجبل جليدي. Ab يعود الأمر لنا للنظر في الأدلة الأكثر وضوحاً قبل أن نشق طريقنا تحت السطح."

بعد سؤال المريض عن تاريخه الطبي، قد يذكر المريض أنه يدخن كل يوم، ويتناول دواءً لمرض السكري من النوع 2. تُضيق هذه المعلومات نطاق بحث الدكتور Restrepo في الحالة الأكثر احتمالاً: مرض الشريان التاجي. عندما يذكر المريض أنه يشعر بألم عند صعود الدرج، يشعر الدكتور ريستريبو بثقة أكبر في توقعه ويطلب الاختبارات اللازمة. Restrepo بثقة أكبر في توقعه ويطلب الاختبارات اللازمة.

أخطاء في التشخيصات الطبية

يمثل تفاعل الطبيب مع المريض إحدى الخطوات العديدة نحو التشخيص. تبدأ العملية في اللحظة التي يلاحظ فيها المريض أعراضه. بحلول الوقت الذي يرى فيه المريض طبيبه وجهاً لوجه، تؤثر عدة خطوات أخرى على التشخيص، بما في ذلك:

• تحديد أقرب مركز طبي متاح
• التفاعلات مع الممرضين والمساعدين الإداريين
• التغطية التأمينية

يمكن أن يؤثر الخطأ البشري على كل خطوة. قد لا يسجل العاملون في مجال الرعاية الصحية المتعبون من يوم طويل المعلومات الصحيحة من المريض، أو قد يؤدي حاجز اللغة إلى سوء تفاهم.

يترك الأطباء مجالاً مشابهاً للخطأ عند تقييم الأعراض. تتضمن بعض الأخطاء الشائعة ما يلي:

التحيز البيئي

إذا رأى الطبيب عدداً كبيراً جداً من المرضى في عيادته مصابين بمرض واحد، فقد يشعر برغبة في إجراء اختبار لنفس المرض دون استبعاد حالات أخرى أولاً. خلال فصل الشتاء، قد يرى طبيب في نيو إنجلاند مريضاً يعاني من سعال وحمى ويقوم فوراً بإجراء اختبار للإنفلونزا. قد لا يأخذ في الاعتبار أمراضاً أقل شيوعاً، وإن كانت محتملة، مثل السل، دون السؤال أولاً عن تاريخ السفر للمريض.

التحيز العرقي

من المرجح أن يخطئ الأطباء في تشخيص مريض من ذوي البشرة الملونة أكثر من مريض أبيض البشرة. غالباً ما تأخذ الكتب الطبية المكتوبة منذ عقود في الاعتبار فقط كيفية ظهور المرض بين المرضى البيض. دون معرفة كيفية ظهور الأعراض المعقدة على أفراد من أعراق مختلفة، يمكن للأطباء بسهولة الخلط بين مرض وآخر.

د. يستخدم Restrepo مرض المناعة الذاتية الذئبة كمثال. يقول إن الذئبة تظهر أحياناً على شكل طفح جلدي أحمر ساطع على وجه المريض. يمكن للأطباء التعرف بسهولة على الطفح الجلدي على البشرة الفاتحة. ولكن، دون معرفة كيفية ظهور الطفح الجلدي على البشرة الداكنة، قد لا يحدد الأطباء الطفح الجلدي على أنه فريد لمرض الذئبة، بل يخلطون بينه وبين حالة جلدية أخرى.

الاختصارات

يتخذ الدماغ اختصارات للوصول إلى الإجابات عند مواجهة كميات كبيرة من المعلومات. وفقًا للدكتور Abdulnour، يمكن للأطباء اتخاذ اختصارات دون إدراك ذلك. يقول إن تدريبهم يمكن أن يتيح مثل هذا السلوك. في كلية الطب، يحفظ الطلاب أعراض آلاف الأمراض غالباً دون تعلم كيفية تطبيق المعرفة بشكل صحيح. في حين أن هذا التدريب يمكن أن يقود الأطباء إلى تشخيص صحيح في معظم الحالات، فإنه يمكن أن يؤدي أيضاً إلى مزالق عقلية تُعرف بالتحيزات المعرفية.

يضيف: "يمكن للطلاب أن يجدوا أنفسهم يحاولون مطابقة مرض ما مع أعراض معينة بشكل مثالي، ولكن لا شيء سيكون مثالياً. من المرجح كثيراً أن يكون لدى المريض مرض شائع يظهر بشكل غير نمطي بدلاً من مرض نادر يظهر بشكل مثالي."

عدم الثقة

يمكن لشخص ما طرح نفس السؤال بطريقتين مختلفتين وتلقي إجابتين مختلفتين. كيفية تعامل الطبيب مع مريضه يمكن أن تؤدي إلى نتائج مماثلة. يميل المرضى إلى الوثوق بالأطباء الذين يستمعون بفاعلية إلى مخاوفهم ويؤسسون بيئات دافئة وودودة في عياداتهم. يمكن للأطباء تقويض تلك الثقة من خلال الاستعجال في المواعيد وتجاهل مخاوف المرضى.

قد يحجب المريض المستاء معلومات شخصية يمكن أن تقود الأطباء إلى التشخيص الصحيح.

كيف يعمل الذكاء الاصطناعي؟

تمت نمذجة الذكاء الاصطناعي على غرار الدماغ البشري. يستخدم الدماغ ملايين الخلايا العصبية لجمع المعلومات ومعالجتها، منتقلاً من فكرة إلى أخرى. يعمل كود الكمبيوتر بمثابة "خلايا عصبية" للذكاء الاصطناعي. يوجه الكود الذكاء الاصطناعي حول كيفية التفكير؛ فهو ينتقل من نقطة بيانات إلى أخرى في جزء بسيط من الوقت الذي يستغرقه الدماغ للانتقال بين الأفكار.

يقول الدكتور Restrepo: "تجمع أدمغتنا باستمرار نقاط البيانات، ونحن نقوم بفحص تلك البيانات ومقارنتها بما نعرفه بالفعل. ريستريبو ولكن عندما يتعلق الأمر بالتوصل إلى تشخيص — تلك الإبرة في كومة قش من المعلومات — لا يمكننا مراجعة كل حالة تم تعلمها أو إعادة قراءة كل صفحة من الأدبيات الطبية، خاصة إذا كان هناك العشرات من المرضى الآخرين الذين يحتاجون إلى اهتمامنا."

بينما قد يعالج العقل البشري أربعة أو خمسة من أكثر المسارات احتمالاً عبر كومة القش المجازية، يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي الأكثر تقدماً، المعروفة بنماذج تعلم اللغة (LLMs)، أو برامج الدردشة الآلية، أن تأخذ في الاعتبار الملايين منها. باستخدام مليارات نقاط البيانات، يقوم البشر بتدريب برامج الدردشة الآلية لمحاكاة كل مسار عبر كومة القش. وبدوره، يمكن للنموذج تلقي معلومات جديدة، ومقارنتها بذاكرته المدربة، واختيار التشخيص الأكثر احتمالاً.

أمثلة على الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية

تم تدريب برنامج الدردشة الآلي ChatGPT على كامل المعلومات المتاحة للجمهور على الإنترنت. إذا كتب شخص ما كلمة في برنامج الدردشة الآلي، فإنه يستجيب بالكلمة الأكثر احتمالاً للظهور بعدها. وهو يستخدم ما يُقدّر بـ 4 مليارات صفحة من النصوص لتقديم إجابته، وهي كمية من المعلومات يستحيل على العقل البشري استيعابها دفعة واحدة.

في عالم مثالي، قد يطلب الطبيب من برنامج الدردشة الآلي ترتيب احتمالية الإصابة بعدة أمراض عن طريق إدخال عمر المريض وجنسه وأعراضه. ثم، بينما يتلقون المزيد من المعلومات من مريضهم — تاريخه ونتائج فحوصاته — يمكنهم أن يطلبوا من الآلة تضييق قائمة الاحتمالات باستخدام المعلومات الجديدة.

عبر منظومة Mass General Brigham للرعاية الصحية، يختبر الأطباء بالفعل قدرة الذكاء الاصطناعي على:

• التوصية بالفحوصات: وجد باحثو منظومة Mass General Brigham للرعاية الصحية أن ChatGPT يمكنه التوصية بدقة بخدمات التصوير للمرضى الذين يعانون من سرطان الثدي وآلام الثدي.
• الإجابة على أسئلة المرضى: وجد باحثو مستشفى Massachusetts General Hospital أن ChatGPT يمكنه الإجابة بشكل موثوق على أسئلة المرضى حول تنظير القولون.
• إعطاء الأدوية: يعمل طبيب في مستشفى Brigham and Women’s Hospital على تطوير ذكاء اصطناعي يمكنه إعطاء التخدير تلقائياً للحوامل قبل خضوعهن لعملية قيصرية.
• التنبؤ بالمرض: في مستشفى Mass Eye and Ear، استخدم الباحثون الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بما إذا كانت الآفة الفموية قد تتطور إلى ورم خبيث.

مخاطر الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية

يتعجب الأطباء من مدى جودة نقل برامج الدردشة الآلية للمعلومات. بالنسبة للكثيرين، تبدو الإجابات بشرية للغاية؛ وقد يشعر المرء وكأنه يتحدث إلى طبيب آخر.

ومع ذلك، فإن روبوتات الدردشة بعيدة كل البعد عن الكمال. يعتمد ما إذا كان النموذج يسحب إبرة أو قشة من كومة القش الخاصة به على البيانات المستخدمة لتدريبه.

يقول الدكتور Restrepo: "هناك قول مأثور قديم مفاده أن دخول القمامة يعني خروجها. إذا أدخلت معلومات خاطئة، فستحصل على إجابات خاطئة."

هناك العديد من العيوب الجوهرية التي تحد من القدرات الحالية لروبوتات الدردشة:

معلومات مختلقة

توجد الكثير من المعلومات غير الدقيقة على الإنترنت. عند تدريب روبوت الدردشة باستخدام هذه المعلومات، يمكنه إنتاج فرضيات خاطئة. في بعض الأحيان، تختلق النماذج معلومات أو اقتباسات من ورقة بحثية أسيء فهمها.

والأكثر إثارة للقلق: هذه المعلومات غير الدقيقة، التي تسمى "الهلوسة"، يمكن أن تبدو مقنعة وجديرة بالثقة. ففي نهاية المطاف، يتم تدريب النماذج على توصيل المعلومات بأكثر طريقة بشرية ممكنة.

التحيزات والصور النمطية

يمكن أن تعكس إجابات روبوتات الدردشة أيضاً التحيزات والصور النمطية طويلة الأمد المنشورة عبر الإنترنت. على سبيل المثال، إذا سأل شخص ما روبوت دردشة عن الوظيفة التي ترغب فتاة في العمل بها عندما تكبر، فمن المرجح أن يدرج الروبوت "ممرضة" و"ربة منزل" وغيرها من الوظائف النمطية للمرأة. وإذا سُئل عن الوظيفة التي يرغب صبي في العمل بها، يميل روبوت الدردشة إلى تعزيز الصور النمطية المتحيزة جنسياً، مقدماً إجابات مثل "رئيس تنفيذي" أو "طبيب".

الصور النمطية العنصرية شائعة أيضاً. في دراسة جديدة، شهد باحثون في مستشفى Brigham and Women’s Hospital قيام روبوتات الدردشة بتكريس ومبالغة كلا النوعين من الصور النمطية في السيناريوهات السريرية. وجد الباحثون أن تغيير عرق المريض أو جنسه يمكن أن يؤثر بشكل كبير على كيفية قيام روبوت الدردشة بالتشخيص. أثر العرق والإثنية والجنس على كيفية استجابة روبوت الدردشة للأسئلة المتعلقة بسمات المريض الذاتية، مثل الصدق، والفهم، وتحمل الألم.

مثال على ذلك: كان روبوت الدردشة في الدراسة أكثر عرضة لتصنيف المرضى الذكور السود على أنهم يسيئون استخدام عقار بيركوسيت® مقارنة بالمريضات من أصول آسيوية، وسوداء، وإسبانية، وبيضاء.

يقول الدكتور Abdulnour: "إنه يشبه إلى حد ما العلماء الذين ينظرون في المرآة، وقد يكون ذلك مدعاة للتواضع. Ab نحن نرى نماذج تكرس العديد من الصور النمطية التي كرستها تحيزات الأبحاث لعقود. يجب أن نكون مستعدين دائماً للاستجابات المتحيزة وأن نعرف كيفية التعامل معها. أيضاً، يمكننا التعرف على التحيزات في تفكيرنا الخاص التي لم نكن نعلم بوجودها بمجرد دراسة التحيز في الذكاء الاصطناعي."

إجابات متعنتة

بمجرد أن يقدم روبوت الدردشة إجابة، فقد يقاوم تغييرها، حتى عند تقديم أدلة على عكس ذلك. عند تشخيص حالة نادرة، قد يركز على جزء واحد من حالة المريض. هذا السلوك المتعنت يجعل من الصعب على النموذج إعادة تقييم توقعه عند تزويده بمعلومات جديدة حول المريض.

يقول الدكتور Restrepo، هناك خطأ مماثل يحدث غالباً بين الأطباء المقيمين والأطباء المعالجين في المراحل الأولى من مسيرتهم المهنية الطبية.

متى سيتم استخدام الذكاء الاصطناعي في العيادات؟

يستخدم العديد من الأطباء بالفعل برامج الدردشة الآلية بنفس الطريقة التي يستخدمون بها محرك البحث: كنقطة انطلاق للبحث عن المعلومات الأساسية أو التحقق من صحتها. لجعل برامج الدردشة الآلية أكثر جدارة بالثقة لدى الأطباء، يقوم الدكتوران Restrepo وAbdulnour بإجراء أبحاث حول:

• مطالبات الأسئلة التي يعرفان أنها ستنتج إجابات دقيقة
• الحدود الكاملة لبرامج الدردشة الآلية، بما في ذلك مخاطرها وكفاءتها وجودة إجاباتها

قبل الاعتماد على برامج الدردشة الآلية في بيئة سريرية عالية المخاطر، يرغب كلا الطبيبين في رؤية حواجز حماية تم إنشاؤها لهذه التكنولوجيا. يمكن لمدونة قواعد السلوك التي تقودها الأكاديمية الوطنية للطب أن تحدد أفضل الممارسات لهذه التكنولوجيا. ستحتاج أفضل الممارسات إلى تقليل انتشار المعلومات المضللة وضمان أن التكنولوجيا تثمر نتائج آمنة ودقيقة. كما ستحتاج إلى حماية الوصول المتكافئ إلى التكنولوجيا.

ستتطور برامج الدردشة الآلية التي تعمل بالذكاء الاصطناعي لإنتاج إجابات أكثر دقة وواقعية. التوقعات حول الذكاء الاصطناعي من قبل خبراء منظومة Mass General Brigham للرعاية الصحية رفعت التوقعات في السنوات المقبلة. استفاد ومع ذلك، يحث Restrepo وAbdulnour المرضى على عدم توقع جهاز مثالي وكلي المعرفة. قد تبهر الجاذبية المستقبلية لبرامج الدردشة الآلية في الأخبار، لكن العيوب الموروثة لهذه الأجهزة تظل كما هي.

اليوم، تذكّر تلك العيوب المرضى بما يعنيه فعلاً وجود جهاز تشخيص مثالي: أنه مجرد خيال علمي.