منتدى زونغوانتشان السنوي لعام 2026 | من سباق الكفاءة إلى ثورة فهم الأمراض، تمكين الذكاء الاصطناعي من الابتكار في تطوير الأدوية والأجهزة الطبية

（المصدر: صحيفة بكين بيزنس）

تُصبح الرعاية الصحية الذكية أحد أكثر مجالات التطبيقات التي تحمل قيمة اجتماعية متميزة لتقنيات الذكاء الاصطناعي. في 26 مارس، في منتدى زونج قوان تشون لعام 2026 بعنوان “يمنح الذكاء حياة وصحة · الذكاء الاصطناعي يقود المستقبل” خلال الجلسة الحوارية “تمكين الذكاء لخلق الحياة والصحة· الذكاء الاصطناعي يقود المستقبل”، أجرى خبراء مشاركون نقاشات معمقة حول التخطيط الاستراتيجي، وتغيّر أنماط البحث العلمي، ومسارات التطبيق في الصناعة، واستكشاف الحدود التكنولوجية، واتفقوا بالإجماع على أن تمكين الصحة والحياة بالذكاء الاصطناعي هو تحدٌّ وفرصة في آن واحد، وأنه يتطلب من الحكومة والأوساط الأكاديمية والقطاع الصناعي أن يعملوا في الاتجاه نفسه، وأن يربطوا بشكل مشترك السلسلة الكاملة بدءًا من تأسيس البيانات، مرورًا بوضع قواعد التقييم، وصولًا إلى التطبيق الفعلي. ومن واقع المأزق في تطوير الأدوية مثل “10 سنوات و1 مليار دولار” إلى الترقية الذكية للأجهزة الطبية، ومن المحاكاة الدقيقة للنماذج الرقمية للجسم إلى الاستكشافات الرائدة للتجارب السريرية الافتراضية، لا يوفّر الذكاء الاصطناعي قفزة في الكفاءة فحسب، بل إنه يساهم أيضًا في إحداث تحوّل عميق من الدفع بالخبرة إلى الدفع بالبيانات، ومن سباق الكفاءة إلى ثورة في فهم الأمراض.

تأسيس البيانات ووضع قواعد التقييم

المدير الاستشاري لمجلس الدولة، وأستاذ الوظيفة المعينة في جامعة بكين الطبية كهيانج/كلية الصحة وإدارة السياسات، ليو يوانلي، بالاستناد إلى نتائج بحثية متعلقة بالاستطلاع المتخصص لاستراتيجية وطنية للذكاء الاصطناعي في مجال الصحة الطبية يقودها داخل مجلس الدولة، قام بترتيب وتحليل منهجي لثلاثة معوقات رئيسية تواجه مجال تمكين الذكاء الاصطناعي للصحة الطبية في الصين.

لخص ليو يوانلي العوائق التي تشتد الحاجة إلى اختراقها بثلاثة كلمات مفتاحية: البيانات، التقييم، التطبيق. تتمثل العقبة الأولى في “مشقة البيانات”. تمتلك الصين قاعدة سكانية كبيرة ونظامًا طبيًا تهيمن عليه المستشفيات العامة، ما يوفر نظريًا مزايا مزدوجة من حيث موارد البيانات وآليات النظام. غير أن إمدادات بيانات صحية طبية عالية الجودة وموحدة ومع تعدد الوسائط غير كافية، ولم تتشكل بعد آلية مشاركة وتداول بيانات آمنة وفعالة وجديرة بالثقة.

وعمّقًا في الأسباب، تلخص ليو يوانلي ذلك في “ثلاثة لا”: لا يمكن، لا يَجرؤ، لا يريد. “لا يمكن” لأن بيانات الرعاية الصحية الطبية متعددة الوسائط وعالية التعقيد وقوية التخصص، ولا تمتلك العديد من المستشفيات قدرات ناضجة لإدارة البيانات وتطويرها؛ “لا يجرؤ” لأن بيانات الصحة الطبية شديدة الحساسية، وضغط حماية الخصوصية والمسؤوليات الأمنية كبير، وتوجد مخاوف قوية من المشاركة؛ أما “لا يريد” فبسبب غياب آلية حوافز وعوائد قيم معقولة، ما يجعل الدافع لدى المساهمين في البيانات ضعيفًا بشكل واضح.

العقبة الثانية هي “صعوبة التقييم”. ترتبط أنظمة الذكاء الاصطناعي الطبية ارتباطًا مباشرًا بصحة وحياة الناس، ولا يمكن السماح بأي قدر من الغموض. تتطور النماذج الكبيرة بسرعة وتُظهر قيمة هائلة، لكن المشاكل المصاحبة تشمل كونها “صندوقًا أسود” غير قابل للتفسير، وتحامل الخوارزميات، وخطر التشخيص الخاطئ أو تفويت الحالات. “كلما كانت التقنية أكثر تقدمًا، يجب أن تكون الرقابة أسرع مواكبة.” يؤكد ليو يوانلي أنه لا بد من تسريع بناء آلية ومنصة تقييم موثوقة تغطي السلسلة الكاملة بدءًا من البحث والتطوير، مرورًا بالموافقة، وصولًا إلى رقابة التطبيق، باستخدام معايير علمية موحدة وموثوقة لتحديد الحدود الآمنة للابتكار التكنولوجي ووضع خط الحدود الدنيا للجودة.

العقبة الثالثة هي “ألم التطبيق”. حتى أفضل التقنيات، لا قيمة لها إلا عندما تُستخدم فعليًا. تواجه الأنظمة الطبية المعتمدة على الذكاء الاصطناعي حاليًا مشكلة “الميل الأخير”، وتحتاج إلى إزالة عوائق متعددة مثل السياسات والأسعار والإجراءات والعادات، حتى تدخل المنتجات الذكية الناضجة والموثوقة فعليًا إلى المستشفيات، وإلى المنازل، وتعود بالنفع على عامة الناس. يذكر ليو يوانلي أن من تأسيس البيانات ووضع قواعد التقييم وصولًا إلى التطبيق على أرض الواقع، تتطلب كل خطوة تضافر جهود الحكومة والأوساط الأكاديمية والقطاع الصناعي ومجال الصحة الطبية في الاتجاه نفسه، وبقيادة استراتيجية وطنية العمل بروح الفريق لمعالجة نقاط الاختناق واختراق الصعوبات وتحقيق الربط بين الأجزاء.

أنماط البحث العلمي وتربية المواهب

المستشار الحكومي لبلدية بكين، ونائب مدير أعمال معهد تسينغهوا للأبحاث الدولية للطلبة الدراسين في شينزين، ومعهد هندسة الأدوية الحيوية والصحة، شين شينهوي، وبالاستناد إلى استكشافات وتجارب المعهد خلال ست سنوات، شارك تجارب ابتكارية في الدمج العميق بين الذكاء الاصطناعي وعلم الحياة.

وأوضح شين شينهوي أنه في وحدات المقررات الدراسية للمعهد، تغطي جميع الدورات التبادلية والابتكارية محتوى متعلقًا بالذكاء الاصطناعي، كما يشارك فريق قوي من المدربين المختصين بالذكاء الاصطناعي في التقاطع بين تخصصات متعددة. وفي مجال البحث العلمي، خلال السنوات الست الماضية في أبحاث أطروحات الماجستير والدكتوراه في المعهد، بلغت نسبة 90% منها دمج الذكاء الاصطناعي في الممارسة البحثية. لا ينعكس هذا الدمج العميق في تربية المواهب فحسب، بل يحقق أيضًا اختراقات جوهرية في الابتكار البحثي.

خذ مثالًا على اكتشاف الأدوية الببتيدية واستخراج الببتيدات النشطة: تعتمد الطرق التقليدية بشكل رئيسي على الخبرة والمحاولة والخطأ، ولا تتجاوز نسبة النجاح 1%. عند إدخال الذكاء الاصطناعي، يتم دمج التنبؤ بنشاط التسلسل والهدف، مع الترشيح العميق للمعلومات؛ ويمكن تحسين الكفاءة بمقدار عشر مرات أو مئة مرة أو حتى ألف مرة. “يمكننا تحديد قبل إجراء التجارب أي جزيء، بعد أن يقوم نموذج الذكاء الاصطناعي ببناء النموذج، يسلك الطريق الأسهل، ما يقلل كثيرًا من نسبة المحاولة والخطأ ويتيح حفر جزيئات الهدف بدقة أعلى.” يصرح شين شينهوي.

بالإضافة إلى ذلك، أنشأ المعهد أيضًا نماذج رقمية رائدة عالميًا للجسم البشري، تشمل فئات مختلفة مثل الرضع والأطفال، والرجال البالغين، والنساء البالغات، وكبار السن، وتغطي نماذج استقلاب لأكثر من 100 عضو وخلايا مختلفة، ويمكنها التنبؤ بالتغيرات، والآثار السامة الجانبية، وتأثيرها على الأمعاء قبل دخول دواء أو طعام إلى الجسم. وفي مجال الأجهزة، فإن معدات الفرز الخلوي عالي التدفق التي طورتها الفرق لا تخدم داخل الصين فقط، بل يتم تصديرها إلى دول متقدمة مثل اليابان والولايات المتحدة وكوريا الجنوبية وفرنسا. وفي مجال علم الأمراض الرقمي، يمكن، من خلال الجمع بين الذكاء الاصطناعي وأنظمة شرائح أمراض عالية التدفق، إتمام مهام مثل تشخيص الأورام والتنبؤ بالطفرة الجينية وتقييم الإنذار بشكل دقيق، ما يوفر دعمًا قويًا للتشخيص والعلاج الطبي الدقيق في العيادة.

ممارسات صناعية وحدود تكنولوجية

من منظور ممارس في الخط الأمامي لشركات الأدوية المبتكرة، شارك كوي جيسونغ، الشريك المؤسس ورئيس مجلس الإدارة والمدير التنفيذي للشركة “بيجينغ نو تشينغ جيان هوا” للتكنولوجيا الدوائية، مسارًا عمليًا لتمكين الذكاء الاصطناعي لتطوير الأدوية.

أشار كوي جيسونغ إلى أن تطوير دواء جديد يمتد من اختيار الهدف حتى تصميم الجزيء ثم التجارب السريرية، ويستغرق دورة تصل إلى عشر سنوات، مع استثمارات تزيد على 10 مليارات دولار. لعب الذكاء الاصطناعي دورًا مهمًا في تحسين كفاءة تشغيل الشركة، مثل تحسين تجنيد المرضى في الدراسة، ولوحات التحويل في الوقت الحقيقي للبيانات، وملخصات بيانات الإنتاج. ومع ذلك، المشكلة الأساسية التي لم يحلها الذكاء الاصطناعي بعد هي: كيف نصل من 0 إلى 1 لإيجاد الدواء الفعّال فعليًا في الممارسة السريرية. “الجزيئات المصممة عبر الذكاء الاصطناعي يكون ارتباطها بالبروتين جيدًا وقوة ألفتها قوية، لكن هل يمكن تجاوز التجارب على الحيوانات مباشرةً والدخول إلى التجارب السريرية؟ حاليًا لا تسمح الجهات التنظيمية بذلك.” يعترف كوي جيسونغ بأنه يوجد فجوة كبيرة بين التنبؤ بالذكاء الاصطناعي وبين أن يصبح دواءً مُعتمدًا للتسويق. إذا أمكن في المستقبل أن يتم تعويض جزء من حلقات التحقق في المختبر عبر الذكاء الاصطناعي، وأن يتم الاعتراف بذلك من قبل إدارة الأدوية والمنتجات الطبية، عندها فقط يمكن أن يكون احتمال تقليص مدة تطوير دواء جديد من عشر سنوات إلى سنتين إلى ثلاث سنوات.

ومن منظور الحدود التقنية، طرح تشاو يو، أستاذ معهد تشونغكي للحوسبة التقنية في الغرب، ونائب مدير مختبر تورنغ-داروين، وجهات نظر أكثر قابلية للإطاحة. وأوضح أن تطبيق الذكاء الاصطناعي في الصناعة الحالية غالبًا ما يظل في مستوى الإحصاء والمعلوماتنة، وأن الذكاء الاصطناعي بالمعنى الحقيقي لم يتم فهمه بشكل كافٍ بعد.

أكد تشاو يو أن أصعب ما في تطوير الأدوية هو “ألا نخطئ من الأساس”. في الوقت الحالي، تُظهر الأدوية المبتكرة نتائج واضحة في التجارب على الحيوانات، لكن 95% منها تفشل في التجارب السريرية، والسبب الجوهري يتمثل في أن فهم آليات المرض غير واضح بشكل حقيقي. “ما ينقصنا ليس جزيئًا، بل جزيء يمكنه علاج المرض. المبدأ الأول في هذا المجال هو فهم المرض.” بعد ما يقارب ثلاثين عامًا من التراكم، قام فريق تشاو ببناء منظومة كاملة للطب الحسابي، بدءًا من المرض لتحديد آلية عمل الهدف وفئة المستفيدين، ثم إجراء تصميم الجزيئات. وقد أنجزوا أول تجربة سريرية افتراضية في العالم، من خلال توقع فعالية المرضى مسبقًا بشكل استباقي، وتحقيق معدل دقة 100%. وفي مجالات متعددة مثل أورام الحبل الشوكي النادرة، والتشخيص المبكر لسرطان الثدي، حققت هذه المنهجية المبنية على منطق المرض من جذوره اختراقات جوهرية.

يقول تشاو يو إنهم يأملون في تحويل تطوير الأدوية من “اكتشاف إلهام عفوي من عبقرية العلماء” إلى “حتمية هندسية”. إذا كانت الحياة متسقة مع نفسها، وكان كل من المرض والصحة مُشفّرًا في DNA، فبالمنظور الرياضي يمكن ترميز الحياة وفهمها.

صحفي صحيفة بكين بيزنس: وان ينهاؤ، سونغ ي ينج

كمٌّ هائل من الأخبار، وتحليل دقيق، وكل شيء متاح عبر تطبيق Sina Finance