الجدل في بوآو: الذكاء الاصطناعي يجلب "نهضة فنية" للرعاية الصحية، لكن كيف يمكن تجنب المخاطر؟

تصرّح وو ويندا، الرئيس التنفيذي لشركة Tencent Health، بأنّ المهام عالية المخاطر لا يمكن الاعتماد عليها بالكامل على وكلاء الذكاء الاصطناعي. بصفتنا البشر، يجب أن نكون نحن أصحاب الدور الأساسي، ولا يجوز لنا نقل المسؤولية إلى الذكاء الاصطناعي.

في هذا العام في منتدى بواو الآسيوي، جُعلت تطبيقات وحوكمة “الذكاء الاصطناعي + الصحة” موضوعًا لندوةٍ منفصلة، ليس فقط لأن الذكاء الاصطناعي أحدث تغيّرات جذرية في مجال الرعاية الطبية والصحية، بل أيضًا لأن لتطبيقات الذكاء الاصطناعي في هذا المجال مشكلات كثيرة تحتاج إلى توضيح.

“في مجال الرعاية الطبية والصحية، الجزء الذي نجهله أكبر من الجزء الذي نعرفه. يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد الأوساط العلمية على فهم بيولوجيا الإنسان، ونحن على أعتاب عصر نهضةٍ جديد. وبمساندة الذكاء الاصطناعي يمكن تحقيق النهضة.” هكذا وصف وو ويندا، الرئيس التنفيذي لشركة Tencent Health ومدير مختبرات علوم الحياة التابعة لـTencent، الموضوع في حوار ضمن المنتدى.

وبالتحديد في مجالات تطوير أدوية جديدة، واكتشاف الأدوية، ومسح/قراءة الصور الشعاعية (AI阅片) وغيرها، تجلب العديد من جوانب الذكاء الاصطناعي فوائد إلى مختلف حلقات الرعاية الطبية والصحية، لكن كيف يمكن تحديد مخاطر الذكاء الاصطناعي والتعامل معها والوقاية منها، يبقى موضوعًا معقدًا.

تسريع التحول في الرعاية الطبية

“من الآن فصاعدًا، يجب على الأطباء أن يعرفوا كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي بشكل أفضل.” قال تشانغ شو وي، مدير مكتب الذكاء الاصطناعي في مجموعة الصحة في سنغافورة، والضابط/المدير التنفيذي للبيانات والرقمنة في المركز الوطني لطب العيون في سنغافورة. والسبب بسيط للغاية: مثلًا، يمكن لأطباء الأشعة تجنّب الأخطاء الشائعة التي يقع فيها البشر بمساندة الذكاء الاصطناعي؛ فالأطباء الذين يتبنّون الذكاء الاصطناعي أكثر كفاءة من الأطباء الذين يرفضونه.

أعطى وو ويندا مثالًا للصحفيين: بعد تطبيق فحص سرطان عنق الرحم بالذكاء الاصطناعي في مؤسسات الرعاية الصحية القاعدية في وسط وغرب الصين، ارتفع معدل الاكتشاف بنسبة 2~3 مرات. كما أن نموذج DeepGEM المرضي للذكاء الاصطناعي، الذي طوّرته Tencent مع مستشفى قوانغ يي المرفق الأول (广医附一院)، قد خفّض وقت التنبؤ بالطفرة الجينية لسرطان الرئة من بضعة أسابيع إلى دقيقة واحدة. وفي الوقت الذي يُسرّع فيه الذكاء الاصطناعي التشخيص، فإنه يُخفض أيضًا تكاليف الرعاية الطبية.

تتجسّد التغييرات التي يجلبها الذكاء الاصطناعي في المزيد من الجوانب. لخّص فو شينغ، مدير هيئة إدارة منطقة بواو ليشانج الدولية للسياحة الطبية، كيف كان يتعين على القطاع في السابق إنفاق 10 سنوات و10 مليارات دولار لتطوير دواء جديد، لكن في بعض الأمراض الكبرى مثل الأورام وأمراض القلب والأوعية وبعض الأمراض المزمنة لم تكن هناك حلول فعّالة بشكل خاص. وفي الوقت الحالي، بدأت تتضح ملامح تغيير نموذج تطوير الأدوية بفضل الذكاء الاصطناعي؛ إذ يجري اكتشاف الأدوية المدفوع بالذكاء الاصطناعي بوتيرة محمومة. ويُتيح الذكاء الاصطناعي إجراء تشخيص مبكر على مستوى الجزيئات والجينات، وتتجاوز قدرات قراءة الصور بالذكاء الاصطناعي مستوى الأطباء التقليديين. كما يمكن للذكاء الاصطناعي تقديم خطط علاج شخصية لكل فرد. وقال فو شينغ: “النمط الذي كان يعتمد فقط على تصميم دواء حول مسار واحد يحتاج إلى تغيير. سيُسرّع الذكاء الاصطناعي التحول في الرعاية الطبية بشكل كبير.”

ومن منظور دمج وفهم معلومات الرعاية الطبية والصحية، قال لي تونغ يينغ، نائب الرئيس للشؤون الاستراتيجية والابتكار لدى دار نشر الخلايا، والمحرر التنفيذي الرئيس لدار نشر الخلايا: إن جسم الإنسان منظومة معقدة جدًا، ولا يستطيع أي فرد منها فهم التغيّرات في الجسم بشكل كافٍ؛ لذلك يحتاج الناس إلى دمج المعلومات واتخاذ القرارات. ويمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي أن يدمج كميات كبيرة من المعلومات. وإذا جمعنا البيولوجيا البشرية المعقدة مع الذكاء الاصطناعي المعقد، يبدو الأمر كأنه اقتران مثالي.

لكن الخبراء أيضًا يطالبون بالنظر بحذر في تطبيقات الذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الطبية والصحية. ضرب لي تونغ يينغ مثالًا: إذا استخدم المرء الذكاء الاصطناعي لتخطيط رحلة، وأدّى أداؤه السيئ إلى دفع أكثر من 300 دولار إضافية، فليس الأمر مشكلة كبيرة جدًا. لكن إذا اتخذ الذكاء الاصطناعي قرارًا خاطئًا في الرعاية الطبية والصحية، فستكون العواقب خطيرة جدًا. وقال: “هل سيؤدي ذلك إلى تغيير الرعاية الطبية والصحية؟ أعتقد أنه يحدث بالفعل تغييرًا، لكن يجب التفكير مليًا.”

كما ضرب ستيديرلينغ، مبعوث الشؤون الصينية لدى اللجنة الدولية للصليب الأحمر ومدير مكتب تمثيل منطقة شرق آسيا، تشبيهًا. قال إن المطرقة لكل شيء تبدو كأنها مسمار. ينبغي للناس أن يكونوا حذرين للغاية: ما المشكلات التي يجب أن يعالجها الذكاء الاصطناعي، وما الذي يجب أن يحلّه الذكاء الاصطناعي، ينبغي أن يتجاوز ذلك مستوى الصحة وحده، وينبغي التفكير فيه من منظور أوسع. والمبدأ الأساسي الذي يجب الالتزام به هو أن الذكاء الاصطناعي يجب ألا يكون ضارًا على الأقل.

لا يجوز نقل المسؤولية إلى الذكاء الاصطناعي

يعتقد عدد من خبراء القطاع أن مخاطر ونقاط التعثر لتطبيق الذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الطبية والصحية تتركّز في تداول البيانات، وموضوعات اتخاذ القرار، وموثوقية الذكاء الاصطناعي.

في جانب تداول البيانات، أشار ليو شياو يي إلى أن خصوصية البيانات مهمة جدًا، وأن بيانات الرعاية الطبية تُعدّ من أكثر المجالات حساسية. ومن أجل تحقيق “أمان مطلق للبيانات” مع ضمان “تداول ومشاركة البيانات على نحو كافٍ”، فهناك تناقض كبير جدًا. ومع ذلك، يرى أنه يجب اختراق ذلك التحدي. وقال إن الأساس يتمثل أولًا في وجود معايير بيانات ومعايير تنظيمية معترف بها دوليًا.

وعلى جانب البحث، يرى بعض الخبراء نقاط التعثر الناجمة عن البيانات. أشار لي تونغ يينغ إلى أن عملية الحصول على البيانات الأولية في جانب البحث معقدة جدًا. فهناك سياسات وقواعد يتعين على العاملين والباحثين والأطباء السريريين الالتزام بها، لكنهم قد لا يعرفون حتى كيفية وضع البيانات في المكان المناسب. ولكي تصبح البيانات متاحة وموثوقة وقابلة للمشاركة، يجب التفكير في تبسيط عملية توفير البيانات.

وقال وو ويندا للصحفيين إن الذكاء الاصطناعي بات يسرّع عملية اكتشاف الأدوية ويُقلّص دورة التطوير المبكرة، لكن القيود الحالية تتمثل في الندرة في بيانات بيولوجية عالية الجودة وموحّدة، وكذلك في عدم كفاية قابلية تفسير الخوارزميات في آليات بيولوجية معقدة. ولحل هذه المشكلات، يلزم دفع تكامل عميق بين البيانات والخوارزميات والممارسة السريرية.

تُعدّ موثوقية الذكاء الاصطناعي أيضًا مشكلة يجب التعامل معها بجدية. وبخاصة في ظل عدم وضوح آلية تشغيل النماذج الكبيرة بعد، وفي ظل حدوث “هلوسات” من حين لآخر.

“ما زال النموذج اللغوي الكبير أشبه بصندوقًا أسود؛ لا يعرف الجميع ما الذي بداخل هذا الصندوق، وكيف تتم معالجته، وكيف يتم إخراجه، وكم فيه من سلع مزيفة؛ لذلك فالأمر مجرد ثقة في هذا الصندوق الأسود.” قال تشي يونغ شو، كبير مسؤولي الشؤون المؤسسية في شركة Lixun Group، ورئيس مجلس إدارة Elsevier. وأضاف أنه على الأقل ينبغي أن نطلب من الذكاء الاصطناعي زيادة الشفافية في مجال الرعاية الطبية والصحية، بحيث يفهم الجمهور طريقة عمل الصندوق الأسود.

ذكر وو ويندا وتشِي يونغ شو كلاهما أن مشكلة الصندوق الأسود للنماذج الكبيرة تحتاج إلى مزيد من الاهتمام بعد تزايد تطبيقات الوكلاء (الـAgents). وقال تشِي يونغ شو إنه في الوقت الحالي، ومع وجود وكلاء ذكاء اصطناعي، لم يعد الإنسان بحاجة إلى مشاركة البيانات بشكل فعّال، إذ يمكن للذكاء الاصطناعي أخذ بيانات الشخص؛ لذلك يجب إيلاء اهتمام أكبر لمشكلة حوكمة البيانات. أما وو ويندا فحذّر من أن مشكلة الصندوق الأسود للنماذج اللغوية الكبيرة لم تُحل بعد، وبما أن وكلاء الذكاء الاصطناعي ستستخدم بيانات من هذا الصندوق الأسود، فإن الذكاء الاصطناعي ليس موثوقًا بنسبة 100%.

كما حذّر الخبراء أيضًا من أنه عند تطبيق الذكاء الاصطناعي، ينبغي توضيح مسؤولية الإنسان. قال فو شينغ: إن العالم يمكن تصويره بالبيانات، لذلك يمكن للذكاء الاصطناعي أن يحل محل الطبيب إلى حد كبير؛ لكن لدى البشر قيمة تتمثل في السعي إلى القيم. فمثلًا، يصعب على الذكاء الاصطناعي تحديد ما إذا كان ينبغي علاج مريض يبلغ 90 عامًا مصابًا بمرض الزهايمر بشكل محافظ أو علاج إيجابي؛ فعندما يتعلق الأمر بالطبيعة البشرية والأخلاق، لا يمكن للذكاء الاصطناعي أن يحل محل الإنسان بالكامل.

وحذر وو ويندا من أن ما ينبغي توضيحه ليس “هل نستخدم الذكاء الاصطناعي أم لا”، بل “في أي سياقات نستخدم الذكاء الاصطناعي”. وقال: “الاعتماد الكامل على وكلاء الذكاء الاصطناعي في المهام عالية المخاطر هو جريمة. يجب أن يتحمل الإنسان بصفته صاحب الدور الأساسي المسؤولية، ولا يجوز نقل المسؤولية إلى الوكلاء.”

وقال وو ويندا للصحفيين إن جوهر الطب ما زال هو “علم الإنسان”، ويرتبط بالثقة والتعاطف واتخاذ القرارات الشاملة. يتمثل دور الطبيب في دمج التكنولوجيا والخبرة والرعاية الإنسانية، وإصدار حكمٍ مليء بالدفء. بينما يجيد الذكاء الاصطناعي معالجة البيانات والتعرف على الأنماط، لكنه لا يمكنه فهم مشاعر المريض وخلفيته الاجتماعية وقيمة حياته. لذا ينبغي أن يكون الذكاء الاصطناعي دورًا مساعدًا للطبيب.

المعلومات الضخمة، والتحليل الدقيق، وكل ذلك على تطبيق Sina Finance