• صاحب المنشور: يسرى الشرقاوي
  
  ملخص النقاش:
  

  في السنوات الأخيرة، شهدت تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي تقدماً ملحوظاً خاصة فيما يتعلق بتطبيقاتها في المجالات الطبية. أحد أكثر هذه التطبيقات الواعدة هو استخدام نماذج المحادثة المتقدمة مثل نموذجي GPT3 والآن GPT4، والتي تتميز بفهمها العميق للنصوص وإنشاء ردود طبيعية وغنية بالمعلومات. ولكن رغم الفوائد الكبيرة التي توفرها هذه التقنيات، إلا أنها تواجه مجموعة معقدة من التحديات عندما يتم تطبيقها في البيئة الصحية.

أولى تلك التحديات تكمن في خصوصية البيانات. جمع وتدريب نماذج مثل GPT تتطلب كميات هائلة من البيانات المشفرة وغير المشفرة. هذا يشكل تحدياً كبيراً بسبب قوانين الخصوصية الصارمة جداً في مجال الرعاية الصحية. بالإضافة إلى ذلك، هناك مخاوف بشأن سلامة المرضى وكيف يمكن الحفاظ على سرية المعلومات الشخصية أثناء عملية التدريب والتطبيق.

التدقيق الدقيق والضمان

ثاني التحديات الأساسية هو ضمان جودة النتائج المقدمة بواسطة هذه النماذج. بينما قد تكون قادرة على توفير معلومات دقيقة بناءً على الأنماط المكتشفة في بيانات التدريب الخاصة بها، فإن الغموض الكبير حول كيفية عملها يجعل من الصعب التحقق الدقيق من دقة نتائجها. هذا الأمر يصبح حاسماً عند الحديث عن التشخيص والعلاج الطبي حيث حتى أصغر خطأ يمكن أن يؤدي لتداعيات وخيمة.

الجاهزية للعمل تحت الضغط

بالإضافة لذلك، تحتاج تقنيات التعلم العميق إلى أداء قوي وأوقات استجابة سريعة للتكامل الناجح داخل نظام الرعاية الصحية. القدرة على العمل بكفاءة عالية خاصة أثناء حالات حالات الطوارئ هي عامل مهم للغاية يُجب مراعاته قبل اعتماد أي حلول تعتمد على AI.

الفهم الإنساني مقابل فهم الآلة

وأخيراً وليس آخراً، يوجد اختلاف كبير بين طريقة تفكير الإنسان وآلية عمل ذكاء الآلة. الأفكار والقيم والأعراف الأخلاقية البشرية غالبًا ما لاتتم ترجمتها بنفس الدقة والموضوعية لدى خوارزميات الكمبيوتر. تحقيق توازن صحيح بين تقديم خدمات صحية مستندة الى الذكاء الاصطناعي وفي ذات الوقت احترام القيم والمعايير الإنسانية يعد جزء آخر من اللغز الذي تحتاج الحلول المعتمدة على AI بحلّه.