• صاحب المنشور: غازي الغزواني
  
  ملخص النقاش:
  تهدف هذه الدراسة إلى استكشاف دور التكنولوجيا الحديثة، وعلى وجه التحديد الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، في تعزيز الابتكار وتحقيق تحديث شامل في القطاع الصحي. سنناقش كيفية مساهمة هذه التقنيات المتطورة في تحسين كفاءة الرعاية الطبية، زيادة دقة التشخيص والعلاج، وتعزيز التواصل بين المحترفين الصحيين والمريضين. كما سنتناول التحديات المحتملة التي قد تواجه تطبيق هذه التقنيات وكيف يمكن التغلب عليها لتحقيق أقصى فائدة ممكنة. بالإضافة إلى ذلك، سنبرز الأمثلة الناجحة الحالية لدمج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في الخدمات الصحية مع التركيز على دراسات حالة محلية وعالمية تساهم في تقدم هذا المجال الحيوي.

مقدمة: الثورة الرقمية والصحة العامة

مع تزايد اعتماد العالم على التكنولوجيا اليوم، أصبح واضحاً أنه ليس هناك مجال يمكن تجنب التأثير الرقمي فيه. وفي قطاع الصحة تحديدًا، تعد التحولات الناجمة عن ثورة البيانات ضخمة ومتنوعة الأشكال. يوفر استخدام الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML) فرصاً جديدة هائلة لإحداث تغيير جذري من خلال جعل خدمات الرعاية الصحية أكثر دقة وكفاءة وبأسعار معقولة للمرضى. إن القدرة الفائقة لهذين النوعين من البرمجيات للتحليل السريع للكم الهائل من المعلومات الطبية تسمح بطرق تشخيصية وتوقعات علاجية غير متوقعة سابقًا.

فهم الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي وأثرها المحتمل على الصحة

يعتبر مصطلح "الذكاء الاصطناعي" واسع جدًا ويغطي مجموعة متنوعة من تقنيات الكمبيوتر المصممة لتقليد الوظائف العقلانية البشرية مثل التعرف البصري والفهم اللغوي والإدراك العام واتخاذ القرار المستقل بناءً على الخبرة المكتسبة. بينما يشير منظور "التعلم الآلي"، وهو جزء فرعي مهم داخل الذكاء الاصطناعي، إلى قدرة النظام على اتخاذ قرارات أفضل مع مرور الوقت دون برمجتها لهذا الغرض بشكل مباشر.

على سبيل المثال، يتضمن نظام دعم القرار الطبي القائم على AI تحليل التاريخ المرضي الكامل للمريض جنبًا إلى جنب مع نتائج الاختبار الحالي واستخدام مجموعات كبيرة من بيانات المرضى السابقين لاتخاذ توصيات للعلاجات الأنسب واحتمالات النتائج المختلفة بناءً على عوامل عديدة. ومن ناحية أخرى، فإن الروبوت الجراحي الذي يتم توجيهه بواسطة ML قادر على تتبع حركة اليد أثناء عملية جراحية معقدة وضبط أدواتها وفقا لذلك مما يؤدي إلى فترات شفاء أقصر وانخفاض احتمالية حدوث مضاعفات جانبية خطيرة مقارنة بالتقنيات التقليدية.

تحديات التنفيذ والتطبيق العملي

رغم الإمكانات الواعدة لهذه التقنيات الناشئة في القطاع الصحي، إلا أنها ليست خالية تمامًا من العقبات العملية. أحد أكبر المخاطر هو قبول الجمهور وانتشاره للحلول المعتمدة على AI/ML خاصة وأن بعض الناس ربما يشعرون بعدم الراحة تجاه الاعتماد الزائد على السيارات الإلكترونية أو عدم الشعور بالأمان عند التعامل مع آلات تعتمد أساسًا على القياسات الرياضية وليس التجربة الإنسانية. علاوة على ذلك، ينبغي أخذ الاعتبار الأخلاقي بعين الاعتبار حيث إن أي خطأ مرتبط بهذه الأساليب قد تكون عواقبه وخيمة للغاية ومؤلمة لأولئك الذين يستخدمونه ولمن حولهم كذلك.

أمثلة ناجحة: حالات دراسية عالمية ومنطقة الشرق الأوسط

لقد كانت المملكة العربية السعودية رائدة بالفعل في تبني الحلول ذات الصلة بتطبيقات البيانات الضخمة والأدوات الرقمية الأخرى منذ عقد مضى. وقد ساعد تطوير مشروع الملك عبدالعزيز للنقل الحضري بجدة (BOSS)، والذي تم دمجه بنظام مراقبة المركبات عبر الأقمار الصناعية GPS لرفع مستوى السلامة والكفاءة في المدينة، في رسم الطريق نحو مزيد من الاستثمارات الحكومية لمثل هذا النهج المبتكر فيما يتعلق بشؤون المواطنين والخدمات المقدمة لهم مباشرةً وبصورة مباشرة أيضًا أثناء جائحة كورونا الأخيرة عندما قامت وزارة الصحة باستخدام قواعد البيانات الخاصة بها لفهم انتشار الفيروس ووضع سياسات صحية مناسبة استنادًا إلى تلك المع