الأحد 29/ديسمبر/2024 - 01:21 م

يعمل الذكاء الاصطناعي على تحويل الرعاية الصحية بسرعة، حيث يوفر فرصًا هائلة ومخاطر كبيرة، وتعمل الأدوات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي على إحداث ثورة في الطريقة التي يشخص بها المتخصصون الطبيون الأمراض ويعالجونها ويديرونها، ولكن تبنيها يأتي أيضًا مع تحديات أخلاقية وعملية وفنية، لذلك يشارك الخبراء، الدور المتنامي للذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية، وفقًا لـ news18.

الدور المتزايد للذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية

المزايا

التشخيص المحسن، حيث تستطيع خوارزميات الذكاء الاصطناعي تحليل الصور الطبية ونتائج المختبرات والبيانات الجينية بدقة ملحوظة، على سبيل المثال، تساعد الأدوات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي الآن في الكشف المبكر عن السرطان وأمراض القلب والأوعية الدموية والحالات العصبية.

يتيح الطب الشخصي للذكاء الاصطناعي تطوير خطط علاج مخصصة من خلال تحليل البيانات الخاصة بالمريض، بما في ذلك الجينات ونمط الحياة والأمراض المصاحبة.

الكفاءة التشغيلية، يعمل الذكاء الاصطناعي على تبسيط المهام الإدارية مثل جدولة المرضى، والفواتير، وتخصيص الموارد، والتذكيرات للمرضى، مما يسمح لمقدمي الرعاية الصحية بالتركيز بشكل أكبر على رعاية المرضى.

اكتشاف الأدوية وتطويرها، حيث يعمل الذكاء الاصطناعي على تسريع عملية تطوير الأدوية من خلال تحديد المرشحين المحتملين للأدوية، وتحسين تصميمات التجارب السريرية، والتنبؤ بالآثار الجانبية.

المخاطر

الخصوصية والأمان للبيانات تتطلب أنظمة الذكاء الاصطناعي مجموعات كبيرة من البيانات، مما يثير المخاوف بشأن حماية المعلومات الحساسة للمرضى، ويمكن أن تؤدي الهجمات الإلكترونية إلى خرق البيانات وإساءة استخدامها.

قد تؤدي نماذج الذكاء الاصطناعي المتحيزة التي يتم تدريبها على مجموعات بيانات متحيزة إلى إنتاج نتائج تمييزية، مما يؤثر بشكل غير متناسب على السكان المهمشين.

التحقق السريري والموثوقية يجب أن تخضع خوارزميات الذكاء الاصطناعي لاختبارات وتوثيق صارمين قبل التنفيذ لضمان الدقة والموثوقية، فإن الاعتماد المفرط على أدوات الذكاء الاصطناعي دون إشراف بشري قد يؤدي إلى أخطاء فادحة.

التحديات الأخلاقية قد يؤدي الوتيرة السريعة لتطوير الذكاء الاصطناعي إلى عدم وجود أطر تنظيمية مناسبة، وقد تنشأ معضلات أخلاقية بما في ذلك القضايا المتعلقة بالمساءلة والموافقة المستنيرة.

التكلفة وإمكانية الوصول قد تؤدي تكاليف التطوير والتنفيذ المرتفعة إلى الحد من اعتماد الذكاء الاصطناعي في أنظمة الرعاية الصحية ذات الدخل المنخفض.