«مايو كلينيك»: الذكاء الاصطناعي في ميدان الرعاية الصحية

تقرير حول مستقبل العناية بالمرضى وإدارة الخدمات الصحية

«مايو كلينيك»: الذكاء الاصطناعي في ميدان الرعاية الصحية
TT

«مايو كلينيك»: الذكاء الاصطناعي في ميدان الرعاية الصحية

«مايو كلينيك»: الذكاء الاصطناعي في ميدان الرعاية الصحية

أصدرت مؤسسة «مايو كلينيك» الطبية الأميركية، اليوم (الأربعاء)، تقريراً حول توجهات توظيف نظم الذكاء الاصطناعي في مجالات الرعاية الصحية.

ذكاء اصطناعي طبي

نظم الذكاء الاصطناعي: التكنولوجيا التي تمكّن أجهزة الكومبيوتر من تنفيذ أعمال قد تتطلب عقلاً بشرياً نتيجة قدرتها على الوصول إلى كميات كبيرة من المعلومات، يمكن تدريبها على حل المشكلات وتحديد الأنماط وتقديم التوصيات في شتى الميادين. وقد وظفت هذه النظم في مجموعة متنوعة من تطبيقات الرعاية الصحية.

ويتطرق تقرير أعدّه الفريق الصحافي في «مايو كلينيك» إلى ما يمكن أن تقدمه تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية. وأشار في بدايته إلى فوائد الذكاء الاصطناعي، إذ حدّد تقرير صادر عن الأكاديمية الوطنية للطب الأميركية National Academy of Medicine، ثلاث فوائد محتملة للذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الصحية:

- تحسين النتائج لكل من المرضى والفرق السريرية

- خفض تكاليف الرعاية الصحية

- تحسين صحة السكان

ويستخدم الذكاء الاصطناعي في كل سلسلة الرعاية المستمرة اليوم بدءاً من الفحوصات الوقائية حتى التشخيص والعلاج. ويتجسد ذلك في مثالين: الرعاية الوقائية، وتقييم المخاطر.

الرعاية الوقائية - تشخيصات أسرع

يمكن لفحوصات السرطان التي تستخدم الأشعة، مثل تصوير الثدي بالأشعة السينية أو فحص سرطان الرئة، الاستفادة من الذكاء الاصطناعي للمساعدة في تحقيق النتائج بشكل أسرع. على سبيل المثال، في مرض الكلى المتعدد الكيسات (PKD) polycystic kidney disease، اكتشف الباحثون أن حجم الكلى - على وجه التحديد، السمة التي تعرف باسم إجمالي حجم الكلى - يرتبط بمدى سرعة انخفاض وظائف الكلى في المستقبل. لكن تقييم الحجم الإجمالي للكلى، الذي يكون غنياً بالمعلومات الطبية، يتطلب تحليل العشرات من صور الكلى، شريحة تلو أخرى - وهي عملية شاقة يمكن أن تستغرق نحو 45 دقيقة لكل مريض.

بفضل الابتكارات التي تم تطويرها في مركز PKD في «مايو كلينيك»، يستخدم الباحثون الآن الذكاء الاصطناعي لأتمتة العملية، وتحقيق النتائج في غضون ثوانٍ. وعلق الدكتور برادلي جي إريكسون، مدير مختبر معلوماتية الأشعة في المؤسسة، بأن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يكمل العمل الشاق أو الذي يستغرق وقتاً طويلاً لاختصاصيي الأشعة، مثل تتبع الأورام والهياكل، أو قياس كميات الدهون والعضلات.

تقييم المخاطر – رصد أمراض القلب

في دراسة حول أمراض القلب أجرتها «مايو كلينيك»، نجح الذكاء الاصطناعي في تحديد الأشخاص المعرضين لخطر الإصابة بخلل في البطين الأيسر، وهو الاسم الطبي لـ«مضخة القلب الضعيفة» weak heart pump، على الرغم من عدم ظهور أعراض ملحوظة على أولئك الأفراد. وليس هذا «التقاطع» هو الوحيد بين تشخيصات أمراض القلب وبين الذكاء الاصطناعي. يقول الدكتور بافيك باتيل كبير مسؤولي الذكاء الاصطناعي في المؤسسة: «لدينا الآن نموذج ذكاء اصطناعي يمكنه أن يقول بالمصادفة: مرحباً، لديك الكثير من الكالسيوم في الشريان التاجي، وأنك معرض لخطر كبير للإصابة بنوبة قلبية أو سكتة دماغية خلال خمس أو عشر سنوات».

صحة عموم السكان

كيف يمكن لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي أن تدفع إلى تقدم أسرع في الطب والصحة العامة؟

عندما يتعلق الأمر بدعم الصحة العامة للسكان، يمكن للذكاء الاصطناعي مساعدة الأشخاص على إدارة الأمراض المزمنة بأنفسهم - مثل الربو والسكري وارتفاع ضغط الدم - من خلال ربط بعض الأشخاص بالفحص والعلاج المناسبين، وتذكيرهم باتخاذ الخطوات اللازمة لرعايتهم، مثل تناول الدواء.

يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي أيضاً في تعزيز المعلومات حول الوقاية من الأمراض عبر الإنترنت، والوصول إلى أعداد كبيرة من الأشخاص بسرعة، وحتى تحليل النص على وسائل التواصل الاجتماعي للتنبؤ بتفشي العدوى، مثل عدوى «كوفيد».

على سبيل المثال، وجدت إحدى الدراسات أن عمليات البحث عبر الإنترنت عن المصطلحات المتعلقة بـ«كوفيد-19» كانت مرتبطة بحالات «كوفيد-19» الفعلية. هنا، كان من الممكن استخدام الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بمكان حدوث تفشي المرض، ومن ثم مساعدة المسؤولين على معرفة أفضل طريقة للتواصل واتخاذ القرارات للمساعدة في وقف انتشار المرض.

رعاية فائقة للمرضى

كيف يمكن أن تساعد حلول الذكاء الاصطناعي في توفير رعاية فائقة للمرضى؟ قد تعتقد أن الرعاية الصحية التي يقدمها الكومبيوتر لا تعادل ما يمكن أن يقدمه الإنسان. وهذا صحيح في كثير من الحالات، لكنه ليس هو الحال دائماً.

أظهرت الدراسات أنه في بعض المواقف، يمكن للذكاء الاصطناعي القيام بعمل أكثر دقة من البشر. على سبيل المثال، قام الذكاء الاصطناعي بعمل أكثر دقة من أساليب علم الأمراض الحالية في التنبؤ بمن سينجو من ورم الظهارة المتوسطة mesothelioma الخبيث، وهو نوع من السرطان يؤثر على أنسجة الأعضاء الداخلية. يُستخدم الذكاء الاصطناعي لتحديد سلائل (الكتل الهلامية) القولون، وقد ثبت أنه يحسن دقة تنظير القولون ويشخص سرطان القولون والمستقيم بنفس الدقة التي يستطيعها أطباء المناظير الماهرون.

في دراسة أجريت على أحد منتديات وسائل التواصل الاجتماعي، فضل معظم الأشخاص الذين يطرحون أسئلة تتعلق بالرعاية الصحية الإجابات الواردة من روبوت الدردشة الذي يعمل بالذكاء الاصطناعي على تلك الواردة من الأطباء، ما أدى إلى تصنيف إجابات روبوت الدردشة في مرتبة أعلى من حيث الجودة والتعاطف.

ومع ذلك، يؤكد الباحثون الذين أجروا هذه الدراسة أن نتائجهم تشير فقط إلى قيمة روبوتات الدردشة هذه في الإجابة عن أسئلة المرضى، ويوصون بمتابعتها بدراسة أكثر إقناعاً.

عون ذكي للأطباء

كيف يمكن للأطباء استخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في الرعاية الصحية؟ أحد الأشياء الرئيسية التي قد يتمكن الذكاء الاصطناعي من القيام بها لمساعدة المتخصصين في الرعاية الصحية هو توفير الوقت لهم.

على سبيل المثال:

مواكبة التطورات الحالية، إذ إن انشغال الأطباء في رعاية المرضى وتنفيذ الواجبات السريرية الأخرى، قد يجعلهم في وضع أصعب لمواكبة التقدم التكنولوجي المتطور الذي يدعم الرعاية. يمكن للذكاء الاصطناعي التعامل مع كميات هائلة من المعلومات - من المجلات الطبية إلى سجلات الرعاية الصحية.

الاهتمام بتنفيذ الأعمال الشاقة. عندما يتعين على اختصاصي الرعاية الصحية إكمال مهمات مثل كتابة الملاحظات السريرية أو ملء النماذج، فمن المحتمل أن يتمكن الذكاء الاصطناعي من إكمال المهمة بشكل أسرع من الطرق التقليدية.

عيوب الذكاء الاصطناعي في الصحة

ما عيوب الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية؟ على الرغم من الإمكانات العديدة المثيرة للذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الصحية، فإن هناك بعض المخاطر التي يجب وزنها:

- إذا لم يتم تدريب الذكاء الاصطناعي بشكل مناسب، فقد يؤدي إلى التحيز والتمييز. على سبيل المثال، إذا تم تدريب الذكاء الاصطناعي على السجلات الصحية الإلكترونية، فإنه يعتمد فقط على الأشخاص الذين يمكنهم الوصول إلى الرعاية الصحية أولاً ثم يعمل على إدامة أي تحيز بشري تم تسجيله داخل السجلات ثانياً.

- يمكن لروبوتات الدردشة المدعمة بالذكاء الاصطناعي تقديم نصائح طبية مضللة أو كاذبة، ولهذا السبب هناك حاجة إلى تنظيم استخدامها بشكل فعال.

تنظيم واستخدام فعالان

وأخيراً أشار التقرير إلى أن «مايو كلينيك» تؤكد الحاجة إلى التنظيم والاستخدام الفعالين للذكاء الاصطناعي. وهي تعمل ضمن في شراكة الذكاء الاصطناعي الصحية، التي تركز على مساعدة مؤسسات الرعاية الصحية على تقييمه بشكل فعال ومنصف وآمن.

وتأمل المؤسسة أن يساعد الذكاء الاصطناعي في وضع طرق جديدة لتشخيص الأمراض وعلاجها والتنبؤ بها والوقاية منها وعلاجها.

ويمكن تحقيق ذلك عن طريق:

-اختيار المرضى الذين تتطابق مواصفاتهم مع متطلبات التجارب السريرية الواعدة.

- تطوير وتركيب أجهزة المراقبة الصحية عن بعد.

-الكشف عن الحالات المرضية غير المرصودة حالياً.

-توقع مخاطر المرض مقدماً.


مقالات ذات صلة

شراكة بين «أرامكو الرقمية» و«كومولوسيتي» لتقديم حلول الذكاء الصناعي في الخليج

الاقتصاد جناح «أرامكو الرقمية» في ملتقى الحكومة الرقمية (موقع الشركة الإلكتروني)

شراكة بين «أرامكو الرقمية» و«كومولوسيتي» لتقديم حلول الذكاء الصناعي في الخليج

أعلنت شركة «أرامكو الرقمية» السعودية توقيع اتفاقية شراكة استراتيجية مع «كومولوسيتي» العالمية الرائدة في مجال الذكاء الصناعي للأشياء في القطاع الصناعي.

«الشرق الأوسط» (الظهران)
الاقتصاد لافتة مقر بنك “جي بي مورغان تشيس آند كو” في نيويورك (رويترز)

أرباح «جي بي مورغان» تقفز 13 % في الربع الأول بدعم من التداول والصفقات

أعلن بنك «جي بي مورغان تشيس» يوم الثلاثاء، عن ارتفاع أرباحه في الربع الأول بنسبة 13 في المائة، مدعوماً بمكاسب قياسية في أنشطة التداول نتيجة تقلبات الأسواق.

«الشرق الأوسط» (نيويورك)
خاص موظفو «مينزيز» في أحد المطارات (الشركة)

خاص رئيس «مينزيز» العالمية: قطاع خدمات الطيران يمتلك قدرة فائقة على التعافي من الصدمات

في خضم التوترات الجيوسياسية، يرى رئيس مجلس إدارة شركة «مينزيز» حسن الحوري، أن التداعيات الميدانية لحالات إغلاق المجال الجوي اختبار لقطاع يمتلك مرونة عالية.

زينب علي (الرياض)
علوم بين الشاشة والطبيب

حين يقترح الذكاء الاصطناعي الدواء… مَن يقرر فعلاً؟

النماذج التنبؤية تظل محدودة في قدرتها على تمثيل التعقيد الإنساني.

د. عميد خالد عبد الحميد (لندن)
علوم صورة مولدة بالذكاء الاصطناعي لحالة مرض «بيكسونيمانيا» الوهمي

مرض وهمي ابتدعه العلماء... ينشر الذكاء الاصطناعي دراساته

ابتكر العلماء مرضاً وهمياً زعموا أنه ينتج من تأثيرات الضوء الأزرق – وهم يرصدون اليوم مدى انتشار الأخبار عنه في الأبحاث الطبية.


حين يقترح الذكاء الاصطناعي الدواء… مَن يقرر فعلاً؟

بين الشاشة والطبيب
بين الشاشة والطبيب
TT

حين يقترح الذكاء الاصطناعي الدواء… مَن يقرر فعلاً؟

بين الشاشة والطبيب
بين الشاشة والطبيب

في الطب، لم يكن القرار يوماً مجرد اختيار بين خيارات متاحة، بل لحظة مسؤولية معقدة، يقف فيها الطبيب بين ما تقوله البيانات وما يعيشه الإنسان. فالتشخيص قد يكون علماً، لكن القرار ظل دائماً فعلاً إنسانياً يقوم على مزيج من الخبرة والحدس والقدرة على قراءة ما بين السطور.

عندما يصبح القرار احتمالاً

وفي الطب النفسي تحديداً، يزداد هذا التعقيد. فالمريض ليس رقماً ولا عضواً يمكن قياسه، بل تجربة إنسانية كاملة: مشاعر، ذاكرة، وعلاقات. لذلك؛ كان اختيار الدواء أقرب إلى محاولة فهم... لا إلى تطبيق معادلة.

لكن هذا التوازن بدأ يتغير مع دخول الذكاء الاصطناعي التنبؤي، حيث لم يعد القرار يبدأ من الفهم فقط، بل من الاحتمال.

الدواء تحت مجهر الخوارزمية

من«أي دواء أختار؟» إلى «ما احتمال النجاح؟»

في دراسة حديثة نُشرت في أبريل (نيسان) 2026 في مجلة «جاما للطب النفسي» (JAMA Psychiatry)، حلّل باحثون بيانات أكثر من 300 ألف مريض لتقدير احتمالية الاستجابة لمضادات الاكتئاب من نوع مثبطات استرداد السيروتونين الانتقائية (SSRIs)، وأظهرت النتائج أن النماذج التنبؤية بلغت دقة تقارب 74 في المائة، مقارنة بما يقابل نحو 48 في المائة في الممارسة التقليدية.

لكن الأهم من الأرقام هو ما تعكسه من تحول في طريقة التفكير الطبي. فبدلاً من أن يبدأ الطبيب من خبرته ليختار الدواء، يبدأ الآن من تقدير احتمالي مسبق يوجه القرار منذ البداية... وهنا لا تتغير الإجابة فقط... بل يتغير السؤال نفسه.

مثال من العيادة... حيث يبدأ التردد

في عيادة نفسية، يحضر مريض يعاني اكتئاباً متوسطاً. في النموذج التقليدي، يختار الطبيب الدواء بناءً على خبرته، ثم يراقب الاستجابة ويعدّل العلاج عند الحاجة.

أما مع الذكاء الاصطناعي، فيمكن إدخال بيانات المريض للحصول على تقدير لاحتمال نجاح كل خيار. قد يشير النظام إلى أن دواءً معيناً يملك فرصة نجاح أعلى بنسبة 68 في المائة. في هذه اللحظة، لا يختفي دور الطبيب... لكنه يتغير.

ويظهر سؤال جديد: هل يتبع خبرته... أم الاحتمال؟

هل أصبح القرار حسابياً؟

رغم دقة هذه النماذج، فإنها لا «تفهم» المريض كإنسان، بل تحلل أنماطاً إحصائية مستخلصة من بيانات واسعة. فهي لا تدرك التاريخ النفسي أو السياق الاجتماعي أو التعقيد الشخصي للحالة. وما تقدمه هذه الأنظمة ليس قراراً، بل هو احتمال مبني على تشابه الحالات. وهنا يبرز السؤال الجوهري: هل يكفي أن يكون الخيار أكثر احتمالاً للنجاح... ليكون الخيار الأنسب؟

تعاون طبي بعقل واحد

بين الدقة والإقناع

كلما ازدادت دقة الخوارزميات، ازدادت قدرتها على إقناع الطبيب بنتائجها. لكن هذا الإقناع قد لا يعكس الحقيقة دائماً، بل قوة العرض الرقمي. ففي بيئة تعتمد على السرعة والكفاءة، قد يميل الطبيب إلى الوثوق بالنتيجة، لا لأنه تحقق من دقتها، بل لأنها تبدو منظمة وواثقة.

وهنا يكمن الخطر الحقيقي: ليس في أن تخطئ الأنظمة... بل في أن تُقنعنا بأنها لا تخطئ.

الطب النفسي الشخصي... إلى أي مدى؟

تقود هذه التطورات إلى ما يُعرف بـ«الطب النفسي الشخصي»، الذي يسعى لتخصيص العلاج وفق خصائص كل مريض. لكن الاكتئاب ليس مجرد خلل كيميائي، بل حالة معقدة تتداخل فيها عوامل بيولوجية ونفسية واجتماعية، مثل التجارب الحياتية والعلاقات والضغوط اليومية - وهي عناصر يصعب قياسها بالكامل. لذلك؛ تظل النماذج التنبؤية محدودة بقدرتها على تمثيل هذا التعقيد الإنساني.

ما الذي يتغير فعلاً؟

التغيير الأهم ليس في دقة اختيار الدواء، بل في دور الطبيب. فلم يعد الطبيب المصدر الوحيد للقرار، بل أصبح مفسراً لتوصيات خوارزمية، ومقيّماً لمدى توافقها مع واقع المريض. وهذا يعيد تعريف دوره: من صانع قرار مباشر... إلى حارس للمعنى الإنساني داخل القرار. لكن هذا التحول يطرح سؤالاً أخلاقياً عميقاً: من يتحمل المسؤولية؟ الطبيب... أم النظام؟

الخلاصة: القرار ليس رقماً

قد تساعد الخوارزميات في توجيه القرار، لكنها لا تتحمل مسؤوليته. فالطب لم يكن يوماً مجرد اختيار الخيار الأكثر احتمالاً، بل كان دائماً تحملاً لنتائج هذا الاختيار في سياق إنساني معقد. ولهذا؛ قد لا يكون السؤال:

هل يستطيع الذكاء الاصطناعي اختيار الدواء؟ بل: هل يمكن اختزال القرار الطبي... في رقم؟


مرض وهمي ابتدعه العلماء... ينشر الذكاء الاصطناعي دراساته

صورة مولدة بالذكاء الاصطناعي لحالة مرض «بيكسونيمانيا» الوهمي
صورة مولدة بالذكاء الاصطناعي لحالة مرض «بيكسونيمانيا» الوهمي
TT

مرض وهمي ابتدعه العلماء... ينشر الذكاء الاصطناعي دراساته

صورة مولدة بالذكاء الاصطناعي لحالة مرض «بيكسونيمانيا» الوهمي
صورة مولدة بالذكاء الاصطناعي لحالة مرض «بيكسونيمانيا» الوهمي

ابتكر العلماء مرضاً وهمياً زعموا أنه ينتج من تأثيرات الضوء الأزرق – وهم يرصدون اليوم مدى انتشار الأخبار عنه في الأبحاث الطبية، كما كتبت لوسيا أورباخ (*).

حيلة علمية

انطلت حيلة مرض غير موجود على نظم الذكاء الاصطناعي، وانتشرت أخباره على أنه حقيقة طبية. ويشرح الباحثون الذين ابتدعوه كيف حدث ذلك، ولماذا يكشف فعلاً عن ثغرة خطيرة في النماذج الذكية الحالية.

مرض «بيكسونيمانيا»

سميت الحالة المبتدعة بمصطلح «بيكسونيمانيا» bixonimania، ووصفت بأنها حالة شائعة، ربما تعانيها إذا كنت تعاني احمراراً وتهيجاً في العينين نتيجة التعرض المفرط للضوء الأزرق المنبعث من الشاشات. لكن إليك معلومة طريفة: «بيكسونيمانيا» ليست مرضاً حقيقياً.

اختبار تفسيرات الذكاء الاصطناعي

ابتداءً من مطلع عام 2024، بدأ العلماء بنشر دراسات زائفة على الإنترنت حول هذا المرض الوهمي، بهدف اختبار كيفية تفسير الذكاء الاصطناعي لهذه المعلومات المضللة، وما إذا كان سينشرها على أنها نصائح صحية موثوقة.

قادت ألميرا عثمانوفيتش ثونستروم، الباحثة الطبية في جامعة غوتنبرغ بالسويد، هذه التجربة، إذ قامت هي وفريقها بابتكار حالة جلدية وهمية، ثم قام الفريق بتحميل دراستين وهميتين عنها إلى خادم ما قبل النشر في أوائل عام 2024.

وقالت أوسمانوفيتش ثونستروم: «أردتُ أن أرى ما إذا كان بإمكاني ابتكار حالة طبية غير موجودة في قاعدة البيانات».

وقد نجحت التجربة، ففي غضون أسابيع، بدأت كبرى شركات الأدوية في تقديم هذه الحالة بصفته تشخيصاً لمن يبحثون عن أعراضهم.

* نموذج «مايكروسوفت كوبايلوت» ذكر أن «هوس الانعكاسات» ليس تشخيصاً طبياً معترفاً به على نطاق واسع حتى الآن، ولكن الكثير من الأبحاث والتقارير الحديثة تناقشه بوصفه حالة حميدة يتم تشخيصها بشكل خاطئ، وترتبط بالتعرض المطول لمصادر الضوء الأزرق مثل الشاشات.

* نموذج «تشات جي بي تي» ذكر أن «هوس الانعكاسات» هو نوع فرعي جديد مقترح من التصبغ حول العينين (الهالات السوداء حول العينين) يُعتقد أنه مرتبط بالتعرض للضوء الأزرق المنبعث من الشاشات الرقمية.

أخبار مقلقة

ونشر الكاتب كريس ستوكل-ووكر تقريراً عن هذا التزييف في مجلة «نتشر». وفي مقابلة له علل متحدث باسم «أوبن إيه آي» هذا بالقول إن «النماذج التي تُشغّل الإصدار الحالي من (تشات جي بي تي) مثل (جي بي تي-5) أفضل الآن بكثير من النماذج السابقة، في توفير معلومات طبية آمنة ودقيقة».

والمشكلة الأكثر إثارة للقلق هي أن هذه الأبحاث المزيفة قد استُشهد بها الآن في أدبيات علمية مُحكّمة. وقد أخبرت أوسمانوفيتش ثونستروم ستوكل-ووكر أن هذا يُشير إلى أن الباحثين كانوا «يعتمدون على مراجع مُولّدة بواسطة الذكاء الاصطناعي دون قراءة الأبحاث الأصلية».

كيف نجحت هذه الخدعة؟

أطلقت أوسمانوفيتش ثونستروم على الحالة اسم «بيكسونيمانيا»، وقالت إن الاسم «يبدو سخيفاً... لأني أردت أن أوضح تماماً لأي طبيب أو أي فرد من الطاقم الطبي أن هذه حالة مُختلقة؛ لأنه لا يُمكن تسمية أي حالة عين، بالهوس mania - فهذا مصطلح نفسي».

إشارات خفية وصريحة لجمهور القراء

كما وُضعت عشرات الإشارات الخفية التي تُشير إلى أن الحالة مُختلقة، مثل أن الباحث الرئيسي، لازليف إزغوبليينوفيتش- وهو اسم مستعار- يعمل في جامعة وهمية تُدعى جامعة أستيريا هورايزون، في مدينة وهمية تُدعى نوفا سيتي، في كاليفورنيا.

وتوجهت الدراسة بالشكر، وهمياً، إلى «الأستاذة ماريا بوم من أكاديمية ستار فليت على لطفها وكرمها في المساهمة بمعرفتها ومختبرها على متن سفينة (يو إس إس إنتربرايز)». وذكرت أن التمويل جاء من «مؤسسة البروفسور سايدشو بوب لعملها في مجال الخدع المتقدمة».

لكن، حتى ولو لم يصل القراء إلى هذه الفقرة، فإنهم كانوا سيكتشفون زيف كل الحالة من خلال التصريحات الصريحة في المقدمة، مثل «هذه الدراسة بأكملها من نسج الخيال» و«تم اختيار خمسين شخصاً وهمياً تتراوح أعمارهم بين 20 و50 عاماً لمجموعة الدراسة».

ما هي تداعيات مشروع بيكسونيمانيا؟

منذ نشر مقال ستوكل-ووكر في 7 أبريل (نيسان) 2026، بدأت الكثير من أنظمة الذكاء الاصطناعي في إنتاج مخرجات مصححة. سابقاً، كانت مختبرات التعلم الآلي تعتمد على أربعة مصادر رئيسية للمعلومات: منشوران على مدونة Medium بتاريخ 15 مارس (آذار) 2024، وورقتان بحثيتان منشورتان مسبقاً على SciProfiles بتاريخ 26 أبريل و6 مايو (أيار) من العام نفسه.

تأثير متواصل

لكن تأثير التجربة لا يزال قائماً. إذ لم تُجرَ هذه الدراسة لمجرد المزاح. كان هدف عثمانوفيتش ثونستروم هو تحديد مشكلة جوهرية خطيرة في اعتماد المجتمع المتزايد على الذكاء الاصطناعي.

يقول أليكس رواني، باحث دكتوراه في المعلومات الصحية المضللة في «يونيفرسيتي كوليدج لندن»: «إذا كانت العملية العلمية نفسها والأنظمة الداعمة لها ماهرة، ولا تستطيع رصد وتصفية أجزاء كهذه، فنحن محكوم علينا بالفشل. هذه دورة متقدمة في كيفية عمل المعلومات المضللة والمغلوطة».

ذكاء اصطناعي بوتيرة سريعة

تتطور تقنية الذكاء الاصطناعي بوتيرة سريعة للغاية؛ ما يُعجِز الباحثين عن وضع ضمانات وبروتوكولات اختبار فعّالة. يقول محمود عمر، الطبيب والباحث المتخصص في تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية بكلية الطب بجامعة هارفارد في بوسطن، ماساتشوستس، إن سرعة طرح النماذج الجديدة في السوق تجعل من الصعب التوصل إلى «إجماع أو منهجية لاختبار كل نموذج تلقائياً». عثمانوفيتش ثونستروم ليست أول من أشار إلى ذلك.

معلومات علمية مزيفة

لم تكن عثمانوفيتش ثونستروم أول من اختبر ما يمكن أن ينتجه الذكاء الاصطناعي من تغذية معلومات أكاديمية زائفة. فقد صرّحت إليزابيث بيك، عالمة الأحياء الدقيقة الهولندية ومستشارة النزاهة العلمية، بأن باحثين قاموا حتى بتأليف كتب وأوراق بحثية مزيفة لزيادة عدد الاستشهادات بها على «غوغل سكولار». ويكمن القلق الأكبر في تغذية نماذج الذكاء الاصطناعي بهذه المعلومات الزائفة، التي بدورها تعيد إنتاج هذه المعلومات المغلوطة، ما يُبعد المستخدمين أكثر فأكثر عن الواقع.

ويعمل العلماء وخبراء الأخلاقيات حالياً على قدم وساق لإيجاد حلول عملية لهذه النتائج. ومن المقلق أن تمر ادعاءات علمية ذات مصادر مشكوك فيها عبر منصات التعلم الإلكتروني دون أي رقابة. وقال رواني: «علينا حماية ثقتنا كما نحمي الذهب. الوضع فوضوي للغاية الآن».

* «إنك» - خدمات «تريبيون ميديا»


اختراق علمي: تحديد السبب الجيني لربع مرضى العصبون الحركي

العصبون الحركي هو مرض عصبي خطير
العصبون الحركي هو مرض عصبي خطير
TT

اختراق علمي: تحديد السبب الجيني لربع مرضى العصبون الحركي

العصبون الحركي هو مرض عصبي خطير
العصبون الحركي هو مرض عصبي خطير

في تطور علمي بارز كشف باحثون دوليون عن دور أكبر مما كان يُعتقد سابقاً للعوامل الجينية في الإصابة بمرض العصبون الحركي، وهو مرض عصبي خطير يسبب ضعفاً تدريجياً في العضلات، ويؤدي في النهاية إلى الشلل.

وتُعد الدراسة التي نُشرت في مجلة «Nature Genetics» في 31 مارس (آذار) 2026 هي الأكبر من نوعها حتى الآن، حيث أظهرت أن سبباً جينياً يمكن تحديده لدى نحو واحد من كل أربعة مرضى. وهذه النسبة تمثل ارتفاعاً ملحوظاً مقارنة بالتقديرات السابقة التي كانت تشير إلى حالة واحدة فقط من كل خمسة.

تعاون دولي واسع

أُجريت الدراسة ضمن مشروع Project MinE، وهو تحالف بحثي عالمي يهدف إلى فهم الأساس الجيني لمرض العصبون الحركي. وشارك في قيادة هذا الجهد باحثون من جامعة كينغز كوليدج لندن King's College London وإشراف مشترك من كيفن كينا ويان فيلدينك من قسم علم الأعصاب الانتقالي مركز الدماغ المركز الطبي الجامعي جامعة أوتريخت الهولندية.

قام الفريق بتحليل الحمض النووي «دي إن إيه» لأكثر من 18 ألف مريض، من بينهم نحو 2000 عينة من بنك الحمض النووي البريطاني الخاص بالمرض UK MND DNA Bank الذي يُدار بالتعاون مع مستشفى كينغز كوليدج التابع لهيئة الخدمات الصحية الوطنية البريطانية.

مرض سريع التقدم

يُعد مرض العصبون الحركي المعروف اختصاراً بـMND motor neuron disease من الأمراض التنكسية التي تصيب الخلايا العصبية المسؤولة عن التحكم في الحركة. ومع مرور الوقت يفقد المرضى القدرة على الحركة، والكلام، والتنفس، وغالباً ما يؤدي المرض إلى الوفاة خلال نحو عامين من التشخيص.

ورغم أن نحو 10 في المائه فقط من الحالات لديها تاريخ عائلي واضح، فإن النتائج الجديدة تشير إلى أن العوامل الجينية قد تكون أكثر انتشاراً مما كان يُعتقد.

اكتشاف طفرات نادرة

ما يميز هذه الدراسة هو حجمها الكبير الذي أتاح للباحثين اكتشاف طفرات جينية نادرة لم تكن معروفة سابقاً. ففي حين ركزت الدراسات السابقة على الطفرات الشائعة، أو الموروثة داخل العائلات، سمح هذا التحليل الواسع برصد تغيرات جينية نادرة عبر مجموعة كبيرة من المرضى.

وتُظهر النتائج أن 25 في المائه من المرضى يحملون تغيرات جينية مرتبطة بالمرض، سواء كان لديهم تاريخ عائلي أم لا، ما يعزز فكرة أن الجينات تلعب دوراً محورياً في تطور الحالة.

تأثير مباشر على العلاج

ولا تقتصر أهمية هذه الاكتشافات على الفهم العلمي فقط، بل تمتد إلى الممارسة الطبية، إذ إن معرفة الطفرات الجينية لدى المريض يمكن أن تساعد الأطباء في تحديد مسار المرض، والتنبؤ بتطوره، بل وقد تؤثر في اختيار العلاج. كما أن بعض هذه الطفرات قد تكون موروثة، ما يجعلها ذات أهمية لأفراد العائلة، إذ يمكن أن تساعد الفحوصات الجينية في الكشف المبكر عن خطر الإصابة.

وفي هذا السياق قال أحد المشاركين في الدراسة الدكتور عمار الجلبي من قسم العلوم العصبية الأساسية والسريرية معهد موريس وول للعلوم العصبية السريرية في كينغز كوليدج إن هذه الدراسة توسّع بشكل كبير فهمنا لأسباب المرض، وتُظهر أن للعوامل الجينية دوراً مهماً لدى نحو ربع المرضى، بغض النظر عن وجود تاريخ عائلي. وهذا يعني أنه ينبغي عرض الفحص الجيني على جميع المرضى.

أمل لعلاجات موجهة

ولا يزال علاج مرض العصبون الحركي حتى الآن محدوداً للغاية. ومع ذلك شهد عام 2022 تطوراً مهماً مع ظهور دواء يستهدف طفرة محددة في جين يُعرف باسم SOD1، وهو ما يُعد أول علاج موجه لسبب جيني محدد للمرض. لكن هذا العلاج لا يفيد سوى نسبة صغيرة من المرضى تُقدّر بنحو 2 في المائه في المملكة المتحدة.

وقد تغيّر الاكتشافات الجديدة هذا الواقع، إذ توفر أهدافاً جينية جديدة يمكن تطوير علاجات موجهة لها في المستقبل على غرار ما حدث مع جين SOD1.

أهمية الفحص الجيني

تعكس هذه النتائج تحولاً متزايداً نحو الطب الشخصي، حيث يتم تصميم العلاج بناءً على الخصائص الجينية لكل مريض. ومع تقدم الأبحاث قد يصبح من الممكن في المستقبل تطوير علاجات تستهدف الطفرات الجينية المحددة لكل حالة، ما يزيد من فعالية العلاج، ويحسن جودة الحياة.

وتشير الدراسة إلى أن توسيع نطاق الفحوصات الجينية قد يكون خطوة ضرورية في إدارة المرض. فمع توفر معلومات أكثر دقة عن الأسباب الجينية يمكن تحسين التشخيص، وتقديم استشارات وراثية للعائلات، وربما الوقاية في بعض الحالات.

وفي ظل غياب علاج شافٍ حتى الآن، تمثل هذه الدراسة خطوة مهمة نحو فهم أعمق لمرض العصبون الحركي. وبينما لا يزال الطريق طويلاً، فإن تحديد المزيد من الأسباب الجينية يفتح آفاقاً جديدة للأمل، لا للمرضى فحسب، بل أيضاً لعائلاتهم، وللعلماء الساعين إلى تحويل هذه الاكتشافات إلى علاجات تنقذ الأرواح.