ما الذي يجب أن نخشاه من الذكاء الاصطناعي في الطب؟

آمال ومخاطر توظيفه بميدان الرعاية الصحية

ما الذي يجب أن نخشاه من الذكاء الاصطناعي في الطب؟
TT

ما الذي يجب أن نخشاه من الذكاء الاصطناعي في الطب؟

ما الذي يجب أن نخشاه من الذكاء الاصطناعي في الطب؟

هل تعتبر التهديدات المرتبطة بالذكاء الاصطناعي بنفس القدر من السوء الذي يخشاه البعض، أم هل يكون الذكاء الاصطناعي حميداً نسبياً؟ هل يمكن أن يكون الجواب في مكانٍ ما بينهما؟

إن وجهات النظر حول الذكاء الاصطناعي كثيرة. وسواء كان ذلك في الطب أو الأمن أو التعليم، فإن التطبيقات الجديدة التي تبحث عن ميزة الذكاء الاصطناعي تستمر في النمو. ولقد أدى هذا إلى ظهور الدعوات المنادية بضبط النفس ووضع التنظيمات الحقوقية بنيّة حسنة، أو على أقل تقدير إبطاء النمو والانتشار.

الذكاء الاصطناعي في الطب

وللتخفيف عن بعض هذه المخاوف، ينبغي النظر في أحد المجالات التي يثبت فيها الذكاء الاصطناعي مقدرته على تقديم فوائد وإمكانات كبيرة: الطب وتقديم الرعاية الصحية.

يسلط مقال نُشر مؤخراً في «ميدسكيب ميديكال نيوز» الضوء على الدراسات التي تمنح الذكاء الاصطناعي ميزة في تقديم رعاية طبية أكثر دقة وموثوقية. وقد جادل إريك توبول، مؤسس ومدير معهد «سكريبس» للأبحاث الانتقالية، بأن مستقبل الطب يكمن في الذكاء الاصطناعي، مع فوائد مثل الإقلال من الأخطاء الطبية وتقديم تشخيصات وخطط علاجية أكثر قوة.

قد يدفع البعض بأن الذكاء الاصطناعي ليس له مشاعر، وبالتالي لا يمكن أن يحل محل الوظائف التي تتطلب التفاعلات الإنسانية والتعاطف والحساسية. وفي حين أنه من الصحيح القول إن الذكاء الاصطناعي ليس لديه مشاعر أو أخلاقيات، فإن الأنظمة الطبية للذكاء الاصطناعي لا تحتاج إلى الشعور؛ لأن مرضاها لديهم ذلك. وما يريده المرضى ويحتاجونه بالتأكيد من أطبائهم هو وقتهم واهتمامهم، الأمر الذي يستلزم الصبر، وهو جانب تمتلكه أنظمة الذكاء الاصطناعي بكثرة. وفي الواقع، قد يفسر البعض الصبر على أنه بديل عن التعاطف الإنساني والحساسية، في حين أن عدم الصبر قد يفسر على أنه نقيض لهذه الخصائص البشرية.

الشركات والذكاء الاصطناعي

مع شراء الشركات أكثر فأكثر للمؤسسات الطبية، فإن لها تأثيراً قوياً في نهاية المطاف على الممارسات الطبية لتلك المؤسسات، وعلى تقديم خدمات الرعاية الصحية. وتعتبر الشركات مصالح المساهمين والمستثمرين فيها هدفها الأسمى.

ولهذا يتم الضغط على الأطباء ومقدمي الرعاية الصحية للحصول على المزيد من أرباح الرعاية الصحية خلال فترات زمنية ضيقة. وسيوفر ذلك فرصة لمزيد من التشخيص الخاطئ وضعف تقديم الرعاية الصحية.

آمال ومخاطر

• آمال واعدة: يمكن للنظم الطبية للذكاء الاصطناعي معالجة المعلومات بسرعة لا نهائية أكثر من أي طبيب بشري. كما أن الأنظمة الطبية التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي لديها إمكانية الوصول إلى البيانات والمعرفة الطبية. وقد استطاعت استيعابها لمرات عديدة أكثر من الأطباء البشريين ومقدمي الخدمات السريرية.

وهذا يعني أن النظام الطبي للذكاء الاصطناعي قد يكتشف حالة غير عادية يمكن أن تسرع التشخيص، وتحديد خطة علاج مناسبة وإنقاذ الأرواح - وكل ذلك بتكلفة أقل - بل إنه قد يُحدد حالة جديدة من خلال القضاء بشكل شامل على إمكانية الإصابة بجميع الأمراض المعروفة المحتملة، ما يخلق معرفة جديدة بصورة فعالة من خلال عملية الاستبعاد.

• قصور ومخاطر: مع ذلك، فإن النظم الطبية للذكاء الاصطناعي تعاني من أوجه قصور ومخاطر.

إن الكم الهائل من البيانات التي تُستخدم لتدريب الأنظمة الطبية العاملة في مجال الذكاء الاصطناعي كان مصدره الأطباء، ومؤسسات الرعاية الصحية المرتكزة على البشر.

وإذا ما حدث أن غرقت مصادر البيانات البشرية في بحر من البيانات التي يولدها الذكاء الاصطناعي نفسه، فقد نجد في مرحلةٍ ما، أن أنظمة الذكاء الاصطناعي الطبية سوف تعتمد بالمقام الأول على البيانات المولدة من قبلها داخل مؤسسات الرعاية الطبية. والسؤال هنا: هل يؤدي هذا إلى الإضرار بجودة الرعاية التي تقدمها النظم الطبية للذكاء الاصطناعي؟

وهناك الفهم الأساسي لكيفية عمل أنظمة الذكاء الاصطناعي الطبية؛ إذ تستند الكثير من المخرجات إلى الملاحظة على الرابطات الإحصائية المعقدة. ولا يوجد إلا القليل من العاملين في المجال الطبي، إن وُجدوا، الذين يفهمون هذه النماذج، وكيف تُستخدم هذه النماذج البيانات وكيفية الحصول على نواتجها.

بطبيعة الحال، يستند قسم كبير من الطب السريري إلى الأدلة، التي تستند بدورها إلى تجارب سريرية أو تجارب رصدية ممتدة. وعند النظر إليها في هذا السياق، فإن الأنظمة الطبية التي تعتمد الذكاء الاصطناعي تتبنى نهجاً مماثلاً، في ظل الفترة الزمنية اللازمة لاستخلاص رؤيتها بشكل مركز.

البيانات المتحيزة وخرق الخصوصية

• تحيّز البيانات: هناك قضايا تحيز البيانات والخصوصية. والبيانات الطبية متحيزة بطبيعتها؛ لأنها تأتي من عالم متحيز.

إن تنظيف مثل هذه البيانات من شأنه أن يغير البيانات نفسها، مع عواقب غير متوقعة قد تسفر عن تحيز أنظمة الذكاء الاصطناعي الطبية أيضاً بطرق غير متوقعة، بل قد يعرض هذا للخطر فاعلية مثل هذه الأنظمة. وفي الأمد القريب، إذا كان لنا أن نتعامل مع قضايا تحيز البيانات، فلا بد من التعامل مع مخرجاتها؛ أي تماماً كما تتعامل معها الأنظمة البشرية اليوم. أما الهدف على المدى الطويل فأكثر تعقيداً، وهو أن تتخلص نظم الذكاء الاصطناعي ذاتها من هذه التحيزات، كما نقول، بطريقة غير متحيزة.

* أستاذ علوم الكومبيوتر،

وطبيبة الصحة العامة، بجامعة إلينوي

في أوربانا-شامبين... خدمات «تريبيون ميديا»• خصوصية البيانات: المسألة الأخرى المثيرة للقلق هي خصوصية البيانات، التي تبدو مبالغاً فيها وكثيراً ما تتضخم، الأمر الذي يؤجج المخاوف. ولا بد من أخذ ضمانات الخصوصية في الحسبان دوماً. ولكن لا توجد طرق مضمونة لضمان الخصوصية العامة والكاملة، فكثير من الناس يضحون من دون قصد بالخصوصية الشخصية من أجل الراحة الشخصية، وغالباً ما يكون ذلك من غير تفكير.

وكثيراً ما يخلط الناس بين الخصوصية الشخصية والسيطرة الشخصية على بياناتهم. ومع ذلك فإن السماح بالوصول إلى بياناتنا الشخصية بموافقتنا، كما نفعل عندما نستخدم وسائل التواصل الاجتماعي، لا يبقينا أكثر أماناً مما لو كان الآخرون يصلون إلى بياناتنا من دون علم منا.

تحتاج النظم الطبية للذكاء الاصطناعي إلى بيانات مجهولة المصدر كمدخلات؛ لذا فإن حماية سلامة عملية إخفاء الهوية هي ما نستطيع أن نتوقعه بشكل معقول.

إن كل ما لا يمكن فهمه بسهولة يمكن أن يثير الخوف... والذكاء الاصطناعي مؤهل لذلك بالتأكيد.

وفي عالم مليء بعدم اليقين والمخاطر، تقدم أنظمة الذكاء الاصطناعي بكافة أنواعها فوائد هائلة. ومع ذلك فإن حالة عدم اليقين والمخاطر المحيطة بنا لن تزول بأعجوبة مع الذكاء الاصطناعي؛ لذا فإن الحيطة والحذر مطلوبان.



«جراح آلي» بذكاء اصطناعي دُرّب على مشاهدة فيديوهات طبية

«جراح آلي» بذكاء اصطناعي دُرّب على مشاهدة فيديوهات طبية
TT

«جراح آلي» بذكاء اصطناعي دُرّب على مشاهدة فيديوهات طبية

«جراح آلي» بذكاء اصطناعي دُرّب على مشاهدة فيديوهات طبية

«تخيل أنك بحاجة إلى إجراء عملية جراحية في غضون بضع دقائق لأنك قد لا تنجو... لا يوجد جراحون في الجوار ولكن يوجد روبوت جراحي مستقل متاح يمكنه إجراء هذا الإجراء باحتمالية عالية جداً للنجاح، هل ستغتنم الفرصة؟» هذا ما أجابني به طالب ما بعد الدكتوراه بجامعة جونز هوبكنز عبر البريد الإلكتروني، لدى سؤالي عن التطوير الجديد.

تعليم الروبوت بمقاطع فيديو للجراحة

لأول مرة في التاريخ، تمكن كيم وزملاؤه من تعليم الذكاء الاصطناعي استخدام آلة جراحة آلية لأداء مهام جراحية دقيقة، من خلال جعلها تشاهد آلاف الساعات من الإجراءات الفعلية التي تحدث في ردهات جراحية حقيقية. ويقول فريق البحث إنه تطور رائد يتجاوز حدوداً طبية محددة ويفتح الطريق لعصر جديد في الرعاية الصحية.

وفقاً لورقتهم البحثية المنشورة حديثاً، يقول الباحثون إن الذكاء الاصطناعي تمكن من تحقيق مستوى أداء مماثل لجراحي البشر دون برمجة مسبقة.

جراحة بتوظيف الروبوت

تدريب على العروض بدلاً من البرمجة

وبدلاً من محاولة برمجة الروبوت بشق الأنفس للعمل -وهو ما تقول ورقة البحث إنه فشل دائماً في الماضي- قاموا بتدريب هذا الذكاء الاصطناعي من خلال شيء يسمى التعلم بالتقليد، وهو فرع من الذكاء الاصطناعي حيث تراقب الآلة وتكرر الأفعال البشرية. سمح هذا للذكاء الاصطناعي بتعلم التسلسلات المعقدة للأفعال المطلوبة لإكمال المهام الجراحية عن طريق تقسيمها إلى مكونات حركية. وتترجم هذه المكونات إلى أفعال أبسط -مثل زوايا المفاصل ومواضعها ومساراتها- والتي يسهل فهمها وتكرارها وتكييفها أثناء الجراحة.

توظيف روبوت «دافنشي» للتدريب

استخدم كيم وزملاؤه نظام دافنشي الجراحي كأيدٍ وعيون لهذا الذكاء الاصطناعي. ولكن قبل استخدام المنصة الروبوتية الراسخة (التي يستخدمها الجراحون حالياً لإجراء عمليات دقيقة محلياً وعن بُعد) لإثبات نجاح الذكاء الاصطناعي الجديد، قاموا أيضاً بتشغيل محاكاة افتراضية. وقد سمح هذا بتكرار أسرع وتحقق من السلامة قبل تطبيق الإجراءات التي تم تعلمها على الأجهزة الفعلية.

«كل ما نحتاجه هو إدخال الصورة، ثم يجد نظام الذكاء الاصطناعي هذا الإجراء الصحيح»، كما يقول كيم. كانت روبوتات دافنشي أيضاً مصدر مقاطع الفيديو التي حللها الذكاء الاصطناعي، باستخدام أكثر من 10000 تسجيل تم التقاطها بواسطة كاميرات المعصم أثناء العمليات الجراحية التي يقودها الإنسان.

تعلّم 3 مهام جراحية

وكان الهدف تعلم ثلاث مهام جراحية: التعامل مع إبرة جراحية وتحديد موضعها، ورفع الأنسجة والتلاعب بها بعناية، والخياطة -كلها مهام معقدة تتطلب تحكماً دقيقاً وحساساً للغاية.

مكنت مجموعة البيانات واسعة النطاق هذه الذكاء الاصطناعي من تعلم الاختلافات الدقيقة بين الإجراءات الجراحية المتشابهة، مثل شدة التوتر المناسب اللازم للتعامل مع الأنسجة دون التسبب في ضرر.

تعد مقاطع الفيديو التدريبية هذه جزءاً صغيراً جداً من مستودع واسع النطاق للبيانات الجراحية. مع ما يقرب من 7000 روبوت دافنشي قيد الاستخدام في جميع أنحاء العالم، هناك مكتبة ضخمة من العروض الجراحية للمراقبة والتعلم منها، والتي يستخدمها فريق البحث الآن لتوسيع ذخيرة الذكاء الاصطناعي الجراحية لدراسة جديدة لم تُنشر بعد.

«في عملنا المتابع، والذي سنصدره قريباً، ندرس ما إذا كانت هذه النماذج يمكن أن تعمل في الإجراءات الجراحية طويلة المدى التي تنطوي على هياكل تشريحية غير مرئية»، يكتب كيم، في إشارة إلى الإجراءات الجراحية المعقدة التي تتطلب التكيف مع حالة المريض في أي وقت معين، مثل إجراء عملية جراحية على جرح داخلي خطير.

التحقق من صحة النموذج المطور

أثناء التطوير، عمل الفريق عن كثب مع الجراحين الممارسين لتقييم أداء النموذج وتقديم ملاحظات حاسمة (خاصة فيما يتعلق بالتعامل الدقيق مع الأنسجة)، والتي قام الروبوت بدمجها في عملية التعلم الخاصة به.

أخيراً، للتحقق من صحة النموذج، استخدموا مجموعة بيانات منفصلة غير مدرجة في التدريب الأولي لإنشاء محاكاة افتراضية، ما يضمن قدرة الذكاء الاصطناعي على التكيف مع السيناريوهات الجراحية الجديدة وغير المرئية قبل الشروع في اختبارها في الإجراءات المادية. أكد هذا التحقق المتبادل قدرة الروبوت على التعميم بدلاً من مجرد حفظ الإجراءات، وهو أمر بالغ الأهمية بالطبع نظراً للعدد المجهول المحتمل الذي قد ينشأ في غرفة العمليات.

جراح آلي «ذو خبرة»

كل شيء سار بشكل جميل إذ تعلم نموذج الروبوت هذه المهام إلى مستوى الجراحين ذوي الخبرة. يقول أكسل كريغر، الأستاذ المساعد في الهندسة الميكانيكية في جامعة جونز هوبكنز والمؤلف الرئيسي للدراسة، في بيان عبر البريد الإلكتروني: «إنه لأمر سحري حقاً أن يكون لدينا هذا النموذج حيث كل ما نقوم به هو تلقيمه مدخلات الكاميرا، ويمكنه التنبؤ بالحركات الروبوتية اللازمة للجراحة». «نعتقد أن هذا يمثل خطوة مهمة إلى الأمام نحو أفق جديد في مجال الروبوتات الطبية».

تطوير رائد

إن أحد مفاتيح هذا النجاح هو استخدام الحركات النسبية بدلاً من التعليمات المطلقة. ففي نظام دافنشي قد لا تنتهي الأذرع الآلية إلى حيث هي مقصودة تماماً بسبب التناقضات الطفيفة في حركة المفصل التي تتراكم على مدار عدة حركات ويمكن أن تؤدي في النهاية إلى أخطاء كبيرة -خاصة في بيئة حساسة مثل الجراحة. كان على الفريق إيجاد حل، لذا بدلاً من الاعتماد على هذه القياسات، قام بتدريب النموذج على التحرك بناءً على ما يلاحظه في الوقت الفعلي أثناء إجراء العملية.

لكن الابتكار الرئيسي هنا هو أن التعلم بالتقليد يزيل الحاجة إلى البرمجة اليدوية للحركات الفردية. قبل هذا الاختراق، كانت برمجة الروبوت للخياطة تتطلب ترميزاً يدوياً لكل حركة بالتفصيل. يقول كيم إن هذه الطريقة كانت أيضاً عرضة للخطأ وتشكل قيداً رئيسياً في تقدم الجراحة الروبوتية. إذ إنها حدت مما يمكن للروبوت فعله بسبب جهود التطوير، والافتقار إلى المرونة التي جعلت من الصعب للغاية على الروبوتات القيام بمهام جديدة.

ومع ذلك، يسمح التعلم بالتقليد للروبوت بالتكيف بسرعة مع أي شيء يمكن مشاهدته، والتعلم على غرار طالب الجراحة. «(نحن) نحتاج فقط إلى جمع بيانات التعلم التقليدي لإجراءات مختلفة، ويمكننا تدريب الروبوت على تعلمها في غضون يومين»، كما يقول كريغر. «هذا يسمح لنا بالتعجيل نحو هدف الاستقلالية مع تقليل الأخطاء الطبية وتحقيق جراحة أكثر دقة».

تقييم مدى النجاح

لقياس مدى نجاح الذكاء الاصطناعي، حدد الباحثون مقاييس الأداء الرئيسية، مثل الدقة في وضع الإبرة والاتساق في التلاعب بالأنسجة باستخدام مجموعة من البيئات الجراحية الوهمية المادية، والتي تضمنت محاكيات الأنسجة الاصطناعية والدمى الجراحية. وكانت النتائج مذهلة. يقول كريغر: «النموذج جيد جداً في تعلم الأشياء التي لم نعلمه إياها. على سبيل المثال، إذا أسقط الإبرة، فسوف يلتقطها تلقائياً ويستمر».

لا تعد هذه القدرة على التكيف مهمة فقط لمواصلة تعلم مهارات جديدة ولكنها أيضاً ضرورية للتعامل مع الأحداث غير المتوقعة في الجراحات الحية، مثل تمزق الشريان أو تغير العلامات الحيوية للمريض فجأة. بالإضافة إلى ذلك، أظهر النموذج كفاءة زمنية محسنة، ما أدى إلى تقليل وقت الانتهاء للمهام الجراحية القياسية مثل الخياطة بنحو 30 في المائة، وهو أمر واعد بشكل خاص للعمليات الحرجة من حيث الوقت.

ويتصور العلماء سيناريو حيث تساعد هذه الروبوتات الجراحين في المواقف عالية الضغط، وتعزيز قدراتهم وتقليل الخطأ البشري. سيؤثر جراحو الذكاء الاصطناعي المستقبليون بشكل كبير على توفر الرعاية الجراحية، مما يجعل التدخلات الطبية عالية الجودة متاحة لعدد أكبر.

اللوائح التنظيمية وأخلاقيات الطب

هناك أيضاً تحديات أخلاقية وتنظيمية يجب معالجتها قبل نشر مثل هذا الذكاء الاصطناعي في بيئات جراحية حقيقية دون إشراف بشري. فالقفزة نحو الروبوتات الجراحية المستقلة تثير مخاوف أخلاقية جديدة.

هناك قضية المساءلة: من سيكون مسؤولاً إذا حدثت مشكلة؟ الشركة التي صنعت الجراح الذكي؟ المهنيون الطبيون الذين يشرفون عليه (إذا كان هناك أي إشراف)؟ هناك أيضاً مسألة موافقة المريض، والتي ستتطلب تثقيف كل من الشخص الذي يخضع للجراحة والأشخاص المحيطين به حول ماهية هذا الذكاء الاصطناعي، وما الذي يمكنهم فعله بالضبط، وما هي المخاطر التي تشكلها الروبوتات مقارنة بالجراحين البشر.

يعترف كيم بأن المستقبل الآن في منطقة رمادية حيث يمكن للجميع مجرد التكهن بما يجب أن يحدث أو سيحدث. ستكون أيدي السلطات التنظيمية مشغولة، من معالجة المساءلة والمخاوف الأخلاقية عند السماح لجراحي الذكاء الاصطناعي بالعمل بشكل مستقل، إلى وضع معايير للحصول على موافقة مستنيرة من المرضى.

ولكن عند الاختيار بين إجراء عملية جراحية طارئة منقذة للحياة بواسطة جراح مستقل أو عدم تلقي العلاج لأن الجراح البشري غير متاح (مثلاً في مكان بعيد أو منطقة متخلفة)، يزعم كيم أن الخيار الأفضل واضح. يمكنني بسهولة أن أتخيل مستقبلاً قريباً حيث يبدأ الناس في اختيار روبوتات الذكاء الاصطناعي على نظرائهم من البشر - في ظل وجود دليل إحصائي على أن جراحي الذكاء الاصطناعي يعملون بأمان.

وبعيداً عن التحديات الأخلاقية والقانونية، هناك حاجة إلى المزيد من العمل لتمكين التنفيذ العملي. ستحتاج المستشفيات إلى الاستثمار في البنية الأساسية التي تدعم جراحة الروبوتات بالذكاء الاصطناعي، بما في ذلك الأجهزة المادية والخبرة الفنية للتشغيل والصيانة. بالإضافة إلى ذلك، سيكون تدريب الفرق الطبية على إدارة العملية أمراً بالغ الأهمية. فالأطباء سيحتاجون إلى فهم الآلة ومتى يكون التدخل ضرورياً، وفي النهاية تحويل الجراحين البشريين من المهام الجراحية المباشرة إلى أدوار تركز على الإشراف والسلامة.

جراحات بسيطة أولاً

على المستوى العملي، يتصور الباحثون تقدماً تدريجياً، بدءاً بجراحات أبسط وأقل خطورة مثل إصلاح الفتق والتقدم تدريجياً إلى عمليات أكثر تعقيداً. سيساعد النهج التدريجي في التحقق من موثوقية الروبوت مع معالجة المخاوف التنظيمية والأخلاقية بمرور الوقت، فضلاً عن مساعدة السكان على الثقة في الذكاء الاصطناعي لإجراء العمليات الحرجة للحياة.

يقول كريغر: «ما زلنا في المراحل الأولى من فهم ما يمكن أن تحققه هذه الآلات حقاً. الهدف النهائي هو الحصول على أنظمة جراحية مستقلة تماماً وموثوقة وقابلة للتكيف وقادرة على إجراء العمليات الجراحية التي تتطلب حالياً اختصاصياً مدرباً تدريباً عالياً».

* مجلة «فاست كومباني» خدمات «تريبيون ميديا»

اقرأ أيضاً