حين تدخل الأخلاقيات قاعة الخوارزميات… من يقرّر في الطب الجديد؟

قراءة في «استراتيجية منظمة الصحة العالمية للصحة الرقمية 2028 - 2033»

بين قرار الإنسان وخوارزمية العالم
بين قرار الإنسان وخوارزمية العالم
TT

حين تدخل الأخلاقيات قاعة الخوارزميات… من يقرّر في الطب الجديد؟

بين قرار الإنسان وخوارزمية العالم
بين قرار الإنسان وخوارزمية العالم

لم يكن الاجتماع الذي عقدته «منظمة الصحة العالمية» في الأول من أبريل (نيسان) 2026، مجرد لقاء تقني لمناقشة مستقبل الصحة الرقمية، بل بدا أقرب إلى لحظة مراجعة عالمية لسؤال يتجاوز التكنولوجيا نفسها: مَن يملك القرار عندما تدخل الخوارزميات إلى قلب الطب؟

مشهد عالمي... وسؤال واحد

في تلك المشاورات التي جمعت حكومات، وشركات، وخبراء، وممثلين عن المجتمع المدني، لم يكن النقاش حول أدوات أو منصات، بل حول شيء أعمق بكثير: كيف يمكن تحويل الأخلاق من مبادئ تُكتب إلى شروط تُبرمج داخل الأنظمة؟

وللمرة الأولى، لم تعد الأخلاقيات هامشاً مكمّلاً للتقنية، بل أصبحت في صلبها.

لكن خلف هذا المشهد التوافقي الهادئ، يظل سؤال أكثر إرباكاً يفرض نفسه: هل يمكن فعلاً الاتفاق على أخلاقيات عالمية... في عالم لا يتفق حتى على معنى القرار الطبي نفسه؟

من التقنية إلى الأخلاق: تحوّل في مركز الثقل

ما يلفت الانتباه في هذه الاستراتيجية ليس ما تقوله عن التكنولوجيا، بل ما تكشفه من تحوّل في طريقة التفكير؛ فبعد سنوات كان التركيز فيها منصبّاً على توسيع استخدام الأنظمة الرقمية، تتحول البوصلة اليوم نحو مفاهيم أكثر عمقاً: العدالة، والثقة، والشمول، وحوكمة البيانات. لم يعد السؤال كيف نستخدم التقنية؟ بل: كيف نضبطها؟

الوثيقة تدعو إلى نموذج «متعدد الأطراف»، لا يقتصر فيه القرار على الحكومات، بل يمتد ليشمل القطاع الخاص، والمجتمع المدني، والمؤسسات الأكاديمية، في محاولة لبناء نظام صحي رقمي يعكس تعقيد الواقع العالمي، لا في صورته النظرية المبسطة. لكن هذا الطموح، رغم وجاهته، يكشف مفارقة دقيقة: فإذا شارك الجميع في القرار... فمن يتحمل نتيجته؟

حين يتوقف القراروتبدأ الأسئلة

وهم الإجماع: عندما يصبح الجميع مسؤولاً... ولا أحد مسؤول

في الظاهر، يبدو النموذج التشاركي مثالياً؛ فهو يعزز الشفافية، ويحدّ من الانحياز، ويمنح القرار طابعاً جماعياً مطمئناً. لكن في العمق، يحمل هذا النموذج مفارقة دقيقة؛ حين تتوزع المسؤولية على الجميع... قد تختفي. فالقرار الطبي، بطبيعته، لا يحتمل الغموض. في لحظة التشخيص أو التدخل العلاجي، لا يمكن للطبيب أن يستند إلى «إجماع خوارزمي»، ولا إلى رأي موزّع بين أنظمة متعددة. هناك دائماً لحظة حاسمة يتحمل فيها إنسان واحد مسؤولية الاختيار.

وهنا يظهر التوتر بين عالمين لا يلتقيان بسهولة: عالم الخوارزميات الذي يميل إلى توزيع القرار، وعالم الطب الذي يقوم (في جوهره) على تحمّل مسؤوليته.

حين تتقدم القدرة... ويتأخر الفهم

أصبح الذكاء الاصطناعي قادراً على تحليل البيانات الطبية بدقة غير مسبوقة، واقتراح قرارات قد تتفوق في بعض الحالات على التقدير البشري، خصوصاً في قراءة الصور الطبية أو ربط المؤشرات المعقدة في السجلات الصحية.

لكن هذه القدرة التقنية، رغم أهميتها، لا تعني بالضرورة فهماً كاملاً لما يحدث في الواقع السريري. فالأنظمة الذكية لا تعيش نتائج قراراتها، ولا تتعامل مع المريض بوصفه تجربة إنسانية متكاملة، بل كبيانات قابلة للتحليل. إنها قادرة على الحساب، لكنها لا تدرك السياق. وتستطيع التنبؤ، لكنها لا تتحمل تبعات الخطأ.

وهنا يكمن التحدي الحقيقي في الطب الحديث: أن نمتلك أدوات قادرة على دعم القرار بدرجة عالية من الدقة، دون أن نخلط بين القدرة الحسابية... والفهم السريري الكامل لنتائج هذا القرار.

القرار... وما الذي لا تقوله الوثيقة؟

رغم شمول هذه الاستراتيجية، فإنها تترك عدداً من الأسئلة الجوهرية دون إجابة واضحة، وهي أسئلة تمسّ جوهر القرار الطبي نفسه.

- من يتحمل المسؤولية عند الخطأ؟

- ومن يملك صلاحية إيقاف النظام عندما تنحرف الخوارزمية عن المسار الصحيح؟

- ومتى يجب أن يمتنع الذكاء الاصطناعي عن تقديم التوصية، بدلاً من الاستمرار في إعطاء إجابة قد تكون مضللة؟

هذه الأسئلة لا تتعلق بالتقنية بقدر ما تتعلق بحدودها.

وفي هذا السياق، يبرز مفهوم «الصمت الخوارزمي» بوصفه أحد أهم التحديات المقبلة، وهو اللحظة التي يجب فيها على النظام الذكي أن يتراجع، لأن القرار يتجاوز نطاق البيانات التي بُني عليها، أو لأن درجة عدم اليقين أصبحت أعلى من أن تُترجم إلى توصية موثوقة.

الذكاء الاصطناعي لا يصل إلى الجميع

* نحو 30 في المائة من سكان العالم فقط يمتلكون البنية التحتية الرقمية والقدرات

التقنية التي تسمح بتطبيق التقنيات الذكية في الممارسة الطبية بشكل فعلي

وهم الشمول: هل العالم متساوٍ رقمياً؟

رغم أن هذه الاستراتيجية تدعو إلى شمول عالمي في تبني الصحة الرقمية والذكاء الاصطناعي، فإن الواقع يكشف مفارقة واضحة؛ فالتقديرات تشير إلى أن نحو 30 في المائة فقط من سكان العالم يمتلكون البنية التحتية الرقمية والقدرات التقنية التي تسمح بتطبيق هذه التقنيات في الممارسة الطبية بشكل فعلي.

وهنا يبرز سؤال لا يقل أهمية عن الأخلاقيات نفسها: كيف يمكن تحقيق «عدالة رقمية» في عالم غير متكافئ رقمياً من الأساس؟ فالدعوة إلى الشمول، رغم عدالتها النظرية، قد تحمل نتيجة معاكسة؛ إذ قد تؤدي عملياً إلى توسيع الفجوة بين أنظمة صحية متقدمة قادرة على توظيف الذكاء الاصطناعي لتحسين جودة الرعاية، وأخرى لا تزال تكافح لتوفير الحد الأدنى من الخدمات الطبية.

وفي هذا السياق، لا يعود الذكاء الاصطناعي مجرد أداة للتطوير، بل قد يتحول (من حيث لا يُقصد) إلى عامل جديد يعيد رسم خريطة العدالة الصحية على مستوى العالم.

بين العدالة... والحياة

من أكثر التحديات تعقيداً في الطب أن القرار «الأخلاقي» لا يكون دائماً «عادلاً» بالمعنى النظري أو الإحصائي؛ ففي الممارسة السريرية، قد يضطر الطبيب إلى اتخاذ قرار لا يحقق التوازن بين جميع الخيارات، بل يركّز على إنقاذ حالة محددة في لحظة حرجة، حتى لو جاء ذلك على حساب اعتبارات أخرى. وهذا النوع من القرارات يعتمد على السياق، وعلى تقدير المخاطر، وعلى فهم الحالة الفردية للمريض.

في المقابل، تميل الخوارزميات بطبيعتها إلى البحث عن التوازن، وإلى تقديم توصيات تستند إلى الأنماط العامة والنتائج الأكثر ترجيحاً على مستوى المجموعات. وهنا يظهر التحدي الحقيقي: الفارق بين قرار يُبنى على حساب الاحتمالات... وقرار يُتخذ في مواجهة حالة إنسانية فردية.

الخاتمة: من يعرّف الأخلاق؟

قد تضع الاجتماعات العالمية أطراً عامة، وقد ترسم الاستراتيجيات مسارات للتطوير، لكن القرار الطبي سيبقى (في جوهره) لحظة إنسانية لا يمكن اختزالها بالكامل في نموذج حسابي. فالذكاء الاصطناعي قادر على دعم القرار وتحسين دقته، لكنه لا يستطيع أن يحدد بمفرده ما هو القرار الصحيح في كل سياق سريري.

وفي الوقت الذي تدخل فيه الأخلاقيات إلى تصميم الخوارزميات، لا يعود التحدي تقنياً فقط، بل يصبح سؤالاً أعمق يتعلق بالمرجعية ذاتها: من يملك حق تعريف الأخلاق... عندما تتحول إلى جزء من الرموز الكومبيوترية؟


مقالات ذات صلة

الذكاء الاصطناعي حاول صنع «نسخة رقمية» من الإنسان... فماذا حدث؟

تكنولوجيا يد بشرية تقابل أخرى آلية في صورة تعبيرية عن محاولات الذكاء الاصطناعي محاكاة الإنسان وسلوكه (رويترز) p-circle

الذكاء الاصطناعي حاول صنع «نسخة رقمية» من الإنسان... فماذا حدث؟

تكشف دراسة عن محدودية قدرة الذكاء الاصطناعي على إنشاء «توائم رقمية» تحاكي البشر، إذ تميل النماذج إلى التنميط وتفشل في التقاط الفروق الفردية.

«الشرق الأوسط» (بيروت)
علوم ابدأوا بأنفسكم... قبل أن تبدأوا استخدام الذكاء الاصطناعي

ابدأوا بأنفسكم... قبل أن تبدأوا استخدام الذكاء الاصطناعي

الاتصاف بالحكمة البشرية أولاً ضروري للاستفادة المثلى منه

«الشرق الأوسط» (واشنطن)
الاقتصاد متداولون في قاعة بورصة نيويورك (رويترز)

العقود الآجلة للأسهم الأميركية تسجل مكاسب طفيفة مع تراجع عوائد السندات

ارتفعت العقود الآجلة لمؤشرات الأسهم الأميركية قليلاً، الأربعاء، مع تراجع عوائد السندات وارتفاع أسهم بعض الشركات العملاقة وأسهم النمو.

«الشرق الأوسط» (نيويورك)
الاقتصاد مبنى «بنك إنجلترا» في لندن (رويترز)

«بنك إنجلترا» يحذر من تزايد مخاطر النظام المالي

حذّر «بنك إنجلترا»، الأربعاء، من تزايد مخاطر تحوّل مواطن الضعف المترابطة في النظام المالي إلى اضطرابات فعلية، مسلطاً الضوء على تجدد الصراع في إيران.

«الشرق الأوسط» (لندن)
علوم الذكاء الاصطناعي قد يحسّن الإجابة... لكن هل يحسّن التعلّم؟

حين يصمت الذكاء الاصطناعي… ماذا يبقى من مهاراتنا؟

الأدوات الذكية المصممة لتوجيه التفكير أفضل من العمومية لتقديم الحلول.

د. عميد خالد عبد الحميد (لندن)

ابدأوا بأنفسكم... قبل أن تبدأوا استخدام الذكاء الاصطناعي

ابدأوا بأنفسكم... قبل أن تبدأوا استخدام الذكاء الاصطناعي
TT

ابدأوا بأنفسكم... قبل أن تبدأوا استخدام الذكاء الاصطناعي

ابدأوا بأنفسكم... قبل أن تبدأوا استخدام الذكاء الاصطناعي

هناك فجوة بين الجنسين في استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي. ووفقاً لبحث نشرته كلية هارفارد للأعمال، فإن النساء يتبنّين الذكاء الاصطناعي بمعدلات أقل من الرجال. وقد فسر الكثيرون هذه الإحصائية على أنها نوع من التردد. ولكن ماذا لو كانت معدلات التبني هي المقياس الخاطئ؟

في عملي بصفتي مدربة وموجهة للمديرين التنفيذيين، لاحظتُ أمراً مختلفاً، كما كتبت شيريل ستراوس أينهورن (*). فكثير من النساء في المناصب العليا لا يتبنين الذكاء الاصطناعي ببطء لأنهن يقاومن التكنولوجيا، بل لأنهن أكثر حرصاً على كيفية استخدامه.. إنهن لا يبدأن بالذكاء الاصطناعي، بل يبدأن بأنفسهن.

تمييز مهم: التفكير البشري هو البداية

لا يفهم الذكاء الاصطناعي ما هو الأهم في موقف معين، فهو لا يعرف تاريخ المؤسسة، أو الحقائق السياسية، أو علاقات أصحاب المصلحة، أو التداعيات الإنسانية المترتبة على أي قرار. أما القادة ذوو الخبرة فيدركون أن الاتصاف بالحكمة هي مسؤوليتهم، وأن استخدام الذكاء الاصطناعي الذي يُظهر هذه الحكمة سيوسع آفاق تفكيرهم، ويتحدى أفكارهم، ويعززها دون أن يحل محلها.

الذكاء الاصطناعي لا يفهم ما هو الأهم في موقف معين. فهو لا يعرف تاريخ المؤسسة، أو الحقائق السياسية، أو علاقات أصحاب المصلحة، أو التداعيات الإنسانية المترتبة على أي قرار. يدرك القادة ذوو الخبرة أن الحكمة هي مسؤوليتهم. إن استخدام الذكاء الاصطناعي الذي يُظهر هذه الحكمة سيوسع آفاق تفكيرهم، ويتحدى أفكارهم، ويعززها دون أن يحل محلها.

4 عادات أساسية لدى القيادات النسائية

من خلال تجربتي مع عشرات القيادات، لاحظتُ أربع عادات أساسية لدى القيادات النسائية في استخدام الذكاء الاصطناعي، التي تُحقق نتائج أفضل باستمرار:

1. تحديد المشكلة قبل طلب حلها من الذكاء الاصطناعي. لا يبدأ مستخدمو الذكاء الاصطناعي الأكثر فاعلية، بسؤال الأداة عما يجب فعله، بل يُحددون المشكلة التي يسعون إلى حلها، ثم يُحددون معايير النجاح.

تُؤكد أبحاث حديثة أجرتها كل من مؤسسة ماكينزي ومجموعة بوسطن الاستشارية هذا النهج. ورغم استقلالية كل بحث عن الآخر، فإن المؤسستين تخلصان إلى أن مبادرات الذكاء الاصطناعي تُحقق قيمة أكبر بكثير عندما يبدأ القادة بتحديد مشكلة عمل واضحة المعالم، ووضع نتائج قابلة للقياس قبل استخدام الأدوات. غالباً ما تُعاني المؤسسات التي تبدأ باستخدام أداة الذكاء الاصطناعي من صعوبة تجاوز مرحلة التجربة، لأنها لا تُحدد أبداً كيفية تقييم النجاح.

لذا، وقبل اللجوء إلى الذكاء الاصطناعي، اسأل نفسك سؤالين: ما المشكلة التي أحاول حلها تحديداً؟ وكيف سيبدو النجاح؟

بناء علاقات ذكية... وتحديد أرضية مشتركة

2. استخدام الذكاء الاصطناعي لبناء علاقات ذكية لا مجرد توثيق

يستخدم كثير من القيادات النسائية العليا الذكاء الاصطناعي لأغراض أكثر تعقيداً من مجرد كتابة رسائل البريد الإلكتروني. فهنّ يستخدمنه لفهم الأشخاص المحيطين بهنّ بشكل أفضل. ومع مرور الوقت، قمن ببناء سجل حيّ لأولويات أصحاب المصلحة، وتفضيلات التواصل، والمخاوف، والدروس المستفادة من التفاعلات السابقة. وبدلاً من التعامل مع كل محادثة كأنها صفحة بيضاء، استخدمن الذكاء الاصطناعي لتحديد الأنماط، وتوقع ردود الفعل، وإبراز وجهات نظر ربما أغفلنها.

تدعم الأبحاث الحديثة القدرات الكامنة وراء هذا النهج. فقد وجدت دراسة حديثة نُشرت في مجلة «ساينس» أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يساعد الأشخاص على دمج وجهات النظر المتضاربة، وتحديد أرضية مشتركة، والكشف عن وجهات نظر قد يجد الأفراد صعوبة في التعبير عنها بشكل مستقل. وجد باحثو «مايكروسوفت» بالمثل أن التفكير المدعوم بالذكاء الاصطناعي ساعد الأفراد على الاستعداد بشكل أفضل للاجتماعات المهمة، وذلك بتشجيعهم على إعادة النظر في الافتراضات، وتوقع التحديات، وتكييف أساليب تواصلهم.

تحذيران مهمان

يبقى هناك تحذيران مهمان: أولهما، لأغراض أمنية، التأكد من إخفاء هوية المعلومات الشخصية أو السرية. وثانيهما، نظراً لأن أنظمة ذاكرة الذكاء الاصطناعي الحالية لا تزال غير مكتملة، ينبغي على القادة مراجعة المعلومات المخزنة وتحديثها بانتظام.

بدلاً من سؤال الذكاء الاصطناعي عما يجب قوله، استخدمه لتخصيص طريقة عرض المعلومات. وبهذه الطريقة، من المرجح أن يستجيب المساهمون المعنيون بشكل إيجابي.

الحكم الشخصي... وتحدي الأفكار

3.دع الذكاء الاصطناعي يعمل ويقدم النتائج مع الاحتفاظ بحكمك الشخصي

يدرك القادة ذوو الخبرة أن جمع المعلومات واتخاذ القرار مهمتان مختلفتان. يستطيع الذكاء الاصطناعي تنظيم الأبحاث، وتحديد الأنماط، وتلخيص الأدلة، وتوليد البدائل. لكنه لا يستطيع تحديد المقايضات الجديرة بالاهتمام أو العواقب المقبولة.

تؤكد الأبحاث هذا التقسيم للعمل، فقد وجدت دراسة شملت أكثر من 100 قرار استراتيجي في مجال الأعمال أن جودة القرار كانت في أعلى مستوياتها عندما عمل التفكير التحليلي والحدس معاً، لا سيما في البيئات الديناميكية. وبالمثل، خلصت دراسة نُشرت في مجلة «Nature Reviews Psychology» إلى أن الذكاء الاصطناعي يكون أكثر فائدة بوصفه أداة لدعم اتخاذ القرار وليس بوصفه بديلاً عن الحكم البشري. وذلك لأن مخرجاته تعكس تحيزات واضحة، وأوجه قصور في التفكير، وغيرها من القيود.

اطلب تحدي الأفكار

4. لا تطلب من الذكاء الاصطناعي أن يوافقك الرأي بل اطلب منه أن يتحدى أفكارك

لعلّ أكثر استخدامات الذكاء الاصطناعي تطوراً التي لاحظتها هو طلب الاختلاف معه.

أظهرت عقود من أبحاث اتخاذ القرار أن عرض الافتراضات عمداً للتحدي يؤدي إلى قرارات أفضل، وتُظهر الدراسات التي تُدمج الذكاء الاصطناعي الآن أنه يُتيح هذا النهج عند الطلب. تُقدّم هذه الأدوات الذكية حججاً مضادة، وتُشكّك في الافتراضات، ويمكنها طرح وجهات نظر بديلة تُطلق العنان للتفكير النقدي، وتُقلّل من احتمالية الانصياع للآراء السائدة.

بدلاً من أن يطلب القادة ذوو الخبرة من الذكاء الاصطناعي تأكيد فكرة ما، فإنهم يطلبون منه تحديد المخاطر المُتجاهلة، وبناء أقوى حجة ضد اقتراح ما، أو شرح سبب اختلاف زميل عقلاني معه.

الميزة الحقيقية ليست في ذكاء اصطناعي أفضل بل في حكم بشري أفضل

غالباً ما يقيس قادة الأعمال نجاح الذكاء الاصطناعي بمعدلات التبني، أو مكاسب الإنتاجية، أو السرعة. وهذه المقاييس مهمة، لكنها تغفل جانباً أهم، فالقادة الذين يحققون أكبر فائدة من الذكاء الاصطناعي ليسوا أولئك الذين يتنازلون عن أحكامهم، بل أولئك الذين يستخدمون الذكاء الاصطناعي لتحسينه.

لن تكون الميزة التنافسية المستقبلية لمن يطرحون أكبر عدد من الأسئلة على الذكاء الاصطناعي، بل لمن يعرفون الأسئلة التي لا يمكن لأحد سواهم الإجابة عنها.

* مجلة «فاست كومباني».


حين يصمت الذكاء الاصطناعي… ماذا يبقى من مهاراتنا؟

الذكاء الاصطناعي قد يحسّن الإجابة... لكن هل يحسّن التعلّم؟
الذكاء الاصطناعي قد يحسّن الإجابة... لكن هل يحسّن التعلّم؟
TT

حين يصمت الذكاء الاصطناعي… ماذا يبقى من مهاراتنا؟

الذكاء الاصطناعي قد يحسّن الإجابة... لكن هل يحسّن التعلّم؟
الذكاء الاصطناعي قد يحسّن الإجابة... لكن هل يحسّن التعلّم؟

أظهرت نتائج دراسة أميركية أن أداء الطلاب في حلّ مسائل الرياضيات تحسّن بمساعدة الذكاء الاصطناعي. لكن المفاجأة ظهرت عندما خاضوا الاختبار وحدهم؛ إذ حصل مستخدمو إحدى نسخ الأدوات الذكية على درجات أقل من زملائهم الذين تدربوا من دونها. كانت المساعدة ترفع مستوى الإجابات، لكنها لم تبنِ القدرة نفسها لدى أصحابها.

وكشفت هذه المفارقة دراسة نشرتها دورية «وقائع الأكاديمية الوطنية للعلوم» الأميركية (PNAS) عام 2025. وتطرح نتيجتها سؤالاً يتجاوز قاعات الدراسة إلى العيادات ومكاتب العمل: ماذا نكسب عندما تفكر الآلة معنا؟ وماذا قد نفقد حين تفكر بدلاً منا؟

إن الإجابة الصحيحة على الشاشة لا تعني بالضرورة أن مستخدمها تعلّم كيف يصل إليها. وهكذا بين إنجاز المهمة واكتساب مهارتها، يكمن التحدي الذي قد تخفيه سهولة الحصول على الحل.

المساعدة الذكية: هل ترشدنا إلى الحل أم تسلك الطريق نيابة عنا؟

توجيه التفكير أفضل من تقديم الحلول

في تلك الدراسة، اختبر باحثون، بينهم همسا بستاني من جامعة بنسلفانيا، مساعداً يعتمد على «GPT-4» في تجربة عشوائية شملت قرابة ألف طالب في مدرسة ثانوية بتركيا. وقارنوا نسختين: أساسية تشبه أدوات المحادثة، وتعليمية مصممة لتوجيه التفكير بدلاً من تقديم الحل.

وقد تحسّن أداء المجموعتين في أثناء التدريب. لكن عندما خاض الطلاب الاختبار دون مساعدة، جاءت درجات مستخدمي النسخة الأساسية أقل بنسبة 17 في المائة من درجات زملائهم الذين تدربوا دونها.

ومع النسخة التعليمية، اختفى الأثر السلبي تقريباً دون تفوق مثبت على المجموعة التي لم تستخدم الأداة. فالنتيجة تربط التعلم بطريقة تصميم المساعدة، ولا تثبت أن الذكاء الاصطناعي يضعف القدرات حتماً. كما أنها تخص تجربة محددة، ولا تقيس الذكاء العام أو تثبت فقداناً دائماً للمهارات.

إشارة من غرفة المناظير

ماذا يحدث لمهارة الطبيب عندما يعتاد استخدام المساعدة الذكية ثم يعمل دونها؟ اختبر باحثون هذا السؤال مع أدوات تحلل صور منظار القولون لتنبيه الطبيب إلى زوائد مشتبه بها، وتختلف عن برامج تجيب عن الأسئلة، مثل «تشات جي بي تي».

نشرت مجلة «لانسيت لأمراض الجهاز الهضمي والكبد» (The Lancet Gastroenterology & Hepatology) الدراسة عام 2025. وشملت فحوص 1443 مريضاً في أربعة مراكز بولندية، وقارنت الفحوص المنجزة دون مساعدة آلية خلال ثلاثة أشهر قبل إدخال التقنية وثلاثة أشهر بعده.

وقد انخفض معدل اكتشاف زوائد القولون التي قد يتحول بعضها إلى سرطان من 28.4 إلى 22.4 في المائة، بفارق ست نقاط مئوية.

لكن الباحثين راجعوا بيانات فحوص سابقة، فلا يمكن الجزم بأن التقنية سبّبت التراجع، إذ قد تؤثر اختلافات المرضى وظروف العمل. وتبقى النتيجة سبباً لدراسة مهارة الطبيب عند غياب المساعدة، وليست دليلاً حاسماً على فقدانها.

مساعدة تنجح... وأخرى تخلق مشكلة

وفي بيئة العمل، يناقش تقرير لمعهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) مفارقة مشابهة: قد تنجز التقنية المهمة بنجاح، في حين يفقد الموظف فرصة تعلّمها. وصدر التقرير في أبريل (نيسان) 2026، وعرضه موقع كلية سلون للإدارة بالمعهد في سبتمبر (أيلول) 2026.

استند التقرير إلى بحث في أكثر من عشرين شركة، وحدد ثلاث مشكلات: تجاهل التقنية عندما تكون مفيدة، واستخدامها في مهام لا تجيدها، والاعتماد عليها بطريقة تنجز العمل، لكنها تقلّل فرص اكتساب الخبرة.

إن الموظف الذي يحصل على تحليل جاهز قد لا يتعلم كيف يبنيه أو يراجع منطقه. ومن يستغني دائماً عن سؤال زملائه قد يفقد فرصة الاستفادة من خبراتهم. ولكن هذه الملاحظات لا تثبت تراجعاً دائماً في القدرات، إلا أنها تدعونا إلى قياس ما يتجاوز سرعة الإنجاز: هل تساعد الأداة الموظف على فهم عمله أم تكتفي بأدائه عنه؟

المعرفة التي لا تظهر في الإجابة

لنتخيل طبيباً مقيماً يعرض حالة على استشاري. يقترح تشخيصاً، فيسأله الاستشاري عن دواء يتناوله المريض أو عرض لم ينتبه إليه. وقد تغيّر هذه المعلومة اتجاه النقاش. هنا يتعلم الطبيب كيف يراجع رأيه، ولماذا يرجّح احتمالاً على آخر. فقد نأخذ الإجابة من غيرنا، لكننا لا نكتسب الفهم إلا حين نعرف لماذا كانت هي الإجابة.

أما الحصول على تشخيص جاهز فقد يختصر الوقت، لكنه قد يتجاوز الخطوات التي يتعلم منها الطبيب. وهذا لا يعني أن الاستعانة بالذكاء الاصطناعي تُضعف مهارته بالضرورة؛ إذ يمكن استخدام الأداة لطرح أسئلة، ومقارنة احتمالات، ومساعدته على اكتشاف ما أغفله.

لذلك لا يكفي أن نسأل عن عدد مرات استخدام التقنية، بل عن طريقة استخدامها: هل تقدم الإجابة قبل أن يحاول الطبيب التفكير أم تناقش محاولته وتساعده على تحسينها؟ وهل يستطيع شرح سبب اقتناعه بالنتيجة أم يقبلها لمجرد أن النظام اقترحها؟

حين يصبح الذكاء الاصطناعي شريكاً في التفكير الطبي

كيف نصمم مساعدة تترك أثراً؟

كيف نجعل الأداة تساعد على التعلّم؟ يمكن أن تبدأ بسؤال المستخدم عن محاولته، ثم تقدم تلميحاً، أو تطلب منه شرح سبب اختياره. بهذه الطريقة تصبح الإجابة خطوة في النقاش، ويظل المتعلّم مشاركاً في الوصول إليها.

وفي تدريب الأطباء، يمكن اختبار هذا الأسلوب باستخدام حالات افتراضية تحت إشراف المدرّبين: يضع الطبيب تقديره أولاً، ثم يناقش اقتراح الأداة ويشرح مواضع الاتفاق والاختلاف. ويُقاس نجاح التدريب بقدرته على تفسير قراره واكتشاف الخطأ. أما التعامل مع المرضى فيبقى محكوماً بسلامتهم والتقييم الطبي.

هذه أساليب تستحق الاختبار، ولم تثبت فائدتها في جميع التخصصات. لكن تجربة الطلاب أظهرت أن طريقة تقديم المساعدة قد تغيّر أثرها على التعلّم.

والمطلوب ليس أن يحفظ الإنسان كل ما تعرفه الآلة، بل أن يفهم ما يكفي لمراجعتها: هل أجابت عن السؤال؟ هل أغفلت معلومة مهمة؟ وما الذي قد يغيّر النتيجة؟ عندئذ تصبح المراجعة البشرية فحصاً واعياً للإجابة، بدلاً من الموافقة عليها دون تمحيص.

حين تُغلق الشاشة... هل تبقى المهارة؟

ماذا يبقى حين تُغلق الشاشة؟

كلما أصبحت إجابات الذكاء الاصطناعي أكثر إقناعاً، احتجنا إلى إنسان يفهمها ويستطيع مساءلتها. وهذه القدرة تُكتسب بالممارسة؛ فمن نطالبه باكتشاف خطأ الآلة يحتاج إلى فرص يتعلّم فيها كيف يصل إلى الإجابة ويختبر صحتها.

لذلك ينبغي أن نقيس نجاح التقنية بما ننجزه بمساعدتها، وبما نتعلّمه في أثناء استخدامها أيضاً. قد ينتهي الواجب، ويكتمل التقرير، وتظهر التوصية على الشاشة. لكن يبقى اختبار آخر: عندما نغلقها ونواجه مسألة جديدة، هل نكون أقدر على التفكير، أم أشد حاجة إلى فتحها من جديد؟


هل يستطيع علماء الوراثة مكافحة الأمراض باستهداف «التنشئة» بدلاً من «الوراثة»؟

هل يستطيع علماء الوراثة مكافحة الأمراض باستهداف «التنشئة» بدلاً من «الوراثة»؟
TT

هل يستطيع علماء الوراثة مكافحة الأمراض باستهداف «التنشئة» بدلاً من «الوراثة»؟

هل يستطيع علماء الوراثة مكافحة الأمراض باستهداف «التنشئة» بدلاً من «الوراثة»؟

​إن أحد أروع دورات الحياة تتمثل في حقيقة أن كل طفل يولد صغيراً. لذا، ومهما تراكمت آثار الزمن على الحمض النووي لوالديه عبر حياتهما، فإن عملية التكاثر تمحو تلك الآثار الجزيئية، ما يمنح الجيل التالي صفحة بيضاء، كما كتبت إميلي بومغارتنر نون*.

والآن، يهدف مجال جديد في التكنولوجيا الحيوية إلى تسخير هذه الآلية الطبيعية لتحقيق ما كان يُعتقد سابقاً أنه مستحيل: إزالة المخلفات البيولوجية لماضينا. فمن خلال محاكاة هذه الآلية الطبيعية، يعمل علماء الوراثة على فتح آفاق جديدة لعلاج الأمراض أو الوقاية منها في مراحل لاحقة من العمر. ولا يتم ذلك عن طريق تعديل الجينات نفسها؛ بل عن طريق تغيير زمان ومكان وكيفية التعبير الجيني.

«الإبيجينوم» أو «ما فوق الجينوم»... تراكم تأثيرات العوامل الخارجية على الجينات المتوارثة من الوالدين

«الإبيجينوم»- «ما فوق الجينوم»

كل هذا ممكن بفضل الإبيجينوم (Epigenome)، وهو شبكة من العلامات الكيميائية المنتشرة في جميع أنحاء الجسم، والتي ترتبط بالحمض النووي، وتحدد لكل نوع من الخلايا كيفية التصرف.

وإذا شبَّهنا الحمض النووي للشخص بكونه سلسلة من النوتات الموسيقية، فإن الإبيجينوم هو مجموعة علامات يضعها قلم قائد الأوركسترا على النوتات. وهي علامات تتراكم عبر الزمن، تشير إلى النوتات التي يجب عزفها بصوت أعلى أو أخفض أو حتى تخطيها تماماً.

عوامل خارجية تؤثر على الجينات

وعلى عكس الجينوم الثابت، فإن الإبيجينوم يتغير استجابة لعوامل خارجية كالإجهاد المزمن، وسوء التغذية، والتعرض للسموم أو العدوى، والشيخوخة. وعلى سبيل المثال، قد تزيد خلايا الدم لدى طفل يتعرض للتدخين السلبي من نشاط الجينات المحفزة للالتهاب، وتُقلل من نشاط الجينات المسؤولة عن إصلاح الخلايا، ما يزيد من خطر إصابة الطفل على المدى الطويل بالربو وأمراض القلب والأوعية الدموية والسرطان.

من تعديل الجينات إلى تعديل «فوق الجينات»

تستطيع أدوات تعديل الجينات الحالية إعادة كتابة الشفرة الوراثية التي تُحدد «طبيعتنا» بشكل دائم. أما النهج الجديد، المسمى بتعديل الإبيجينوم، فيسعى إلى تعديل تراكم «العوامل البيئية» في خلايانا.

وقال فيودور أورنوف، خبير تعديل الجينات ومدير البحوث والتطوير العلاجي في معهد الجينوميات المبتكرة بجامعة كاليفورنيا في بيركلي: «لا شك في أن تعرُّضنا لعوامل بيئية يؤثر على وظائف جيناتنا». وهو أحد مؤسسي شركة «تيون ثيرابيوتكس»، التي تُجري تجارب سريرية على أداة لتعديل الإبيجينوم لعلاج التهاب الكبد الوبائي المزمن من النوع «بي» في الكبد.

علاج التهاب الكبد «بي»

يعمل العلاج عن طريق تثبيط الحمض النووي للفيروس داخل خلايا الكبد، ما يمنعه من إنتاج البروتينات التي تُثبط جهاز المناعة، ويُمكِّن الجسم من التخلص من العدوى نهائياً.

وأضاف أورنوف: «تتعلم جيناتنا من خلال التجربة، وهذا ما يُعرف بالتنشئة. لذا، يُعد تعديل الإبيجينوم وسيلة لعكس تأثير التنشئة.

وتُجري 12 شركة على الأقل حالياً تجارب على هذه التقنية، وقد بدأت شركات عدة بالفعل تجاربها السريرية. وفي مايو (أيار)، نشرت «تيون ثيرابيوتكس» بيانات أولية تُظهر أن الجرعات العالية من دوائها تُقلل بشكل ملحوظ من مؤشرات التهاب الكبد الوبائي من النوع «بي» لدى بعض المشاركين.

تعديل أفضل من قصِّ الجينات

يُعدُّ تعديل الإبيجينوم مناسباً بشكلٍ فريدٍ للحالات التي لا يرغب فيها الأطباء في تعطيل جينٍ ما أو حذفه من الجينوم بالكامل؛ بل يهدفون إلى ضبط تعبيره بالزيادة أو النقصان المناسبين. لنأخذ على سبيل المثال الأشخاص الذين يعانون من ألمٍ مزمن، والذين يحتاجون إلى خفض مستوى الألم بشكلٍ كبير، ولكن ليس إيقافه تماماً. فالانعدام التام للإحساس بالألم يُعرِّض هؤلاء الأشخاص لخطر الإصابة بأضرارٍ جسيمة؛ إذ قد لا يلاحظون الكسور أو الحروق العميقة. ويقول أورنوف: «إننا نريد مستوى مثالياً من سلوك الجين: لا زيادة ولا نقصاناً؛ بل المستوى المناسب تماماً».

بديل أكثر أماناً

كان تعديل الجينات باستخدام تقنية «كريسبر»، التي تقصُّ الحمض النووي نفسه، مقتصراً في الغالب على الاضطرابات الخطيرة، مثل فقر الدم المنجلي؛ لأن مخاطر الخطأ -كحذف جزءٍ حيوي من الجين عن طريق الخطأ- غالباً ما تفوق فوائده. وقد بدأت بعض المجموعات البحثية بتجربة أدواتٍ تعتمد على «كريسبر» لعلاج حالاتٍ شائعة مثل ارتفاع الكوليسترول، ولكن خيار تعديل الإبيجينوم قد يُوفِّر بديلاً أكثر أماناً. ومثلاً وبدلاً من تناول الستاتينات يومياً، قد يتمكن بعض المرضى قريباً من تلقي حقنة واحدة من شركة «سكرايب ثيرابيوتكس»، تعمل على تثبيط جين في الكبد يُدمر المستقبلات المسؤولة عن إزالة الكوليسترول الضار (LDL)، ما يُقلل بشكل كبير من خطر إصابتهم بأمراض القلب.

ويقول جوناثان وايزمان، عالم الأحياء في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا والمؤسس المشارك لشركة «إن كروما بايو»، وهي شركة أخرى متخصصة في العلاجات الجينية، وتعمل على علاج التهاب الكبد الوبائي المزمن من النوع «بي»: «هذا أشبه بالعلاج الأمثل الذي يُجرى بجرعة واحدة».

استخدامات غير طبية

ونظراً لأن تعديل الإبيجينوم يبدو آمناً وقابلاً للعكس حتى الآن. ويتساءل بعض العلماء عما إذا كانت هذه التقنية ستُستخدم في مجالات غير طبية، وأخرى تجميلية. وقال وايزمان إن التعديل قد يُعزز مستويات هرمون النمو لزيادة طول الطفل، أو لتحفيز نمو مزيد من الخلايا في القشرة الدماغية، ما يُحسِّن الذاكرة أو الذكاء. كما تصوِّر استخدام الرياضيين المحترفين لهذه التقنية لرفع مستويات الهرمونات الطبيعية مؤقتاً، ما قد يمنحهم ميزة تنافسية.

وأضاف: «لا أعتقد أننا نملك المعرفة الكافية لتطبيق ذلك حالياً، ولكنه ليس بعيداً عما يُمكن تصوره». ومع ذلك، أضاف: «أميل إلى الاعتقاد بأن هناك كثيراً من الفوائد التي يُمكننا تحقيقها قبل أن نبدأ القلق بشأن السلبيات».

آثار أخلاقية «غير ضارة»

أما هانك غريلي، أستاذ القانون في جامعة ستانفورد والمتخصص في الآثار الأخلاقية للتقنيات الحيوية الجديدة، فلا يُبدي قلقاً كبيراً بشأن مستقبل تعديل الإبيجينوم، باستثناء مسائل السلامة والفعالية وإمكانات إتاحته للآخرين. ويرى أن الأدوات قد تكون جديدة، ولكن فكرة تعديل الإبيجينوم ليست جديدة بحد ذاتها.

وقال غريلي: «إننا نُعدّل البيئة باستمرار»، بدءاً من تناول دواء «أوزمبيك» وصولاً إلى قراءة كتب التنمية الذاتية، على أمل التأثير في نقطة التقاء البيئة والبيولوجيا. وأضاف: «الآن، وبعد أن أصبحنا ننظر مباشرة إلى علم التخلق (epigenetics)، يبدو الأمر مختلفاً، ولكننا في الواقع نرى ما كان كامناً طوال الوقت». ويدرس علم «فوق الجينات» أو «علم التخلّق» (Epigenetics) الظواهر الناتجة عن التأثيرات الخارجية على الجينات، وفق «ويكيبيديا».

* خدمة «نيويورك تايمز».