تُضخ مليارات الدولارات من رأس المال الاستثماري في رهان واحد: إذا تمكنت من توليد إجابة طبية متطورة بسرعة كافية، فقد تكون حققتَ حلاً ذا قيمة في مجال الرعاية الصحية. وهذه الفكرة مغرية، فالأطباء تحت ضغط هائل من الوقت، والمرضى ينتظرون شهوراً، ونماذج اللغة الكبيرة للذكاء الاصطناعي قادرة الآن على إنتاج إجابات دقيقة، ومتعاطفة، وذات مصداقية سريرية في ثوانٍ، وبتكلفة زهيدة ، كما كتب فيكرام بهاسكاران(*).
رهان «خاطئ»... قد يدفع الطب ثمنه
تكمن المشكلة في أن هذا الرهان مبني على خطأ في التصنيف، وقد يدفع الطب ثمنه خلال العقد المقبل، إذ لم يكن الجزء الأصعب في الطب يوماً هو استرجاع المعلومات، بل معرفة أي المعلومات مهمة لهذا المريض، في هذه اللحظة، في ظل ظروف عدم اليقين، مع بيانات غير مكتملة، وعواقب حقيقية، وقيود لم يسبق لأي خوارزمية أن واجهتها.
وتتجسد العواقب في حالات: اللحظة التي لا تتوافق فيها حالة المريض مع تقرير الإحالة.. تحديد الفرق بين «أنا متعب» و«هناك مرض ما».. الشعور بملمس الأنسجة أثناء الجراحة.. القدرة على تحديد متى تنطبق قواعد الدليل الإرشادي، ومتى لا تنطبق، ومتى يكون الدليل نفسه متخلفاً عن الممارسة.
لم تُسجّل أيٌّ من هذه المعلومات بدقة في قاعدة بيانات. ولن يُسجّل الكثير منها أبداً.
الطب: معلومات+ تقديرات مستمدة من الخبرة
يجمع القطاع الطبي بين المعلومات الطبية والتقدير الطبي، بينما تتميز البرامج الذكية بقدرتها الفائقة على تحليل ما هو مدوّن. أما الكثير ممّا يجعل الطب جديراً بالثقة فانه يكمن في مكان آخر تماماً: في الخبرة، وفي السياق، وفي التعرّف على الأنماط المتراكمة عبر آلاف الحالات، وفي التفكير السريري المتبادل بين الأطباء. هذا الجزء الأخير بالغ الأهمية، وهو الجزء الذي تجاهله وادي السيليكون تماماً.
يتكوّن التقدير السريري في الممرّ بعد حالة صعبة، وفي الاستشارة السريعة، وفي حوار للتدقيق في الحالة بين طبيب قلب وطبيب عناية مركزة، لم يكن ليلتقيا لولا تلك الحالة. صحيح أن الطب يمتلك بنية تحتية معرفية رسمية واسعة وفريدة من نوعها: كالمجلات والمؤتمرات والإرشادات والجلسات العلمية الكبرى وغيرها. لكن طبقة التفكير الموزعة والفورية بين الأقران هي التي تُصاغ فيها معظم المعلومات السريرية.
* آلات قادرة على إنتاج إجابات دقيقة ومتعاطفة وذات مصداقية سريرية في ثوانٍ.. وبتكلفة زهيدة*
منصة سريرية عالمية مشتركة
للحظة وجيزة وغير متوقعة، غيّر موقع «ميدتويتر» MedTwitter هذا الواقع. فرغم كل عيوبه - من التزاحم والتنافس الهرمي إلى اليقين الظاهري - منح «ميدتويتر» الأطباء شيئاً لم يبنه الطب عمداً قط: منصة سريرية عالمية مشتركة، فورية، ومتعددة التخصصات. ويستطيع طبيب طوارئ في منطقة ريفية نشر رسم لتخطيط قلب كهربائي معقد والحصول على رأي خبير في غضون دقائق. ويستطيع المتدرب مشاهدة كبار الأطباء يناقشون دراسة في نفس يوم نشرها. كما يمكن مراجعة تجربة سريرية جديدة، وتحسينها، ووضعها في سياقها، واختبارها من قبل الأشخاص الذين سيتولون رعاية المرضى في صباح اليوم التالي. هذه هي القيمة الحقيقية لـ«ميدتويتر» في مجال الطب.
لقد ارتقى هذا النظام لفترة وجيزة إلى مستوى التفكير السريري غير الرسمي قبل أن ينهار تحت وطأة حوافز المنصة التي استضافته.
فشل المنصة «بنيوي» بسبب انعدام العمق الطبي
كان الفشل بنيوياً أيضاً. فالمنصة المصممة لزيادة الاهتمام لا يمكنها الحفاظ على مجتمع يعتمد على التفكير العميق، والثقة، والتواضع، والمعايير المهنية. يحتاج الطب إلى مساحات يستطيع فيها الطبيب أن يقول «لا أعرف» أو «هذا ما نفعله في مؤسستي» دون أن يُعاقب بخوارزمية مُحسَّنة. يحتاج الأطباء إلى أماكن يكون فيها الاختلاف مثمراً، والشك صادقاً، ولا يُضطرون فيها إلى استخدام خبراتهم لإرضاء المرضى والصحافيين وأصحاب العمل والمتصيدين والغرباء في آن واحد.
إن غياب هذه المساحة المشتركة للأطباء بات أكثر أهمية من أي وقت مضى. فالأطباء يواجهون دخول الذكاء الاصطناعي إلى الممارسة السريرية دون بنية تحتية فعّالة للتفسير الجماعي.
توصيات «ذكية» بناء على حالات من «المرضى الآخرين»
ما معنى الخبرة عندما تتحول عملية استرجاع المعلومات إلى مجرد سلعة؟ ما هي الأدوات التي تُمثل اختراقات حقيقية فعلاً، وما هي تلك التي لا تقدم سوى أوهام مُنمقة؟ كيف يُقيّم طبيب الأورام في المجتمع توصية علاجية مُولَّدة بواسطة الذكاء الاصطناعي، في حين أن النموذج قد يكون قد دُرّب على مرضى مختلفين، في مؤسسات مختلفة، وبظروف متباينة؟ كيف ينبغي للأدلة الواقعية، وأنماط الممارسة المحلية، والخبرة المؤسسية أن تُؤثر في استخدام هذه الأدوات؟
لن تُجاب هذه الأسئلة بعروض توضيحية للمنتجات، أو معايير قياس مُنمّقة، أو مُلخص آخر للذكاء الاصطناعي في ورقة بحثية. ستأتي الإجابات من إعادة بناء طبقة الاستدلال السريري، القائمة على التفاعل بين النظراء من الأطباء، التي تعمل في الوقت الفعلي، التي لطالما اعتمد عليها الطب.
دمج وتكامل المعلومات
سيُساعد الذكاء الاصطناعي بالتأكيد المرضى على فهم النظام، وسيُساعد الأطباء على استرجاع المعلومات، وتلخيص السجلات، وكتابة الملاحظات، وتحديد المخاطر، ودعم القرارات. ولكن أهمية الأطباء لن تقل مع انخفاض تكلفة استرجاع المعلومات وسرعته، بل سينتقلون إلى العمل الأكثر صعوبة المتمثل في دمج السياق الخاص بكل مريض، مع أطر القيود المؤسسية، ومع الخبرة المعيشية، وعدم اليقين، والأدلة، والقيم، والمخاطر في القرارات التي تؤثر فعلياً على حياة البشر.
الطبيب صاحب القرار
في هذا العالم، قد لا يكون السؤال الأهم الذي يطرحه الأطباء هو: «ماذا يقول النموذج؟» بل قد يكون السؤال الأقدم والأصعب والأكثر إنسانية: «ماذا ستفعل؟» لعلاج المريض؟
في الوقت الراهن، تتشتت المعرفة الجماعية للأطباء عبر قنوات تطبيق «سلاك» المنعزلة، ومحادثات المجموعات الخاصة، وسلاسل الرسائل النصية، والقنوات الخلفية غير الرسمية. غالباً ما تكون هذه المساحات عالية الثقة، ولكنها محدودة النطاق. فهي تفتقر إلى الوصول الشامل بين التخصصات، والهيكل المطلوب لفهم جماعي حقيقي. ولا يمكن أتمتة هذه التجربة ببساطة، لأن فهم الأمور في الطب يعتمد على الثقة، والدقة، والمصداقية. يعتمد الأمر على معرفة المتحدث، وما رآه، وكيف يمارس عمله، ولماذا يُعدّ رأيه مهماً. هذا هو الجانب الإنساني حيث تتحول الأدلة إلى أحكام، والأحكام إلى رعاية.
بنية تحتية موثوقة تُتيح فهماً سريرياً منطقياً
لن يتحدد مستقبل الرعاية الصحية الأفضل للمرضى بما يعرفه الذكاء الاصطناعي فحسب، بل سيعتمد على قدرتنا على إطلاق العنان للمعرفة والحكم والخبرة الهائلة الكامنة لدى الأطباء، وجعل هذا الذكاء الجماعي متاحاً لمن يقدمون الرعاية للمرضى في الواقع.
لا يحتاج العصر القادم للطب إلى منصة أخرى مُحسّنة لجذب الانتباه، أو أداة أخرى تُعامل الأطباء كنقاط نهاية لإجابات مُولّدة. بل يحتاج إلى بنية تحتية موثوقة تُتيح فهماً سريرياً منطقياً: بيئة يُمكن فيها الطعن في الأدلة، وتبادل الخبرات، ومناقشة الشكوك بصدق، ومساعدة الأطباء بعضهم بعضاً في تحديد معنى المعرفة بالنسبة للمريض الذي أمامهم. في عصر الذكاء الاصطناعي، لا تُمثل هذه الشبكة البشرية تراجعاً عن التقدم، بل هي البنية التحتية التي ستدفع الابتكار وتجعل التقدم ذا مغزى سريري.
في عصرنا الجديد للذكاء الاصطناعي، قد لا تكون أهم التقنيات هي النموذج نفسه. قد يكون المجتمع هو من يتعلم، ويتساءل، ويختبر، ويقرر في نهاية المطاف معنى هذا النموذج عملياً.
إن مستقبل الطب لن يقتصر على ما تستطيع الآلات معرفته، بل سيرتبط بما يمكن للأطباء اكتشافه معاً.
* مجلة «فاست كومباني».
