هل يمكنك الوثوق بإجابة الذكاء الاصطناعي عن سؤالك؟

«التصنيف النوعي» لإجاباته يشمل 4 أنواع رئيسية: إجابات واقعية وتفسيرية وبنَّاءة واستراتيجية

هل يمكنك الوثوق بإجابة الذكاء الاصطناعي عن سؤالك؟
TT

هل يمكنك الوثوق بإجابة الذكاء الاصطناعي عن سؤالك؟

هل يمكنك الوثوق بإجابة الذكاء الاصطناعي عن سؤالك؟

طرحتُ أخيراً سؤالاً بسيطاً على محرك بحث «غوغل»: ما هو الحد الأقصى لوقت استخدام الشاشات بالنسبة للمراهقين؟ وبدلاً من عرض روابط لمواقع إلكترونية -كما دأب «غوغل» على فعله لسنوات عدّة- قدم لي المحرك إجابة مُولَّدة بواسطة الذكاء الاصطناعي. وذكر وكيل الذكاء الاصطناعي رقماً محدداً، ثم أضاف تفاصيل أكثر تعقيداً، مشيراً إلى أن جودة الوقت وتوازنه قد تكون أكثر أهمية من عدد الساعات، وأن مفهوم «الإفراط» في الوقت يعتمد على عوامل عدة تخص المراهق، مثل جودة النوم، وممارسة الرياضة، والمتطلبات الدراسية، والحالة المزاجية، كما كتب ليو إس. لو هو (*).

معايير تصنيف الإجابات

جربتُ بحثاً آخر: هل ينبغي لي تناول الأسبرين يومياً؟ في هذه المرة، قدمت لي إجابة الذكاء الاصطناعي معلومات طبية، وحذرتني من المخاطر المحتملة، وعرضت تقديم توجيهات أكثر تخصيصاً إذا ما زودت النظام بمعلومات عن عمري وتاريخي الطبي. كانت هذه إجابات جيدة، لكن ما أثار اهتمامي هو أنها كانت تنتمي إلى أنواع مختلفة من الإجابات.

لقد تركز الجدل حول إجابات الذكاء الاصطناعي على مسألة الدقة: هل أصاب النظام في إجابته؟ ورغم أهمية ذلك، فإن الدقة ليست سوى اختبار واحد؛ فكل نوع من الإجابات يتطلب من المستخدم تقييم جوانب مختلفة.

أجد أنه من المفيد تصنيف إجابات الذكاء الاصطناعي ضمن «تصنيف نوعي» (أو «طوبولوجيا») يشمل أربعة أنواع رئيسية: إجابات واقعية، وتفسيرية، وبنّاءة، واستراتيجية.

* الإجابة الواقعية (الوقائعية) factual answer. غالباً ما يمكن التحقق من صحة الادعاء الواقعي بمقارنته بمصدر موثوق.

* أما في الإجابة التفسيرية interpretive answer، فقد يكون التفسير دقيقاً، ومع ذلك فإنه قد يعكس خيارات معينة بشأن الأدلة التي تُعدّ مهمة.

* وبالنسبة للإجابة البنّاءة constructive answer (التي تقدم مقترحاً أو خطة عمل)، فقد تكون مبنية على منطق سليم، ومع ذلك تكون غير مناسبة للشخص المتلقي.

* وأخيراً، قد تكون الإجابة الاستراتيجية strategic answer مصاغة ببراعة فائقة ولكنها تفتقر إلى الصحة.

ومع ذلك، يقدم الذكاء الاصطناعي هذه الأنواع الأربعة من الإجابات جميعها بالأسلوب نفسه السلس والموثوق ظاهرياً؛ ما يجعل من السهل عدم ملاحظة الفروق الجوهرية بينها.

أعمل أميناً للمكتبات الجامعية وعميداً للمكتبات في جامعة فيرجينيا، حيث أقود مهمات على المستوى الوطني لتطوير كفاءات الذكاء الاصطناعي لدى العاملين في مجال المكتبات، كما أقدّم استشارات واسعة النطاق حول الثقافة والوعي بالذكاء الاصطناعي. وقد طرحتُ هذا التصنيف النوعي لأول مرة في دورية «The Journal of Academic Librarianship».

تفاصيل الإجابات وشروحها

تجدر الإشارة إلى أن هذه الفئات الأربع ليست قوالب جامدة ومنفصلة تماماً؛ إذ يمكن أن تعكس إجابة الذكاء الاصطناعي خصائص أكثر من نوع واحد في آن واحد. ومع ذلك، سأقوم فيما يلي بشرح كل نوع من أنواع الإجابات، وتقديم إرشادات تساعدك على تحديد ما إذا كانت الإجابة جاهزة للاستخدام أم أنها تتطلب مزيداً من البحث والتحقق.

أي نوع من الإجابات يقدمه لك «غوغل»؟

* تطرح الإجابة الواقعية ادعاءً يمكن -من حيث المبدأ- التحقق من صحته بالرجوع إلى الأدلة. مثال: متى تأسست جامعة فيرجينيا؟ ما هو الرمز الكيميائي للذهب؟ للتأكد من أن الإجابة الواقعية موثوقة بما يكفي للاعتماد عليها، تحقق من صحة المعلومة بالرجوع إلى مصدر مناسب. وإذا كانت الإجابة تورد مصدراً، فقم بزيارة ذلك الرابط بدلاً من الاكتفاء بعَدّ الإجابة نفسها دليلاً قاطعاً.

التفسير والتحليل والاستنتاجات المحددة

* تستند الإجابة القائمة على التفسير والتحليل إلى أدلة، لكنها لا تفضي بالضرورة إلى استنتاج واحد محدد. فمثلاً، ما هو الحد الأقصى المناسب لوقت استخدام المراهقين للشاشات؟ وهل يزيد العمل عن بُعد من الإنتاجية؟ تعتمد الإجابة على الأدلة المُدرجة وتلك المُستبعدة، وكذلك على كيفية فهم وجهات النظر المتباينة.

أشارت إجابة «غوغل» الأولية عن سؤالي المتعلق بوقت استخدام الشاشات إلى أن ساعتين تُعدان حداً أقصى للمراهقين. ثم أوضحت أن التوجيهات الطبية الخاصة بالأطفال تولي اهتماماً أكبر لجودة استخدام الشاشات وسياقه، وليس لمجرد عدد الساعات. وتؤكد الأكاديمية الأميركية لطب الأطفال عدم وجود قدر محدد موصى به للمراهقين، مشددةً بدلاً من ذلك على طبيعة استخدام الشاشات والأنشطة التي قد تحل هذه الشاشات محلها. وهكذا تبيّن أن السؤال الذي بدا في ظاهره يتطلب إجابة بالأرقام، كان يستلزم في الواقع تفسيراً وتحليلاً.

لذا؛ وعند تقييم الإجابات التي تتطلب تفسيراً أو تحليلاً، لا تكتفِ بالتحقق من الحقائق فحسب، بل اسأل نفسك: ما الأدلة التي ركّز عليها النظام الذكي؟ وما الذي أغفله؟ وهل ثمة تفسير آخر وجيه؟ ومن الأسئلة التكميلية المفيدة التي يمكنك طرحها على محرك البحث: «ما هي أقوى الأدلة التي تدعم استنتاجاً مختلفاً؟».

الإجابات البنَّاءة... قد تكون بلا روح

* تُصاغ الإجابات البنّاءة ولا تُكتشف جاهزة، فعندما تطلب من الذكاء الاصطناعي صياغة مسودة خطاب، أو كتابة كلمة تأبين، أو اقتراح خطة درس، أو إعادة ترتيب فقرة ما، فلن تكون هناك نتيجة واحدة صحيحة ومحددة سلفاً.

يمكنك تقييم الرد من خلال النظر في الغرض منه، والجمهور المستهدف، ونبرة الصوت المستخدمة. فقد تكون كلمة التأبين سليمة لغوياً ونحوياً تماماً، لكنها لا تعكس شخصية المتحدث إطلاقاً، أو قد لا تلامس مشاعر أفراد الأسرة الحاضرين، أو ربما تفشل في تصوير شخصية المتوفى بشكل دقيق. لذا؛ ضع هذه الجوانب وتأثيراتها في الحسبان أثناء القراءة.

الإجابات الاستراتيجية... تقدير حجم المخاطر المترتبة

* تتمحور الأسئلة الاستراتيجية حول اتخاذ القرارات والإجراءات؛ مثل: «هل ينبغي لي تناول الأسبرين يومياً؟» أو «هل عليّ شراء هذا المنزل؟» وتجمع الإجابات في هذه الحالة بين المعلومات والتقدير الشخصي للأهداف والمخاطر والمفاضلات والظروف الخاصة.

يوضح بحثي عن الأسبرين أهمية السياق، فقد حذّرني «غوغل» من المخاطر، ونصحني باستشارة مختص طبي، وعرض تقديم معلومات أكثر تخصيصاً إذا زودته ببيانات عن عمري وتاريخي المرضي المتعلق بالقلب والأوعية الدموية ومخاطر النزيف. وتتوافق هذه التحذيرات مع توجيهات «فرقة العمل المعنية بالخدمات الوقائية في الولايات المتحدة»، التي تنص على أن قرار البدء في تناول جرعة منخفضة من الأسبرين للوقاية من النوبات القلبية والسكتات الدماغية يجب أن يُتخذ بشكل فردي، مع الموازنة بين الفوائد القلبية الوعائية ومخاطر النزيف.

عند البحث عن إجابات استراتيجية، اسأل عما يحتاج النظام إلى معرفته لكي تكون نصيحته قابلة للتطبيق عليك شخصياً بشكل معقول. وفكّر في حجم المخاطر المترتبة، والبدائل المتاحة، وما إذا كان ينبغي إشراك مختص مؤهل في الأمر. وبالعودة لمثال الأسبرين، سيكون من المفيد طرح سؤال تكميلي مثل: «ما هي التفاصيل المتعلقة بعمري أو تاريخي الطبي أو مخاطر النزيف التي قد تغير هذه النصيحة؟ وما الذي ينبغي عليّ مناقشته مع طبيبي قبل اتخاذ القرار؟». يظل القرار النهائي بيدك أنت؛ لأنك الشخص الذي سيتعين عليه التعايش مع النتيجة.

حدّد نوع الإجابة... وهل أنت مقتنع بها؟

بدأت أسئلتي كعمليات بحث عادية على «غوغل». وكانت الردود مفيدة؛ إذ أضاف «غوغل» سياقاً للمعلومات، وأقرّ بوجود تعقيدات، وعرض تقديم توجيهات مخصصة إذا قدمتُ معلومات إضافية. ومع ذلك، كان نوع الإجابة يتغير أحياناً داخل الرد الواحد؛ إذ يختلف نقل ما تنص عليه المبادئ التوجيهية الطبية حول تحديد كيفية تطبيقها على شخص بعينه. وبذا يمكن للرد السلس أن ينتقل بين هذين النوعين من الإجابات.

بصفتك مستخدماً، حاول أن تدرك طبيعة الجهد الفكري الذي بذله وكيل الذكاء الاصطناعي لصياغة الرد الذي تلقيته، وفكّر فيما إذا كان التفسير مقنعاً أو ما إذا كانت النصيحة ملائمة لظروفك.

وقبل التساؤل عما إذا كانت إجابة الذكاء الاصطناعي صحيحة، اطرح سؤالاً أكثر جوهرية: ما نوع هذه الإجابة؟ فمعرفة النوع ستحدد لك الخطوة التالية.

* عميد المكتبات في جامعة فيرجينيا - مجلة «فاست كومباني»


مقالات ذات صلة

رئيس «إنفيديا»: لا أساس علمياً للتوقعات بانقراض البشرية بسبب الذكاء الاصطناعي

تكنولوجيا الرئيس والمدير التنفيذي لـ«إنفيديا» جنسن هوانغ (أ.ب) p-circle

رئيس «إنفيديا»: لا أساس علمياً للتوقعات بانقراض البشرية بسبب الذكاء الاصطناعي

صرح جنسن هوانغ، الرئيس التنفيذي لشركة «إنفيديا»، بأنه لا يتفق مع التحذيرات المتزايدة من احتمال تسبب الذكاء الاصطناعي في انقراض البشرية خلال السنوات المقبلة.

«الشرق الأوسط» (نيويورك)
الاقتصاد متداول يعمل في قاعة بورصة نيويورك (رويترز)

العقود الآجلة للأسهم الأميركية تستقر بعد مكاسب الذكاء الاصطناعي

استقرت المؤشرات الرئيسية في «وول ستريت» يوم الثلاثاء، بعد مكاسب قوية قادها قطاع الذكاء الاصطناعي في الجلسة السابقة.

«الشرق الأوسط» (نيويورك)
الاقتصاد رجل يقف أمام شعار البنك المركزي الهندي داخل مقره في مومباي بالهند (رويترز)

الروبية الهندية تتراجع عن مكاسبها المبكرة

تخلَّت الروبية الهندية عن مكاسبها المحدودة التي سجَّلتها في وقت مبكر من تعاملات الثلاثاء، لتُتداول قُرب مستوياتها السابقة.

«الشرق الأوسط» (مومباي (الهند))
الاقتصاد متعاملون في سوق الصرف بكوريا الجنوبية أمام شاشة تعرض الدولار والوون ومؤشر «كوسبي» (رويترز)

الأسهم الآسيوية ترتفع في معظمها بدعم من مكاسب «وول ستريت»

ارتفعت الأسهم الآسيوية في معظمها، يوم الثلاثاء، مدفوعةً بتحسن معنويات المستثمرين بعد صعود الأسهم في «وول ستريت» خلال الجلسة السابقة.

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

أسهم التكنولوجيا ترتفع مع تجدد التفاؤل بالذكاء الاصطناعي

ارتفعت أسهم التكنولوجيا يوم الثلاثاء، مدعومةً بتجدد التفاؤل حول الذكاء الاصطناعي، فيما واجهت أسواق الأسهم الأوسع صعوبةً في تحقيق مكاسب تُذكر.

«الشرق الأوسط» (لندن)

برنامجان طبيان سعوديان بالذكاء الاصطناعي للكشف المبكر عن اعتلال الشبكية السكري وتحليل الأشعة السينية

من 2019 إلى 2026... إصدارات «سدايا» توثق تطور المعرفة والأطر الوطنية للذكاء الاصطناعي في المملكة (الشرق الأوسط)
من 2019 إلى 2026... إصدارات «سدايا» توثق تطور المعرفة والأطر الوطنية للذكاء الاصطناعي في المملكة (الشرق الأوسط)
TT

برنامجان طبيان سعوديان بالذكاء الاصطناعي للكشف المبكر عن اعتلال الشبكية السكري وتحليل الأشعة السينية

من 2019 إلى 2026... إصدارات «سدايا» توثق تطور المعرفة والأطر الوطنية للذكاء الاصطناعي في المملكة (الشرق الأوسط)
من 2019 إلى 2026... إصدارات «سدايا» توثق تطور المعرفة والأطر الوطنية للذكاء الاصطناعي في المملكة (الشرق الأوسط)

على أغلفة مجموعة من الإصدارات السعودية المتخصصة في البيانات والذكاء الاصطناعي، تتابع السنوات حتى تصل إلى «2026»؛ العام الذي اختارت المملكة أن تجعله «عام الذكاء الاصطناعي». لكن اللافت ليس تراكم الإصدارات وحده، بل تطور الأسئلة التي تطرحها: كيف ندير أخطار الذكاء الاصطناعي؟ وكيف نكتشف تحيزه؟ وكيف نحول الابتكار إلى تقنية يمكن استخدامها بثقة؟

برنامجان طبيان سعوديان بالذكاء الاصطناعي

في القطاع الصحي بدأت الإجابة تنتقل من الورق إلى العيادة؛ فقبل أيام من اليوم الوطني السعودي، منحت الهيئة العامة للغذاء والدواء إذن التسويق لبرنامجين طبيين مطورين محلياً ومدعومين بالذكاء الاصطناعي؛ أحدهما لتحليل الأشعة السنية، والآخر للمساعدة في الكشف المبكر عن اعتلال الشبكية السكري.

ومن الإصدارات والأطر إلى الاختبار والترخيص، ثم إلى المستشفى والمريض، تتشكل قصة مختلفة للذكاء الاصطناعي في المملكة: لم يعد السؤال فقط ماذا تستطيع التقنية أن تفعل، بل: كيف تنتقل من المعرفة إلى ممارسة صحية حقيقية؟

من الخوارزمية إلى العيادة... برنامجان طبيان سعوديان مدعومان بالذكاء الاصطناعي يحصلان على إذن التسويق (الهيئة العامة للغذاء والدواء)

معرفة تسبق التطبيق

في «عام الذكاء الاصطناعي 2026»، لا تقتصر القصة على تطبيقات جديدة؛ فهناك أيضاً محاولة لبناء المعرفة التي تسبق استخدامها. وقد أضافت الهيئة السعودية للبيانات والذكاء الاصطناعي (سدايا) إلى مكتبتها مجموعة من الإصدارات التي تنقل النقاش من سؤال: ماذا يستطيع الذكاء الاصطناعي أن يفعل؟ إلى سؤال أكثر صعوبة: كيف نستخدمه ونضبط مخاطره؟

في أبريل (نيسان) الماضي، صدر «الإطار الوطني لإدارة أخطار الذكاء الاصطناعي»، مقدماً منهجية لتحديد المخاطر، وتقييمها ومعالجتها ومراقبتها. وتبعه في مايو (أيار) «الدليل المرجعي لتحيز الذكاء الاصطناعي»، الذي يرصد أكثر من مائة نوع من التحيز المحتمل وسبل الحد منه. كما تناولت إصدارات أخرى تبني الذكاء الاصطناعي وتحليل البيانات وهندسة الأوامر واستخدام التقنية في الإعلام.

وتأتي هذه الحركة ضمن نمو بحثي أوسع؛ إذ تشير بيانات «سدايا» إلى متوسط نمو سنوي بلغ 38.52 في المائة في المنشورات العلمية المرتبطة بالذكاء الاصطناعي بين عامي 2020 و2025. لكن الاختبار الحقيقي للمعرفة يبدأ عندما تغادر صفحات الأدلة وتدخل بيئة الاستخدام الفعلي من الخوارزمية إلى العيادة.

في 10 سبتمبر (أيلول)، أعلنت «الغذاء والدواء» منح الإذن التسويقي لبرنامجَي «Dental IQ» و«SAARIA»، وهما برنامجان طبيان مدعومان بالذكاء الاصطناعي ومطوران محلياً.

يستخدم الأول التعلم العميق لتحليل الأشعة السنية والمساعدة في رصد مؤشرات تشمل تسوس الأسنان وأمراض اللثة والتغيرات في الأنسجة الداعمة. أما الثاني فيحلل صور قاع العين لدعم فحص مرضى السكري والكشف المبكر عن اعتلال الشبكية السكري.

لكن الأكثر أهمية علمياً هو الطريق الذي سبق وصولهما إلى السوق؛ فالهيئة تشير إلى مراجعة الملفات الفنية والأدلة السريرية للتحقق من السلامة والأداء والفاعلية للاستخدام المقصود. وهنا يتغير السؤال من: هل تستطيع الخوارزمية التشخيص؟ إلى سؤال أكثر صعوبة: هل أثبتنا أنها تستطيع أداء المهمة المطلوبة بأمان عندما تقترب من المريض؟

من الجراحة الروبوتية إلى التدخل عن بُعد... التقنية تعيد رسم حدود المكان في الرعاية الصحية (وكالة الأنباء السعودية «واس»)

342 فكرة... و25 اجتازت الاختبار

تشجيع الابتكار لا يعني أن كل فكرة ينبغي أن تنتقل مباشرة إلى المريض. ولهذا توفر البيئة التجريبية التنظيمية «Sandbox» التابعة لوزارة الصحة مساحة لاختبار حلول تشمل الصحة الرقمية والذكاء الاصطناعي وإنترنت الأشياء والتقنيات الحيوية والطباعة ثلاثية الأبعاد، مع إرشاد فني وتنظيمي قبل التوسع في استخدامها.

وفي يوليو (تموز) 2026، أعلنت الوزارة أن المبادرة دعمت 342 حلاً ابتكارياً، فيما «تخرج» 25 حلاً بعد استكمال مراحل الاختبار والتحقق في البيئة التجريبية. والرقمان يكشفان جانباً مهماً من رحلة الابتكار الطبي: بين الفكرة ووصول التقنية إلى الاستخدام الفعلي، توجد مرحلة لا تقل أهمية عن الابتكار نفسه؛ مرحلة الاختبار والتحقق ومعرفة حدود ما تستطيع التقنية أن تفعله.

حين تتجاوز الخبرة الطبية المكان

في نهاية رحلة التقنية هناك المريض؛ فقد أصبح مستشفى صحة الافتراضي مرتبطاً بأكثر من 242 مستشفى، ويقدم خدمات في 48 تخصصاً رئيسياً و68 تخصصاً فرعياً، بطاقة تشغيلية سنوية تتجاوز 597 ألف مستفيد.

لكن تجاوز المسافة لم يعد مقتصراً على الاستشارة؛ ففي أغسطس (آب) 2026، أعلن المستشفى إجراء 11 عملية جراحية روبوتية متتالية عن بُعد، شملت تخصصات عدة؛ بينها استئصال فص رئوي وصفته وزارة الصحة بأنه الثاني عالمياً من نوعه.

وسبقت العمليات اختبارات ومحاكاة سريرية وتقنية وتدريبية، ضمن «البروتوكول السعودي للعمليات الجراحية عن بُعد». وهنا يتغير معنى المسافة في الطب: فلا تنتقل البيانات والصور عبر الشبكة فحسب، بل يمكن أن تنتقل الخبرة الجراحية نفسها إلى حيث يوجد المريض.

التقنية ليست النتيجة

ومع ذلك، يبقى هناك فارق بين امتلاك التكنولوجيا وتحسين صحة الإنسان؛ فتقرير تحول القطاع الصحي لعام 2025 يشير إلى وصول تغطية خدمات الرعاية الصحية الأساسية إلى 97.5 في المائة من التجمعات السكانية، فيما تجاوز مستخدمو تطبيق «صحتي» 31 مليوناً. ولا يمكن نسب هذه النتائج إلى الذكاء الاصطناعي وحده؛ فهي حصيلة تحول صحي أوسع، لكنها تضع التقنية في موقعها الصحيح: وسيلة وليست غاية.

فالاختبار الحقيقي للذكاء الاصطناعي الصحي ليس عدد الخوارزميات والروبوتات، بل أثرها: هل تساعد في اكتشاف المرض أبكر؟ وهل توصل الخبرة إلى مكان أبعد؟ وهل تحسن جودة الرعاية وسلامة المريض؟

من المعرفة إلى المريض

في اليوم الوطني السعودي، ربما تكمن القصة الأهم في اتصال هذه الحلقات: إصدارات تضع منهجيات لإدارة المخاطر والتحيز، وبيئات تجريبية تختبر الحلول، وهيئة تنظيمية تراجع الأدلة قبل التسويق، ثم مستشفى افتراضي ينقل الخبرة الطبية والجراحية عبر المسافات.

ولا يعني ذلك أن تحديات الذكاء الاصطناعي الصحي قد حُلّت؛ فكلما اقتربت الخوارزمية من المريض، ازدادت الحاجة إلى اختبار أدائها في العالم الحقيقي، ومراقبته بمرور الوقت، والإبقاء على قدرة الطبيب على التدخل عندما تستدعي الحالة ذلك.

لكن السؤال يتغير؛ فبعد سنوات سألنا فيها: ماذا يستطيع الذكاء الاصطناعي أن يفعل؟ يبرز اليوم سؤال أكثر أهمية: ماذا يحدث عندما نضع هذه القدرة داخل نظام صحي حقيقي، ونطلب منها أن تُحدث فرقاً في حياة مريض حقيقي؟

بين المعرفة والاختبار والتنظيم والعيادة، ربما هنا تبدأ المرحلة التالية من قصة الذكاء الاصطناعي الصحي في المملكة.


أسرار وراثية جديدة وراء سرطاني الثدي والمبيض

أسرار وراثية جديدة وراء سرطاني الثدي والمبيض
TT

أسرار وراثية جديدة وراء سرطاني الثدي والمبيض

أسرار وراثية جديدة وراء سرطاني الثدي والمبيض

رصدت دراسة دولية جديدة عن جينات وتغيرات وراثية قد تزيد من خطر الإصابة بسرطاني الثدي والمبيض اكتشافاً قد يساعد على تفسير حالات ظلت أسبابها الوراثية مجهولة رغم خضوع أصحابها للفحوص الجينية التقليدية.

تحليل شامل للجينات

وأظهر تحليل شامل للجينات أن عدداً من التغيرات التي حددها الباحثون يرتبط بعمليات إصلاح تلف الحمض النووي (دي إن إيه) DNA، والحفاظ على استقرار الجينوم، وهما آليتان أساسيتان لحماية الخلايا من التغيرات التي قد تؤدي إلى الإصابة بالسرطان. ويرى الباحثون أن هذه الجينات قد تصبح أهدافاً مهمة للفحوص الجينية لدى العائلات التي يُشتبه في وجود استعداد وراثي لديها للإصابة بسرطاني الثدي، والمبيض.

وتأتي هذه النتائج في وقت تتجه فيه الأبحاث الطبية إلى توسيع نطاق البحث عن عوامل الخطر الوراثية بدلاً من التركيز على عدد محدود من الجينات المعروفة، وعلى رأسها BRCA1، وBRCA2.

ويُعد سرطان الثدي من أكثر أنواع السرطان شيوعاً بين النساء، إذ تُصاب به نحو امرأة واحدة من كل ثماني نساء خلال حياتها. ورغم أن معظم الحالات لا تكون وراثية، فإن نحو 5 إلى 10 بالمائة منها ترتبط باستعداد جيني موروث. وتوجد حالياً مجموعة من الجينات المعروفة بارتباطها بزيادة خطر الإصابة، وتستخدم لوحات متعددة الجينات في بعض برامج الفحص للكشف عن التغيرات المرتبطة بالسرطان. لكن هذه الاختبارات لا تقدم تفسيراً لجميع الحالات التي يُشتبه في وجود عامل وراثي وراءها.

فحص شامل لـ134 سيدة

وقاد الدراسة باحثون من معهد علم الوراثة البشرية في كلية هانوفر الطبية بالتعاون مع معهد علم الوراثة البشرية في جامعة أوغسبورغ، والمستشفى الجامعي في أوغسبورغ بألمانيا. ونُشرت نتائج الدراسة في دورية «npj Breast Cancer» في 30 يونيو (حزيران) 2026.

وحلل الفريق المجموعة الكاملة من الجينات إلى جانب نشاطها في عينات دم مأخوذة من 134 سيدة أصبن بسرطان الثدي، أو سرطان المبيض، أو بكليهما. وكانت جميع المشاركات قد خضعن سابقاً للفحوص الروتينية للجينات المعروفة المرتبطة بخطر الإصابة، لكنها لم تكشف عن سبب وراثي واضح لحالاتهن.

تغيرات وراثية نادرة

وأظهر التحليل وجود عدد من الجينات والتغيرات الوراثية النادرة التي قد تسهم في زيادة الاستعداد للإصابة بالسرطان. وكان من اللافت أن بعض هذه الجينات ارتبط في السابق بصورة أساسية بأمراض وراثية نادرة، والتي تتطلب عادةً حدوث تغيرات ضارة في نسختي الجين واحدة موروثة من كل والد.

لكن النتائج الجديدة تشير إلى أن تغيراً في نسخة واحدة فقط من بعض هذه الجينات قد يكون كافياً لزيادة القابلية للإصابة بسرطاني الثدي، أو المبيض.

وتقول الدكتورة دوريس شتاينمان إن النتائج تسلط الضوء على أهمية جينات إضافية تؤدي أدواراً رئيسة في إصلاح الحمض النووي، والحفاظ على استقرار الجينوم، ما يجعلها جينات مرشحة جديدة لدى العائلات التي يُشتبه في وجود استعداد وراثي لديها.

ومع ذلك يؤكد الباحثون أن هذه الجينات لا تزال جينات مرشحة، وأن هناك حاجة إلى مزيد من الدراسات لتحديد مدى قوة ارتباط كل تغير وراثي بخطر الإصابة بالسرطان.

الهند توسع نطاق الفحوص الجينية

وتتوافق هذه النتائج مع اتجاه بحثي متزايد في دول أخرى نحو توسيع الفحوص الجينية لتشمل عدداً أكبر من الجينات. ففي مراجعة حديثة نُشرت في دورية «Cancer Medicine» في 24 يوليو (تموز) 2026، استعرض باحثون في الهند -برئاسة كارثيك أودوبا في قسم طب الأورام بكلية كاستوريا الطبية- أحدث التطورات في تشخيص وإدارة متلازمة سرطان الثدي والمبيض الوراثي، مشيرين إلى أهمية الانتقال من التركيز على جيني BRCA1 وBRCA2 إلى استخدام تقنيات التسلسل الجيني من الجيل التالي، ولوحات الجينات المتعددة.

وتوضح المراجعة أن هذه التقنيات يمكن أن تساعد على تحديد تغيرات وراثية إضافية لدى الأشخاص والعائلات المعرضين للخطر، بما يسمح بتطوير خطط أكثر تخصيصاً للكشف المبكر، وتقليل المخاطر، وإدارة المرض. كما تدعم هذه المقاربة العمل ضمن فرق متعددة التخصصات تضم أطباء الأورام، وعلماء الوراثة، وغيرهم من المتخصصين.

ويعكس الجمع بين الدراستين تحولاً مهماً في فهم سرطان الثدي والمبيض الوراثي، فغياب طفرة معروفة في BRCA1 أو BRCA2 لا يعني بالضرورة غياب الاستعداد الوراثي للمرض.

ومع استمرار توسع مشاريع تسلسل الجينوم، وتراكم البيانات الوراثية، يأمل العلماء في تحديد المزيد من الجينات النادرة المرتبطة بالسرطان، ما قد يقلل عدد الحالات التي تبقى من دون تفسير وراثي، ويمنح العائلات المعرضة للخطر فرصاً أفضل للتشخيص المبكر، والرعاية الشخصية.


الذكاء الاصطناعي يحلل تخطيط كهربائية القلب ويتنبأ بأمراضه المقبلة

 تخطيط القلب يرى ما وراء النبض
تخطيط القلب يرى ما وراء النبض
TT

الذكاء الاصطناعي يحلل تخطيط كهربائية القلب ويتنبأ بأمراضه المقبلة

 تخطيط القلب يرى ما وراء النبض
تخطيط القلب يرى ما وراء النبض

اعتاد الطب أن يبدأ عندما يعلن المرض عن نفسه: عرض يشعر به المريض، أو علامة يلتقطها الطبيب، أو فحص يكشف أن تغيراً مرضياً قد حدث بالفعل. لكن الذكاء الاصطناعي يطرح اليوم سؤالاً أكثر طموحاً: هل يمكن اكتشاف الخطر قبل ظهور الأعراض، والتدخل في وقت يسمح بتغيير مسار المرض؟ وفي طب القلب، قد تأتي الإجابة من فحص قديم ومألوف: تخطيط كهربائية القلب (ECG)، فالخوارزميات تستطيع البحث داخل إشاراته عن أنماط دقيقة قد يصعب تمييزها بالقراءة التقليدية، وربطها باضطرابات قلبية ومخاطر مستقبلية؛ ليصبح التخطيط ليس مجرد قراءة لما يحدث الآن، بل نافذة محتملة على ما قد يحدث لاحقاً.

وفي 2 سبتمبر (أيلول) 2026، تناول الدكتور ريتشارد داسيلار (Richard Dasselaar)، خبير التحول الرقمي المقيم في سويسرا ورئيس مجموعة عمل متخصصة في الذكاء الاصطناعي في أمراض القلب، هذه النقلة في مقال تصدّر غلاف العدد الرابع من المجلد 26 لمجلة «HealthManagement.org» بعنوان «من التنبؤ إلى الوقاية: تحويل طب القلب الدقيق إلى واقع». وينطلق داسيلار من سؤال يتجاوز قدرة الخوارزمية على توقع المرض: هل يمكن اكتشاف الخطر في مرحلة مبكرة بما يكفي لمنح الطبيب فرصة للتدخل قبل أن يتحول الاحتمال إلى مرض واضح؟ فالقيمة الحقيقية للتنبؤ، في هذه الرؤية، ليست في معرفة ما قد يحدث للمريض فحسب، وإنما في استخدام تلك المعرفة في الوقت الذي لا يزال فيه ممكناً تغيير مسار المرض.

حين يرى الذكاء الاصطناعي خطر القلب قبل الاعراض

تخطيط القلب... شفاء المستقبل

تخطيط قلب قد يرى المستقبل. المفارقة أن إحدى الأدوات التي قد تساعد الطب على استشراف أمراض القلب ليست تقنية جديدة، بل تخطيط كهربائية القلب (ECG)، أي الفحص البسيط والرخيص والمتاح على نطاق واسع منذ أكثر من قرن. والجديد ليس التخطيط نفسه، وإنما الطريقة التي أصبح الذكاء الاصطناعي يقرأ بها إشاراته. فالطبيب يفسر التخطيط عادةً بالبحث عن أنماط معروفة في النشاط الكهربائي للقلب، مثل اضطراب النظم أو التغيرات التي قد تشير إلى مشكلة قلبية. أما نماذج الذكاء الاصطناعي المعروفة باسم AI-ECG، فتستطيع تحليل تفاصيل وعلاقات دقيقة داخل الإشارة الكهربائية قد يصعب تمييزها بالقراءة التقليدية، وربطها بمعلومات عن اضطرابات بنيوية أو وظيفية في القلب، وكذلك ببعض المخاطر المستقبلية. وتشير الدراسات التي يستعرضها داسيلار إلى أن تخطيط القلب يمكن، بهذه الطريقة، أن يتحول من تسجيل كهربائي للحظة الراهنة إلى ما يشبه «المؤشر الحيوي الرقمي» (Digital Biomarker) الذي يكشف معلومات إضافية كامنة داخل الفحص نفسه.

وتكمن جاذبية الفكرة في بساطتها: لا يحتاج الأمر بالضرورة إلى فحص جديد أو جهاز جديد؛ فقد يستطيع الذكاء الاصطناعي استخراج معلومات لم تكن متاحة سابقاً من تخطيط يُجرى بالفعل يومياً في المستشفيات والعيادات. لكن اكتشاف إشارة خفية لا يعني تلقائياً أننا منعنا المرض؛ وهنا يبدأ السؤال الأصعب: ماذا نفعل عندما تخبرنا الخوارزمية بأن المريض معرض للخطر؟

• عندما يتحول التنبؤ إلى تدخل. لكن معرفة أن شخصاً معرض لخطر المرض ليست في حد ذاتها علاجاً. وهذا أحد أهم التحولات في النقاش حول الذكاء الاصطناعي الطبي. ففي السنوات الأولى كان السؤال المتكرر: ما مدى دقة الخوارزمية؟ وما حساسيتها ونوعيتها؟ هذه الأسئلة مهمة، لكنها لم تعد كافية.

فقد يحقق نموذج أداءً ممتازاً داخل قاعدة بيانات بحثية، ثم تتراجع فائدته عند انتقاله إلى مستشفى آخر أو مجتمع مختلف، نتيجة اختلاف المرضى وانتشار الأمراض وجودة البيانات والأجهزة ومسارات العمل السريري. والأهم أن التنبؤ لا يملك قيمة حقيقية إذا لم يؤدِّ إلى قرار سريري مناسب في الوقت المناسب.

وقد بدأت الأدلة تنتقل بالفعل من اختبار قدرة الخوارزمية على التنبؤ إلى اختبار أثر استخدامها فعلياً على المرضى. ففي مايو (أيار) 2024، نشرت مجلة «Nature Medicine» تجربة سريرية عشوائية عملية بقيادة تشين-شان لين (Chin-Sheng Lin) وزملائه، شملت 15 ألفاً و965 مريضاً منوّمين في المستشفى. واختبرت الدراسة نظام تنبيه يعتمد على تخطيط القلب المدعوم بالذكاء الاصطناعي، ووجدت أن استخدامه ارتبط بانخفاض الوفيات لجميع الأسباب خلال 90 يوماً، مع تركز الفائدة لدى المرضى الذين صنّفهم النظام ضمن الفئة مرتفعة الخطورة.

ولا تعني هذه النتيجة أن تجربة واحدة حسمت مستقبل الذكاء الاصطناعي في طب القلب، لكنها تشير إلى تحول جوهري في طريقة تقييمه: لم يعد السؤال فقط: هل تستطيع الخوارزمية اكتشاف الخطر؟ بل: هل يؤدي استخدام ذلك الاكتشاف إلى تغيير ما يحدث للمريض؟

هل تفهم خوارزميات القلب المريض العربي؟

الخوارزمية والعلاج

الخوارزمية ليست العلاج. لنتخيل أن مريضاً أُجري له تخطيط للقلب، فاكتشف الذكاء الاصطناعي نمطاً يرتبط بارتفاع احتمال وجود خلل قلبي لم تظهر أعراضه بعد. ماذا يحدث بعد ذلك؟ من يتلقى التنبيه؟ ومن يقرر إن كان يستدعي فحصاً إضافياً؟ وماذا يحدث إذا اختلف تقدير الطبيب عن الخوارزمية؟ ومن يتحمل المسؤولية عن القرار؟ وكيف نشرح للمريض أن ارتفاع «احتمال الخطر» لا يعني أنه مصاب بالمرض؟

هنا يضع داسيلار قاعدة شديدة الأهمية: «المؤسسات الصحية لا تطبق خوارزميات، بل تطبق مسارات سريرية». فتنبيه الذكاء الاصطناعي ليس علاجاً بحد ذاته؛ وإنما تبدأ قيمته عندما يدخل في مسار واضح: يراجعه الطبيب، ويضعه في سياق حالة المريض، ويطلب الفحوص التأكيدية عند الحاجة، ثم يتخذ قراراً علاجياً أو وقائياً مناسباً. وبذلك لا يكون نجاح الذكاء الاصطناعي في أنه أطلق تنبيهاً صحيحاً، بل في أن هذا التنبيه وصل إلى الشخص المناسب، في الوقت المناسب، وأدى إلى إجراء يمكن أن يحسن ما يحدث للمريض.

• هل تصلح الخوارزمية نفسها للمريض العربي؟ هنا يبرز سؤال يهم منطقتنا مباشرة: إذا طُوّرت خوارزمية لتخطيط القلب واختُبرت على مرضى في الولايات المتحدة أو أوروبا، فهل يمكن افتراض أنها ستحقق الدقة نفسها عند استخدامها مع المرضى في الرياض أو جدة أو دبي أو القاهرة؟

ليس بالضرورة. فالذكاء الاصطناعي يتعلم من البيانات التي دُرّب عليها، وقد يتأثر أداؤه بخصائص السكان، وانتشار الأمراض، والأعمار والحالات المصاحبة، وكذلك بنوع الأجهزة المستخدمة، وطريقة تسجيل البيانات، والممارسات السريرية في كل مؤسسة. لذلك فإن نجاح الخوارزمية في المجتمع الذي طُوّرت واختُبرت فيه لا يكفي وحده لضمان الأداء نفسه في مجتمع آخر.

ويشدد داسيلار على أن التحقق الخارجي ليس مجرد تفصيل تقني، خصوصاً عندما تُستخدم الخوارزمية للكشف المبكر عن المرض. فالنموذج ينبغي أن يثبت أن أداءه يظل موثوقاً عند تغير الجغرافيا والتركيبة السكانية والبيئة السريرية وطريقة الحصول على البيانات. وعندما يتعلق الأمر بالتنبؤ بالمستقبل، تصبح الحاجة أكبر إلى دراسات تمتد زمنياً، للتأكد من أن الإشارة التي تلتقطها الخوارزمية اليوم ترتبط بالفعل بما يحدث للمريض لاحقاً، وفي وقت مبكر بما يكفي لإتاحة فرصة حقيقية للتدخل.

وبالنسبة إلى الدول العربية، يفتح ذلك قضية أكبر من مجرد استيراد أحدث خوارزمية: هل جرى التحقق منها على السكان الذين ستُستخدم معهم فعلياً؟

د. ريتشارد داسيلار لـ«الشرق الأوسط»: الذكاء الاصطناعي قد ينقل طب القلب من التنبؤ إلى الوقاية

لقاء صحافي

عينات سعودية للتحقق من التقنية. وفي لقاء مباشر مع «الشرق الأوسط»، سُئل الدكتور داسيلار عما إذا كان التحقق من هذه التقنية في الولايات المتحدة وسويسرا ودول أوروبية يعني أنها أصبحت جاهزة للتطبيق مباشرة في الشرق الأوسط. فأجاب بأن التحقق في دولة لا يمنح الخوارزمية تلقائياً صلاحية عالمية؛ فلكل بلد تركيبته السكانية ونظامه الصحي وأجهزته وبياناته السريرية، ومن الضروري أن يمتلك سياسة واضحة لحوكمة الذكاء الاصطناعي وآلية للتحقق المحلي قبل الانتقال إلى الاستخدام السريري.

وأوضح أن التحقق لا ينبغي أن يكون اختباراً يُجرى مرة واحدة وينتهي، بل عملية مستمرة تشمل قياس دقة الخوارزمية على السكان المحليين، والتأكد من أدائها مع الأجهزة والمنصات المستخدمة فعلياً في المؤسسات الصحية، ثم مراقبتها بعد التطبيق لرصد أي تغير في الأداء بمرور الوقت. ولعل التطور الأهم للمنطقة أن فريق المشروع، حسب داسيلار، قرر إدراج عينات من المملكة العربية السعودية ضمن مراحل التحقق من التقنية، بهدف تقييم أدائها لدى السكان في المملكة وتوسيع تنوع قاعدة التحقق. وهي خطوة قد تمهّد، إذا أثبتت النتائج كفاءتها، لاستخدام مستقبلي أكثر أماناً في المنطقة يستند إلى أدلة محلية، بدلاً من افتراض أن النجاح في أوروبا أو الولايات المتحدة سيُترجم تلقائياً إلى النتائج نفسها لدى المريض العربي.

وهنا تتبلور قاعدة أساسية في عصر الطب المدعوم بالذكاء الاصطناعي: الخوارزمية قد تكون عالمية، لكن الثقة السريرية بها يجب أن تُبنى محلياً.

• من التنبؤ بالخطر إلى رسم «مسار» المريض. الخطر القلبي ليس رقماً ثابتاً. فهو يتغير مع العمر وضغط الدم والأدوية والنشاط البدني والحالة الصحية ووظيفة القلب. ولذلك فإن تقدير احتمال إصابة المريض في لحظة واحدة لا يروي القصة كاملة.

من هنا ينتقل السؤال من: «ما احتمال إصابة هذا المريض؟» إلى سؤال أكثر طموحاً: «إلى أين يتجه مساره الصحي، وما الذي يمكن أن نفعله لتغيير هذا المسار؟» ويشير داسيلار إلى مفهوم ناشئ يعرف بـ«التوأم الرقمي القلبي» (Cardiovascular Digital Twin)، يقوم على إنشاء تمثيل رقمي لحالة الفرد المتغيرة مع الزمن، وقد يتيح مستقبلاً استكشاف مسارات صحية محتملة ومحاكاة أثر تدخلات مختلفة عليها. لكنه يحذر ضمناً من اختزال الفكرة في نموذج ذكاء اصطناعي أكبر أو لوحة بيانات أكثر تعقيداً؛ فالطموح الحقيقي هو تمثيل الحالة السريرية المتغيرة للفرد وفهم الاحتمالات المستقبلية التي قد تنتج عنها. والمجال لا يزال ناشئاً، مع أسئلة علمية وسريرية وتنظيمية لم تُحسم بعد.

وهكذا قد ينتقل طب القلب الدقيق مستقبلاً من خوارزمية تقول: «هذا المريض معرض للخطر» إلى نظام يساعد الطبيب على طرح سؤال أكثر فائدة: «أي تدخل اليوم يمكن أن يغيّر ما سيحدث لهذا المريض غداً؟»

• الذكاء الاصطناعي سيمنحنا الوقت. لكن كلما اقترب الذكاء الاصطناعي من اكتشاف الخطر قبل ظهور الأعراض، ازدادت المسؤولية. فالتنبؤ ليس تشخيصاً، وارتفاع الاحتمال ليس يقيناً؛ لذلك ينبغي ألا تتحول إشارة الخوارزمية إلى حكم على مستقبل المريض، بل إلى معلومة يفسرها الطبيب في سياق حالته ويقرر ما إذا كانت تستدعي تدخلاً أو فحوصاً إضافية. وهذا يصبح أكثر أهمية عندما تستخدم هذه الأدوات مع أشخاص أصحاء أو قليلي الأعراض.

ولهذا ربما لا يكون أعظم إنجاز للذكاء الاصطناعي في طب القلب أن يخبرنا بدقة أكبر مَن سيمرض، بل أن يمنح الطب شيئاً أكثر قيمة: الوقت... وقتاً لاكتشاف الخطر قبل أن يتحول إلى مرض واضح، ووقتاً للتدخل عندما لا يزال بالإمكان تغيير المسار، وربما ـ في أفضل الحالات ـ وقتاً يجعل المرض الذي تنبأت به الخوارزمية حدثاً لم يقع أصلاً.

وهنا تكمن المفارقة الأجمل: قد يكون أفضل تنبؤ يقدمه الذكاء الاصطناعي للطب هو ذلك التنبؤ الذي يساعدنا على منع نفسه من أن يصبح حقيقة.

يحلل تفاصيل إشارات القلب التي قد يصعب تمييزها ويربطها بمعلومات عن اضطرابات بنيوية أو وظيفية فيه