5 نصائح عند استشارة… «الدكتور تشات جي بي تي»

الخبراء يحذّرون من الانغماس في طلب المشورات الصحية «الذكية»

5 نصائح عند استشارة… «الدكتور تشات جي بي تي»
TT

5 نصائح عند استشارة… «الدكتور تشات جي بي تي»

5 نصائح عند استشارة… «الدكتور تشات جي بي تي»

سواءً للأفضل أو للأسوأ، يطلب الكثير من الناس معلومات ونصائح صحية من روبوتات الدردشة الذكية. ووفقاً لاستطلاع رأي أجرته مجموعة أبحاث الصحة KFF في يونيو (حزيران) 2024، أفاد نحو واحد من كل ستة بالغين بأنهم يفعلون ذلك بانتظام. ويقول الخبراء إن هذه النسبة قد ازدادت منذ ذلك الحين، كما كتب سيمار باجاج (*).

إجابات... بين الدقة العالية والاختلاقات

أظهرت دراسات حديثة أن «تشات جي بي تي» قادر على اجتياز امتحانات الترخيص الطبي وحل الحالات السريرية بدقة أكبر من البشر. لكن روبوتات الدردشة الذكية تشتهر أيضاً باختلاق الأمور، ويبدو أن نصائحها الطبية الخاطئة قد تسببت أيضاً في أضرار جسيمة.

وقال الدكتور أينسلي ماكلين، الرئيس السابق للذكاء الاصطناعي في مجموعة Mid-Atlantic Permanente الطبية، إن هذه المخاطر لا تعني التوقف عن استخدام روبوتات الدردشة، لكنها تؤكد على ضرورة الحذر والتفكير النقدي.

الروبوت لا يحل محل الطبيب

وأضاف ماكلين أن روبوتات الدردشة رائعة في إنشاء قائمة أسئلة لطرحها على طبيبك، وتبسيط المصطلحات الطبية في السجلات الطبية، وإرشادك خلال تشخيصك أو خطة علاجك. ولكن لا يوجد روبوت دردشة جاهز ليحل محل طبيبك؛ لذا كن أكثر حذراً عند طلب التشخيصات المحتملة أو النصائح الطبية من الذكاء الاصطناعي.

أفضل طرق استخدام الروبوتات للإجابات الصحية

سألنا الخبراء عن أفضل طريقة لاستخدام روبوتات الدردشة للإجابة عن أسئلتك المتعلقة بالرعاية الصحية.

* تدرب عندما تكون المخاطر منخفضة. قالت الدكتورة راينا ميرشانت، المديرة التنفيذية لمركز تحول وابتكار الرعاية الصحية في جامعة بنسلفانيا الطبية، إن الناس معتادون عموماً على طلب المشورة الطبية من «غوغل»، ويدركون أن «الصفحة العاشرة من النتائج ليست بجودة الصفحة الأولى».

لكن معظم الناس لا يمتلكون القدر نفسه من الخبرة في استخدام روبوتات الدردشة المدعومة بالذكاء الاصطناعي. ويقول الخبراء إن هناك منحنى تعلم، وإن المستخدمين يحتاجون إلى التدرب على صياغة الأسئلة وتدقيق الردود للحصول على أفضل النتائج.

لذا؛ لا تنتظر حتى تواجه مشكلة صحية خطيرة لتبدأ بتجربة الذكاء الاصطناعي، كما يقول الدكتور روبرت بيرل، مؤلف كتاب «تشات جي بي تي» - الطبيب: كيف يمكن للمرضى والأطباء المُعززين بالذكاء الاصطناعي استعادة السيطرة على الطب الأميركي«ChatGPT, MD: How A.I.-Empowered Patients & Doctors Can Take Back Control of American Medicine».

اقترح بيرل أن تتذكر زيارتك الطبية الأخيرة، وبعض الأسئلة التي أجاب عنها طبيبك بشكل جيد... اطرحها على روبوت الدردشة واختبر الإجابات، وقارن إجاباته بإجابات طبيبك. وأضاف أن هذا التمرين يمكن أن يمنحك فكرة عن نقاط قوة روبوت الدردشة ونقاط ضعفه.

ميل الروبوتات إلى التملّق

احذر أيضاً من ميل روبوتات الدردشة إلى التملق والإصرار على التصديق. إذ قد يدفع سؤال مُوجّه - مثل: «ألا تعتقد أنني في حاجة إلى إجراء تصوير بالرنين المغناطيسي؟» - روبوت الدردشة إلى الموافقة علي تصوراتك، بدلاً من تقديم إجابات دقيقة. ولكن يمكنك الوقاية من ذلك بطرح أسئلة متوازنة ومفتوحة.

حتى أن بيرل أوصى بأن تستبعد نفسك من السؤال – مثل توجيه سؤال: «ماذا ستقول لمريض يعاني سعالاً شديداً؟» — لتتجاوز ميل روبوتات الدردشة للموافقة على رأيك بشكل أفضل. يمكنك حتى التفكير في سؤاله مباشرةً: «ماذا تقول له (للمريض) من إجابات قد لا يرغب في سماعها؟».

مشاركة البيانات

* تشارك في السياق - في حدود المعقول. قال الدكتور مايكل توركين، طبيب الطب الباطني في جامعة كاليفورنيا سان فرانسيسكو الصحية، إن روبوتات الدردشة لا تعرف شيئاً عنك، إلا ما تخبرها به. لذلك؛ عند طرح أسئلة طبية، امنح روبوتات الدردشة أكبر قدر من السياق (التفصيل) الذي تشعر بالراحة في مشاركته لزيادة فرصة الحصول على إجابة أكثر تخصيصاً.

لنفترض أنك سألت روبوت دردشة عن ألم ورك أُصبتَ به أخيراً. هناك بالطبع عشرات الأسباب المحتملة. قال بيرل: «لكن بمجرد أن تُعطي روبوت الدردشة عمرك، وتاريخك الطبي السابق، والأمراض المصاحبة، والأدوية، ووظيفتك، يمكنه الآن أن يبدأ في تقديم تشخيص دقيق وشخصي للغاية»، وهو تشخيص يمكنك بعد ذلك سؤال طبيبك عنه.

مخاوف خرق الخصوصية

مع ذلك، قال الدكتور رافي باريخ، مدير مختبر التعاون بين الإنسان والخوارزميات في جامعة إيموري، إن هناك مخاوف جدية تتعلق بالخصوصية فيما يتعلق بالذكاء الاصطناعي. وأضاف أن معظم برامج الدردشة الآلية الشائعة غير مُلزمة بقانون نقل ومساءلة مؤسسات التأمين الصحي، وليس من الواضح من يمكنه الوصول إلى سجل محادثاتك. لذا؛ تجنب المشاركة بتفاصيل التعريف بوضعك أو تحميل سجلاتك الطبية كاملةً. فقد تتضمن هذه السجلات عنوانك ورقم الضمان الاجتماعي وبيانات حساسة أخرى.

إذا كنت قلقاً بشأن الخصوصية، فإن الكثير من برامج الدردشة الآلية تعمل بنظام التصفح المجهول أو المتخفي، حيث لا تُستخدم المحادثات لتدريب النموذج، وتُحذف بعد فترة قصيرة. وأشار توركين إلى وجود الكثير من برامج الدردشة الآلية الطبية المتوافقة مع القوانين.

حذارِ من المحادثات الطويلة

* تحقق من صحة المعلومات أثناء المحادثات الطويلة. قال باريخ إن برامج الدردشة الآلية التي تعمل بالذكاء الاصطناعي قد تنسى أو تخلط أحياناً بين تفاصيل مهمة، خاصةً إذا كانت من الإصدارات المجانية أو أثناء إجراء المحادثات الطويلة. لذا؛ يُفضل استخدام النماذج المدفوعة الأجر والأكثر تقدماً، للأسئلة الطبية؛ لأنها عادةً ما تتمتع بذاكرة أطول، وعملية «استنتاج» أفضل، وبيانات أكثر تحديثاً.

قد يكون من المفيد أيضاً بدء محادثات جديدة بشكل دوري، لكن الكثير من المرضى يجدون صعوبة في إعادة إدخال معلوماتهم الطبية وتحديث النموذج. في هذه الحالة، أوصت ميرشانت بطلب «تلخيص ما تعرفه عن تاريخي الطبي» من روبوت المحادثة على فترات منتظمة. يمكن أن تساعد هذه المراجعات في تصحيح سوء الفهم وضمان بقاء روبوت المحادثة على المسار الصحيح.

اطلب أسئلة من الروبوتات

* اطلب طرح المزيد من الأسئلة. بشكل عام، تتفوق روبوتات المحادثة الذكية في تقديم الإجابات مقارنة بطرحها للأسئلة؛ لذا فإنها تميل إلى تجاهل المتابعات (الأسئلة) المهمة التي قد يوجهها الطبيب للمريض، كما يقول توركين - مثل ما إذا كنت تعاني أي أمراض كامنة أو تتناول أي أدوية. وهذا يُمثل مشكلة خاصةً عند السؤال عن تشخيصات محتملة أو نصائح طبية.

للتعويض (عن هذا النقص في عمل الروبوتات)، أوصى توركين بتحفيز روبوت المحادثة بجملة مثل: «اسألني أي أسئلة إضافية تحتاج إليها للتفكير بشكل أكثر أماناً».

توقع هنا سيلاً من الأسئلة، لكن حاول الإجابة عن كل سؤال بعناية. إذا أغفلت سؤالاً أو تجاهلته، فمن المحتمل ألا يسألك مرة أخرى، كما يقول توركين.

اطلب المصادر

* قارن روبوت الدردشة الخاص بك بنفسه. قال بيرل إن كل نصيحة صحية تُقدم عبر الإنترنت أو من صديق تأتي بمنظور مُحدد، وروبوتات الدردشة القائمة على الذكاء الاصطناعي ليست استثناءً. تكمن المشكلة في أنه حتى عندما يرتكب الذكاء الاصطناعي أخطاءً بدائية، فإنه لا يزال ينضح بالثقة ويبدو عالماً بكل شيء.

لذا؛ تنصح ماكلين بالتشكك وطلب المصادر من روبوتات الدردشة، ثم التأكد من وجودها بالفعل. كما يجب عليك طرح أسئلة متابعة صعبة، وجعل روبوتات الدردشة تشرح أسبابها. وأضافت: «كن متفاعلاً حقاً. لا أحد يهتم بصحتك أكثر منك».

ولدفع روبوتات الدردشة إلى أبعد من ذلك؛ شجعها على تبني وجهات نظر مختلفة. في البداية، كما قالت ماكلين، قد تقول لروبوت الدردشة: «أنت طبيب رعاية أولية دقيق وذو خبرة». ولكن لاحقاً، اطلب منه تبني وجهة نظر اختصاصي؛ ما يُسهم في توجيه النموذج نحو معرفة أعمق ومتخصصة في مجال معين.

* خدمة «نيويورك تايمز»


مقالات ذات صلة

العجز التجاري الأميركي يتسع في مايو مع ارتفاع واردات السلع الرأسمالية

الاقتصاد يرفرف العلم الأميركي فوق سفينة وحاويات شحن في ميناء لوس أنجليس (رويترز)

العجز التجاري الأميركي يتسع في مايو مع ارتفاع واردات السلع الرأسمالية

اتسع العجز التجاري الأميركي بشكل حاد خلال مايو، مدفوعاً بارتفاع واردات السلع الرأسمالية إلى مستوى قياسي، في ظل الطفرة الاستثمارية المرتبطة بالذكاء الاصطناعي.

«الشرق الأوسط» (واشنطن )
الاقتصاد من داخل قاعة بورصة نيويورك (رويترز)

أسهم الذكاء الاصطناعي تضغط على «وول ستريت» مع تراجع «ناسداك»

تعرضت أسهم شركات الذكاء الاصطناعي لضغوط هبوطية يوم الثلاثاء، ما انعكس سلباً على أداء «وول ستريت».

«الشرق الأوسط» (نيويورك )
تكنولوجيا تعكس الخطوة سعي شركات الذكاء الاصطناعي الصينية إلى تقليل الاعتماد على الشرائح الأجنبية وسط القيود الأميركية (أ.ف.ب)

«ديب سيك» تتجه إلى تطوير شريحة ذكاء اصطناعي خاصة بها

تسعى «ديب سيك» إلى تطوير شريحة ذكاء اصطناعي خاصة بها لتقليل الاعتماد على الموردين وتعزيز كفاءة تشغيل نماذجها

نسيم رمضان (لندن)
الاقتصاد محافظ «بنك إنجلترا» أندرو بيلي خلال المؤتمر الصحافي الخاص بتقرير الاستقرار المالي (أ.ب)

محافظ «بنك إنجلترا» يحذر من «تراكم المخاطر» على النظام المالي

قال محافظ «بنك إنجلترا»، أندرو بيلي، يوم الثلاثاء، إن البنك المركزي يشعر بالقلق إزاء احتمال تزامن المخاطر التي تواجه البنوك والمؤسسات المالية الأخرى.

«الشرق الأوسط» (لندن)
الاقتصاد متداول متخصص يعمل في منصة تداول أسهم شركة بلاك روك داخل قاعة بورصة نيويورك (أرشيفية - رويترز)

«بلاك روك» تطلق صندوقاً متداولاً لمؤشر «ناسداك 100» لمنافسة هيمنة «إنفيسكو»

أعلنت شركة «بلاك روك»، يوم الثلاثاء، إطلاق صندوق متداول في البورصة يتتبع أداء مؤشر «ناسداك 100»، الذي يضم بشكل رئيسي كبرى شركات التكنولوجيا.

«الشرق الأوسط» (نيويورك)

دماغ الطائر المغرّد... يفسر ألغاز أصوات الموسيقى

طائر الزيبرا
طائر الزيبرا
TT

دماغ الطائر المغرّد... يفسر ألغاز أصوات الموسيقى

طائر الزيبرا
طائر الزيبرا

تخيل دجاجة تتكلم... أو حمامة تغني بصوت يُضاهي أجمل الطيور المغردة... صحيح أن العالم ربما لا يحتاج إلى دجاجات ثرثارة أو حمامات تُغرد. لكن، لماذا تتعلم بعض الطيور تكوين مخزون صوتي واسع في حين تعجز أخرى عن ذلك، لطالما كان هذا محور بحث لعالم الأحياء العصبية إريك د. جارفيس. ويقول جارفيس، مدير مختبر علم الوراثة العصبية للغة في جامعة روكفلر بنيويورك: «التعلم الصوتي، تماماً كاللغة المنطوقة نفسها، سمة نادرة».

هندسة جينية للأصوات

يدرس جارفيس مجموعة صغيرة من الأنواع الحية القادرة على الكلام، مع التركيز على الطيور والفئران، وقد طال أمله في هندسة حيوان وراثياً قادر على إصدار أصوات بطرق جديدة. إذ إن إدخال جينات مُعدلة إلى دماغ طائر أو فأر لا يُصدر أصواتاً- قد يُتيح له هذه القدرة ويُقدم أدلة جديدة حول أصول الكلام. وقد يُسهم هذا الاكتشاف يوماً ما في إيجاد علاجات للأشخاص الذين يعانون مشاكل في النطق أو اضطرابات دماغية.

الطيور المغرّدة تنتج خلايا عصبية جديدة كل ربيع

لم يبدأ جارفيس، البالغ من العمر 60 عاماً، مسيرته المهنية في الهندسة العصبية. فقد كان يطمح في السابق إلى أن يصبح راقصاً محترفاً، عندما بدأ يتساءل عن كيفية قدرة الدماغ على ابتكار حركات الرقص. ثم كان مرشده في جامعة روكفلر هو فرناندو نوتيبوم، الباحث الذي اكتشف في أوائل ثمانينات القرن الماضي أن أدمغة الطيور المغردة تُنتج خلايا عصبية جديدة كل ربيع لتمكينها من التغريد. وقد أدى هذا الفهم الثوري لتكوين الخلايا العصبية إلى اكتشافات أخرى تُفيد بأن جميع الأدمغة، بما في ذلك أدمغة البشر، تُنمي خلايا عصبية جديدة طوال الحياة. وحتى ذلك الحين، كان من المُسلّم به علمياً أن الإنسان يولد بعدد ثابت من هذه الخلايا.

من عام 2002 إلى عام 2005، أسهم جارفيس في قيادة «اتحاد وضع الأسماء لأدمغة الطيور»، وهو مشروع أعاد تسمية مناطق دماغ الطيور لإظهار مدى تعقيده. وقد دحض هذا البحث استخدام مصطلح «دماغ الطائر» على سبيل الازدراء.

في العام نفسه، فاز بجائزة «آلان تي. ووترمان»، ثم فاز بجائزة الرواد من مدير المعاهد الوطنية للصحة بعد ثلاث سنوات.

الباحث إريك جارفيس

مشروع «سفينة الجينوم»

قادت جهود جارفيس في فهم تغريد الطيور إلى مشاريع أخرى، من بينها مشاريع تعمل على تجميعات جينومية عالية الجودة - وهي خرائط تُمكّن الباحثين من تحديد الجينات المرتبطة بالصفات المختلفة. وبناءً على ذلك؛ عُيّن رئيساً لمشروع جينومات الفقاريات، وهو جهد عالمي لتسلسل جينومات 70 ألف نوع من الفقاريات.

جينومات 10500 نوع من الطيور

تضمن المشروع إنشاء «سفينة الجينوم»، وهي قاعدة بيانات مرجعية للبحث والحفظ، وخاصة للأنواع المهددة بالانقراض. أوشكت المرحلة الأولى من مشروع تسلسل الجينات، التي شملت 260 نوعاً، على الانتهاء. ويعمل جارفيس أيضاً على تسلسل جينومات جميع أنواع الطيور، التي يبلغ عددها نحو 10500 نوع.

مكوّنات التعلّم الصوتي

ويشمل هذا العمل تحليل أصغر مكونات التعلم الصوتي. وقد أعلن جارفيس وزميله الباحث روبرت ب. دارنيل، من جامعة روكفلر أيضاً، في فبراير (شباط) 2025، عن اكتشافهما حمضاً أمينياً في جين واحد يُحتمل أن يكون قد أسهم في تطور اللغة البشرية المعقدة.

وقال دارنيل إن استبدال جين مُعدَّل في فأر «غيّر طريقة تواصل الفئران فيما بينها». وأضاف: «أصبحت صغار الفئران تنادي أمهاتها بطرق مختلفة، كما أن ذكور الفئران التي تسعى لجذب الإناث للتزاوج حاولت لفت انتباهها بأصوات مُعدَّلة».

أدمغة اللبائن والطيور

انحدرت أدمغة اللبائن (الثدييات)، والطيور من دماغ أصلي واحد قبل أن يحدث تباين بينهما منذ أكثر من 320 مليون سنة. ومنذ ذلك الحين، سلكت مسارات تطورية منفصلة، ​​وأصبحت تبدو الآن مختلفة تماماً: إذ يُشبه تركيب أدمغة البشر كعكة متعددة الطبقات، بينما تُشبه أدمغة الطيور كعكة الفواكه. مع ذلك، تتشابه بعض المناطق بشكل ملحوظ، بما في ذلك تلك التي تحتوي على آليات تعلم الصوت. يُطلق على اكتساب سمات متشابهة بشكل مستقل اسم التطور التقاربي. يقول جارفيس: «إذا درسنا هذا التقارب ووجدنا أوجه التشابه، فسيمكننا ذلك من فهم الكلام البشري من خلال دراسة هذه الطيور».

فئران «مغردة»

وقد طرح مات بيغلر، الباحث ما بعد الدكتوراه في مختبر جارفيس، بعض الأسئلة التي تحتاج إلى إجابات: «ما هي أصول الكلام؟ كيف تطور؟ لماذا تطور؟ وما هي الآليات التي تُتيح حدوثه؟». ولتحقيق هذه الغاية، تمكن جارفيس وزملاؤه أيضاً من هندسة مسار صوتي جديد في فأر، كما هو موثق في ورقة بحثية نشرها المختبر. قال: «لقد تمكّنا من تغيير نمط التعبير الجيني لهذا الجين في دماغ الفأر، وجعله أقرب إلى النمط البشري وأقرب إلى نمط تغريد الطيور. تُغرّد هذه الفئران بتنوع أكبر في النغمات».

فهم اضطرابات التواصل والتأتأة

وأضاف مات دافنبورت: «الهدف هو نقل هذه القدرة إلى أنواع لا تمتلكها. هذا يفتح آفاقاً جديدةً واعدةً، حيث يمكن هندسة الصفات العليا. كما يمنحنا رؤى جديدة حول اضطرابات التواصل والتوحد والتأتأة».

تُعدّ طيور الزيبرا البرتقالية والرمادية، التي تُربّى في الأسر، من أنواع الطيور المُفضّلة لهذا النوع من الأبحاث؛ نظراً لتشابه شبكاتها العصبية بشكل لافت مع شبكات البشر. لكن المختبر درس أيضاً أدمغة الطيور البرية. واعتاد جارفيس على استدراج الطيور الطنانة إلى معلف باستخدام الماء المُحلّى. قال: «ستجد الطيور مصدر الغذاء، وفي الصباح، كجزء من جوقة الفجر، ستُغرّد بجانبه» لتحديد منطقتها. (وتسمى طيور الزيبرا zebra finches طيور «تينيوبيجيا» وهي جنس من الطيور الجواثم الصغيرة في عائلة شمعية المنقار، وتحتوي على نوعيين ينحدر كلاهما من أستراليا-ويكيبيديا).

مادة الدماغ المسؤولة عن اللحن

يُفعّل اللحن جزيئاً ناقلاً. ولو أُزيل الدماغ وفُحص بسرعة كافية، في غضون نصف ساعة، لتمكّن جارفيس من تحديد المادة الكيميائية المسؤولة عن اللحن. وقال إنّ فهماً أفضل لدوائر التعلّم الصوتي يحمل في طياته وعوداً كبيرة، مضيفاً أنّ الأمر يستحق التضحية ببعض الطيور.

وأوضح جارفيس: «إذا استطعنا فهم ذلك في الطيور، فسنتمكّن من معرفة كيفية إصلاح الدوائر المتضررة في حالات السكتة الدماغية والصدمات لدى البشر». ربما يكون من الممكن استقراء هذه النتائج للمساعدة في اكتشاف أدوية جديدة تُساعد الناس على استعادة النطق بعد السكتة الدماغية، على سبيل المثال، أو التوصل إلى علاج للتأتأة، وهي حالة دماغية تُصيب بعض الطيور أيضاً.

* خدمة «نيويورك تايمز»


حين يختلف الذكاء الاصطناعي مع نفسه... من يعالج المريض؟

عندما يختلف الذكاء الاصطناعي مع الذكاء الاصطناعي
عندما يختلف الذكاء الاصطناعي مع الذكاء الاصطناعي
TT

حين يختلف الذكاء الاصطناعي مع نفسه... من يعالج المريض؟

عندما يختلف الذكاء الاصطناعي مع الذكاء الاصطناعي
عندما يختلف الذكاء الاصطناعي مع الذكاء الاصطناعي

إن كان الطبيب يتساءل قبل سنوات قليلة: هل يستطيع الذكاء الاصطناعي مساعدتي في اتخاذ القرار؟ فقد أصبح السؤال اليوم مختلفاً تماماً: ماذا يحدث عندما تبدأ أنظمة الذكاء الاصطناعي باتخاذ القرارات والتفاوض فيما بينها داخل المستشفى؟

إنه الجيل الجديد المعروف باسم «الذكاء الاصطناعي الوكيل» (Agentic AI)، الذي لا يكتفي بتحليل المعلومات أو الإجابة عن الأسئلة، بل يستطيع التخطيط، وتنفيذ المهام، وطلب الفحوصات، وتحليل نتائجها، والتواصل مع أنظمة أخرى، واتخاذ قرارات متتابعة لتحقيق هدف محدد. ويرى كثير من الخبراء أن هذا التطور قد يمثل أكبر تحول في الرعاية الصحية منذ ظهور السجلات الطبية الإلكترونية.

لكن مع اتساع استقلالية هذه الأنظمة وتزايد قدرتها على التعاون واتخاذ القرار، تتزايد أيضاً الأسئلة حول المسؤولية، والثقة، وسلامة المرضى، وهي أسئلة قد لا تقل أهمية عن التطور التقني نفسه.

صراع العقول الاصطناعية داخل غرفة المريض

من المساعد إلى «الوكيل»

تناولت مراجعة علمية حديثة نُشرت في 14 مارس (آذار) 2026 في مجلة «إن بي جيه للطب الرقمي» (npj Digital Medicine) مفهوم الذكاء الاصطناعي الوكيل، واعتبرته مرحلة جديدة تختلف جذرياً عن نماذج الذكاء الاصطناعي التقليدية. فبدلاً من انتظار أوامر الطبيب، أصبح النظام قادراً على تنفيذ سلسلة من الخطوات بصورة شبه مستقلة، مثل مراجعة ملف المريض، واقتراح الفحوصات، وتحليل النتائج، ثم تقديم خطة علاجية أولية، مع إمكانية التعاون مع وكلاء آخرين داخل المنظومة الصحية.

وترى الدراسة أن هذه القدرات قد ترفع كفاءة الرعاية الصحية وتخفف الأعباء الإدارية، لكنها في الوقت نفسه تستدعي إعادة التفكير في آليات السلامة، والمسؤولية القانونية، والأطر التنظيمية قبل تطبيقها على نطاق واسع.

* الذكاء الاصطناعي للتشخيص قد يتحاور مع الذكاء الاصطناعي للعلاج*

عندما يختلف الذكاء الاصطناعي مع الذكاء الاصطناعي

عندما يتحدث الذكاء الاصطناعي مع الذكاء الاصطناعي

في المستشفى التقليدي، يتخذ الطبيب القرار النهائي بعد الاستماع إلى آراء المختصين. أما في المستقبل القريب، فقد نجد وكيلاً ذكياً مسؤولاً عن التشخيص، وآخر يختار العلاج، وثالثاً يراقب العلامات الحيوية، ورابعاً يدير الأدوية، وخامساً يتواصل مع شركة التأمين.

لكن ماذا يحدث إذا اختلفت هذه الأنظمة فيما بينها؟ من يملك القرار النهائي؟ وهل يستطيع أي إنسان تفسير الكيفية التي توصلت بها هذه المنظومة المعقدة إلى قرارها؟

هذه ليست أسئلة افتراضية أو فلسفية، بل تحديات حقيقية بدأت تفرض نفسها على أجندة الباحثين، والهيئات التنظيمية، وصناع السياسات الصحية حول العالم.

ثلاثة تحديات ترسم مستقبل الذكاء الاصطناعي في الطب

ثلاثة تحديات يحددها الدكتور أنتوني تشانغ

في تصريح خاص لـ«الشرق الأوسط»، قال الدكتور أنتوني تشانغ، مؤسس مبادرة «الذكاء الاصطناعي في الطب» (AIMed) في ولاية فلوريدا الأميركية، وأحد أبرز رواد الذكاء الاصطناعي الطبي، إن «الذكاء الاصطناعي الوكيل لن يغير مستقبل الطب فحسب، بل سيغير الطريقة التي نفكر بها في سلامة المرضى والمسؤولية الطبية». وأضاف أن الذكاء الاصطناعي الوكيل يواجه ثلاثة تحديات رئيسية ينبغي معالجتها قبل اعتماده على نطاق واسع في الرعاية الصحية.

* التحدي النظامي. وأوضح أن هذا التحدي أولها، إذ إن تفاعل عدد كبير من الوكلاء الأذكياء داخل المستشفى قد يؤدي إلى ما يُعرف بـ«الأخطاء الناشئة»، وهي أخطاء لا تنتج عن خلل في نظام واحد، بل من تفاعل الأنظمة المختلفة مع بعضها بعضاً.

الدكتور أنتوني تشانغ

* التقييم. وهو التحدي الثاني، حيث يرى أن المقاييس التقليدية، مثل الدقة والحساسية والنوعية، لم تعد كافية للحكم على أنظمة تتخذ قرارات متعددة الخطوات بصورة مستقلة وتتعاون مع وكلاء آخرين.

* البنية المعمارية. ويتمثل التحدي الثالث في البنية المعمارية، إذ قد تتعارض أهداف الوكلاء المختلفين خلال رحلة علاج المريض، ما يفرض سؤالاً محورياً: كيف نضمن أن تعمل جميع هذه الأنظمة في اتجاه واحد، وأن تبقى مصلحة المريض هي الأولوية؟

*أفضل «الوكلاء» لم يحقق سوى نحو 42 في المائة من الأداء المتوقع في المهام السريرية المعقدة*

الواقع أكثر تواضعاً مما نتصور

ورغم الحماس الكبير لهذه التقنيات، فإن دراسة حديثة جداً نُشرت في 30 يونيو (حزيران) 2026 على منصة الأبحاث العلمية «آركايف» (arXiv) تحت عنوان «هيلث إيجنت بنش» (Health Agent Bench)، وهي أول منصة معيارية لتقييم الوكلاء الأذكياء في بيئات صحية واقعية، قدمت صورة أكثر واقعية. فبعد اختبار مجموعة من أقوى الوكلاء الأذكياء في بيئات صحية تحاكي الواقع، أظهرت النتائج أن أفضلها لم يحقق سوى نحو 42 في المائة من الأداء المتوقع في المهام السريرية المعقدة.

وتشير هذه النتائج إلى أن الذكاء الاصطناعي الوكيل لا يزال في مرحلة مبكرة، وأن الانتقال من المختبر إلى المستشفى يتطلب اختبارات أكثر صرامة قبل الاعتماد عليه في اتخاذ قرارات تمس حياة المرضى.

من يتحمل المسؤولية؟

السؤال الأكبر لا يتعلق بقدرة الذكاء الاصطناعي على اتخاذ القرار، بل بمن يتحمل المسؤولية إذا كان القرار خاطئاً. هل هي الشركة المطورة؟ أم المستشفى؟ أم الطبيب؟ أم النظام الذكي الذي اتخذ القرار؟

كلما ازدادت استقلالية هذه الأنظمة، ازدادت الحاجة إلى أطر قانونية وتشريعية جديدة تحدد المسؤولية، وتضمن الشفافية، وإمكانية تفسير القرارات، حتى لا يتحول الذكاء الاصطناعي إلى «صندوق أسود» يصعب فهمه أو مساءلته، فالثقة في الطب لا تُبنى على دقة القرار وحدها، بل على وضوح المسؤولية عندما يقع الخطأ.

الذكاء الاصطناعي الوكيل فرصة عربية لقيادة الطب الذكي

ماذا عن العالم العربي؟

يقف العالم العربي اليوم أمام فرصة استراتيجية، إذ لا يزال كثير من منظوماته الصحية الرقمية في مرحلة البناء والتطوير، وهو ما يمنحه فرصة تصميم بنية تحتية تستوعب الجيل الجديد من الذكاء الاصطناعي الوكيل منذ البداية، بدلاً من محاولة تكييف أنظمة قديمة معه لاحقاً.

ويمكن للمؤسسات الصحية العربية، بالتعاون مع الجهات التنظيمية والجامعات، أن تقود هذا التحول عبر تطوير أطر تنظيمية واضحة، وإطلاق برامج لتقييم سلامة الوكلاء الأذكياء، والاستثمار في إعداد الكوادر الطبية للعمل مع هذه الأنظمة، مع الحفاظ على أن يبقى القرار السريري النهائي بيد الطبيب.

الإنسان يبقى الحلقة الأهم

قد يأتي يوم يتولى فيه عشرات الوكلاء الأذكياء إدارة رحلة المريض من لحظة دخوله المستشفى حتى خروجه، لكن سيبقى سؤال واحد يحسم مستقبل هذه الثورة: عندما تختلف الأنظمة الذكية فيما بينها، من يتحمل مسؤولية القرار؟ وحتى يجيب العلم والقانون عن هذا السؤال، سيظل الإنسان الضامن الأخير للثقة، والمسؤولية، وسلامة المرضى.


دراسة رائدة تكشف عن خصائص وراثية فريدة لسرطان الثدي لدى نساء السكان الأصليين في أميركا

دراسة رائدة تكشف عن خصائص وراثية فريدة لسرطان الثدي لدى نساء السكان الأصليين في أميركا
TT

دراسة رائدة تكشف عن خصائص وراثية فريدة لسرطان الثدي لدى نساء السكان الأصليين في أميركا

دراسة رائدة تكشف عن خصائص وراثية فريدة لسرطان الثدي لدى نساء السكان الأصليين في أميركا

نجح باحثون في إجراء أول دراسة شاملة للخصائص الجينية لأورام سرطان الثدي لدى نساء السكان الأصليين في الولايات المتحدة، كاشفين عن اختلافات جزيئية مميزة قد تؤثر في استجابة المريضات للعلاج، وربما تُسهم في تفسير ارتفاع معدلات الوفاة الناجمة عن المرض داخل هذه الفئة مقارنة بغيرها.

ونُشرت الدراسة في مجلة «npj Precision Oncology» في 17 مارس (آذار) 2026، وتمثل خطوة مهمة نحو فهم أعمق لسرطان الثدي لدى واحدة من أكثر المجموعات السكانية تهميشاً في الأبحاث الطبية.

فجوة كبيرة في أبحاث السرطان

وعلى الرغم من أن معدلات الإصابة بسرطان الثدي بين نساء السكان الأصليين أقل مقارنة بالنساء البيض فإن معدلات الوفاة الناجمة عن المرض تبقى أعلى بشكل ملحوظ. وفي الوقت الذي شهدت فيه وفيات سرطان الثدي انخفاضاً تدريجياً خلال العقود الأخيرة في معظم الفئات السكانية ظلت هذه المعدلات شبه ثابتة بين نساء السكان الأصليين.

ويرى الباحثون أن أحد الأسباب الرئيسية وراء ذلك يتمثّل في ضعف تمثيل هذه الفئة في الدراسات الجينية التي تشكل الأساس لتطوير العلاجات الحديثة.

وأوضح الباحث الرئيسي في الدراسة، أستاذ الرياضيات التطبيقية والإحصاء الحاسوبي في جامعة نوتردام في الولايات المتحدة، أحد المشرفين على الدراسة، جون لي، أن النساء من السكان الأصليين لأميركا لطالما كنّ غائبات تقريباً عن أبحاث سرطان الثدي. فبينما تضم أكبر قاعدة بيانات عالمية لسرطان الثدي، المعروفة باسم «أطلس جينوم السرطان»، بيانات أكثر من ألف مريضة، لا يوجد بينها سوى مريضة واحدة فقط من السكان الأصليين. ويعني ذلك أن معظم الفحوصات والعلاجات الحالية طُورت اعتماداً على بيانات تخص مجموعات سكانية أخرى مع افتراض أنها ستعمل بالكفاءة نفسها لدى الجميع. وأضاف لي أن هذه الدراسة تُعدّ الأولى التي تبحث بشكل متعمق في الخصائص البيولوجية لأورام الثدي لدى نساء السكان الأصليين، وهي خطوة كان ينبغي القيام بها منذ وقت طويل.

اختلافات جينية لافتة

كما حلل الباحثون عينات أورام من 17 امرأة من السكان الأصليين، وقارنوها بنحو 700 عينة أورام لنساء بيض مسجلة في مشروع «أطلس جينوم السرطان» إحدى أكبر قواعد بيانات السرطان في العالم.

وكشفت النتائج عن اختلافات واضحة في التركيبة الوراثية للأورام، شملت أنماط الطفرات الجينية وآليات استخدام الحمض النووي (دي إن إيه) ومستويات نشاط الجينات المختلفة.

وأظهرت الدراسة أن عدداً من الجينات تعرّض لطفرات بمعدلات أعلى لدى نساء السكان الأصليين مقارنة بالنساء البيض، بما في ذلك جينات تؤدي دوراً أساسياً في تمكين الجهاز المناعي من التعرف على الخلايا السرطانية ومهاجمتها.

واللافت أن بعض الطفرات المرتبطة بالجهاز المناعي ظهرت حصرياً لدى المريضات من السكان الأصليين، ولم تُسجل لدى المجموعة المقارنة.

وقال لي: «وجدنا اختلافات على جميع المستويات التي قمنا بدراستها. فهناك جينات مهمة للتعرف المناعي على الخلايا السرطانية كانت أكثر عرضة للطفرات، وبعض هذه الطفرات لم تظهر إلا لدى مريضات السكان الأصليين».

علاقة وثيقة بالجهاز المناعي

أشارت النتائج إلى أن كثيراً من الاختلافات المكتشفة يرتبط بآليات عمل الجهاز المناعي، مما يوحي بأن أورام الثدي لدى نساء السكان الأصليين قد تمتلك طرقاً مختلفة للتخفي من دفاعات الجسم الطبيعية مقارنة بالأورام لدى النساء البيض.

كما اكتشف الباحثون اختلافات في الجينات المسؤولة عن حماية الخلايا من أضرار الحمض النووي (دي إن إيه)، وهي عوامل قد تؤثر في نشوء السرطان وتطوره واستجابته للعلاج.

وتكتسب هذه النتائج أهمية خاصة، لأنها قد تؤثر في فاعلية العلاجات الحديثة، بما في ذلك العلاجان المناعي والكيميائي اللذان يعتمدان على تفاعلات بيولوجية محددة داخل الورم والجهاز المناعي.

ومع ذلك شدد الباحثون على أن الدراسة تهدف إلى توليد فرضيات علمية جديدة، ولا تستهدف حالياً تغيير الإرشادات العلاجية المعتمدة؛ إذ لا تزال هناك حاجة إلى المزيد من الدراسات لتأكيد النتائج.

نحو أبحاث أكثر شمولاً

ويؤكد فريق البحث أن ارتفاع معدلات الوفيات بين نساء السكان الأصليين لا يرتبط بالعوامل الوراثية وحدها، بل يتأثر أيضاً بعوامل اجتماعية واقتصادية وبيئية، بالإضافة إلى إمكانية الوصول إلى خدمات الرعاية الصحية. لكن الدراسة تبرز بوضوح أهمية إشراك الفئات السكانية المختلفة في الأبحاث الطبية لضمان تطوير علاجات أكثر عدالة وفاعلية.

وتأتي هذه الدراسة ضمن مبادرة أوسع يقودها معهد «هاربر» لأبحاث السرطان في جامعة نوتردام، وتهدف إلى جمع عينات أورام من مجموعات سكانية تعاني نقصاً في التمثيل داخل الدراسات العلمية.

ويخطط الباحثون لمواصلة التعاون مع مجتمعات السكان الأصليين، إلى جانب توسيع المشروع، ليشمل نساء من دول ومناطق أخرى تعاني التهميش البحثي مثل بنما وكينيا.

اكتشافات قد تفيد الجميع

وسيتم حفظ العينات المجمعة في بنك حيوي متخصص تابع للمعهد، ليكون مورداً علمياً متاحاً للباحثين والأطباء لدراسة بيولوجيا السرطان بشكل أكثر شمولاً. ويرى الباحثون أن دراسة المجموعات السكانية المهملة غالباً ما تقود إلى اكتشافات علمية غير متوقعة تعود فائدتها على جميع المرضى.

وقال لي: «عندما تدرس مجموعة سكانية جرى تجاهلها لفترة طويلة فإنك غالباً تكتشف جوانب بيولوجية لم تكن معروفة من قبل، وهذه الاكتشافات تعمّق فهمنا للسرطان، وتساعد في نهاية المطاف على تحسين الرعاية الصحية للجميع».

وتؤكد الدراسة أن مستقبل الطب الدقيق يعتمد على تمثيل التنوع البشري في الأبحاث العلمية، بما يضمن تطوير علاجات تستند إلى بيانات تعكس جميع الفئات السكانية وليس بعضها فقط.