إليك مثالين: أب قلق على طفله الصغير الذي يعاني من ارتفاع في درجة الحرارة منذ يومين ويشد أذنه، وامرأة تبلغ من العمر 65 عاماً تشعر بضيق في التنفس في أثناء نزهاتها الصباحية وإرهاق أكثر من المعتاد... يلجأ كلاهما إلى هاتفيهما ويكتبان أعراضهما في برنامج دردشة آلي يعمل بالذكاء الاصطناعي، كما كتب دكتور أندرو بارسونز (*).
يتعلم الأب من الأداة الذكية: «من المحتمل أن يكون طفلك مصاباً بعدوى في الأذن»، بينما تقرأ المرأة الإجابة: «قد تشير أعراضك إلى مشكلة في القلب». وهذه إجابات مفيدة، وهناك احتمال كبير أن تكون صحيحة.
الذكاء الاصطناعي يقترب من التشخيص الدقيق
يقترب الذكاء الاصطناعي، وفي بعض الحالات يتجاوز قدرة الأطباء على التشخيص الدقيق. وقد أظهرت دراسة نُشرت في مجلة «نيو إنغلاند» الطبية في أبريل (نيسان) 2026 أن نموذج o1 من «أوبن إيه آي» حقق دقة بلغت 78 في المائة في تشخيص الحالات المعقدة، كما تفوق على الأطباء ذوي الخبرة في تشخيص المرضى في غرف الطوارئ. وبالمثل، وجدت دراسة أخرى كانت أُجريت عام 2024 أن نموذج «تشات جي بي تي» عند استخدامه بشكل مستقل، تفوق على الأطباء في تشخيص الحالات المعقدة، حتى عندما تمكن الأطباء من استخدام «جي بي تي» بأنفسهم.
التشخيص الصحيح - نصف المهمة
مع ذلك، فإن التشخيص الصحيح ليس سوى نصف مهمة الطبيب. أما النصف الآخر فهو معرفة كيفية التعامل مع الحالة، أي تحديد كيفية إدارة الحالة الصحية للمريض.
التفكير الإدراكي
أنا طبيب ومُدرّس طبي، أدرس كيفية اتخاذ الأطباء لهذه القرارات، وهي عملية تُعرف باسم «التفكير الإدراكي الإداري» management reasoning، وكيف يطور الأطباء المتدربون هذه القدرة. في الحالات الصحية الواضحة، قد يكون تشخيص الذكاء الاصطناعي كافياً لتلقي الرعاية اللازمة، كاستخدام مرهم مُخدّر موضعي للثة طفل رضيع، أو تحديد موعد مع طبيب قلب.
لكن عدم اليقين أمر شائع في الممارسة السريرية. إذ وفي كثير من الأحيان، تُعدّ معرفة ما يُعاني منه المريض ضرورية ولكنها غير كافيةٍ لتحديد كيفية رعايته. كما أن كيفية إدارة حالة المريض، حتى بعد تأكيد التشخيص، مسألة معقدة.
يُصنّف التشخيص الحالات... بينما تُحدّد الإدارة الإدراكية أولوياتها.
يلجأ الناس إلى منصات الذكاء الاصطناعي مثل «جي بي تي» للحصول على إجابات لمشاكلهم الصحية. بينما تُحدّد الإدارة الإدراكية أولويات علاجها.
الأطباء و«نماذج الأمراض»
لا يُقيّم الأطباء ذوو الخبرة كل مريض من الصفر، بل يُطوّرون، على مرّ سنوات الممارسة، اختصارات ذهنية تُعرف باسم «نماذج الأمراض» illness scripts ( وهي خلاصات منظمة مستخلصة فكرياً يستخدمها الأطباء للتعرف على الحالات المرضية ومقارنتها وتشخيصها - المحرر).
نماذج الأمراض ليست مجرد قوائم أعراض، بل تُحدّد كيف يبدو المرض عادةً، ومن هم الأكثر عرضة للإصابة به، وكيف يتطور في أغلب الأحيان. عندما يُعاين الطبيب مريضاً جديداً، يُقارن ما يُلاحظه بهذه النماذج الذهنية، وهي عملية تصنيف وتمييز للأنماط.
عندما يظهر على المريض نمط مألوف من العلامات والأعراض، يستدعي الطبيب النموذج الذهني المُطابق بشكل تلقائي تقريباً. ويُتيح هذا للأطباء ملاحظة العناصر غير المتوافقة تماماً: كعرضٍ لا يتطابق مع التشخيص، أو تفصيلٍ في تاريخ المريض - كرحلةٍ حديثةٍ إلى الخارج، أو تعرّضٍ غير معتادٍ في العمل - يُشير إلى تشخيصٍ مختلف.
براعة الذكاء الاصطناعي
ليس من المستغرب أن يكون الذكاء الاصطناعي بارعاً في عملية مطابقة الأنماط هذه. إذ تعمل نماذج اللغة الضخمة، مثل «تشات جي بي تي» بطريقةٍ مماثلة. فهي تتنبأ بالكلمة التالية في الجملة بناءً على أنماطٍ مُستخلصةٍ من كمياتٍ هائلةٍ من النصوص، بما في ذلك المراجع الطبية. وفي تلك المراجع، تتبع كلمة «التهاب رئوي» أنماطاً مُحددةً من الأعراض بشكلٍ موثوق: كالحمى، على سبيل المثال، مُقترنةً ببقعةٍ ضبابيةٍ في صورة الأشعة السينية للصدر. تُعدّ مطابقة الأنماط، على هذا المستوى، هي نفسها التي يقوم بها الطبيب عند مُطابقة أعراض المريض مع وصفٍ مرضي.
تحديد الخطوات الطبية التالية
لكن تحديد الخطوة التالية - ما الفحوصات التي يجب إجراؤها، وما العلاجات التي يجب تجربتها، وما الذي يجب مُراقبته، وما الذي يجب مُتابعته - يتم بشكلٍ مُختلف. فبدلاً من إجابةٍ صحيحةٍ واحدة، يواجه الطبيب خياراتٍ مُتعددةً مُمكنة. ويكمن فن الإدارة الطبية في تحديد أولويات هذه الخيارات، أيها الأفضل للمريض الذي أمامك.
يختلف الأمر في تحديد الخطوة التالية - ما الفحوصات التي يجب إجراؤها، وما العلاجات التي يجب تجربتها، وما الذي يجب مُراقبته، وما الذي يجب مُتابعته.
الميزة البشرية
كيف ينتقل الطبيب من تشخيص المريض إلى تحديد أفضل طريقة لعلاجه؟ الإجابة غالباً ما تكون: «الأمر يعتمد على الحالة».
لنأخذ مثالاً على رجلين، ماركوس وتوماس، كلاهما يبلغ من العمر 68 عاماً، تم تشخيص إصابتهما حديثاً بسرطان البروستاتا في مراحله المبكرة. وأظهرت خزعاتهما النتيجة نفسها: ورم بطيء النمو محصور في البروستاتا.
يُعرض على كليهما خياران علاجيان: العلاج الفوري، بالجراحة أو العلاج الإشعاعي، مع قبول مخاطر سلس البول وتغيرات الوظيفة الجنسية. أو المراقبة الدقيقة من خلال فحوصات وخزعات منتظمة، والعلاج فقط في حال ازدياد حجم الورم.
وجدت دراسة تابعت أكثر من 82000 رجل مصاب بسرطان البروستاتا في مراحله المبكرة لمدة 15 عاماً أن أقل من 3 من كل 100 رجل توفوا بسبب سرطان البروستاتا بغض النظر عن الخيار العلاجي الذي اختاروه، مع العلم أن الرجال الذين اختاروا المراقبة كانوا أكثر عرضة لانتشار السرطان بمقدار الضعف تقريباً.
يمكن للذكاء الاصطناعي عرض كلا الخيارين جنباً إلى جنب مع هذه الإحصائيات. ما يُضيفه الطبيب هو معرفته بالمريض الذي أمامه.
لا يعاني ماركوس من أي أمراض أخرى خطيرة، وطبيبه على دراية بهذا الأمر، ويعرف ماركوس جيداً لدرجة أنه يدرك مدى انزعاجه من حالة عدم اليقين. بالنسبة لمريض لا يعاني من مشاكل صحية ملحة أخرى، فإن الورم بطيء النمو لديه الوقت الكافي للتطور والتحول إلى حالة أكثر خطورة. كلا الخيارين العلاجيين منطقي، لكن ماركوس لا يستطيع تحمل الانتظار. فمعرفة أن السرطان موجود في جسده، تحت المراقبة دون علاج، أمر لا يمكنه تجاهله. لذلك يختار العلاج.
في المقابل يعاني توماس من قصور متقدم في القلب، وهو أمر يتابعه طبيبه معه منذ سنوات. وهو يعلم أن حالة قلبه تشكل خطراً مباشراً على صحته أكثر من هذا الورم بطيء النمو. كما يعلم أيضاً أنه شاهد صديقاً له يخضع للعلاج الإشعاعي ويخرج منه منهكاً. والعلاج المكثف يعني تحمل تكاليف باهظة مقابل فائدة قد لا تتحقق أبداً. لذلك يوصي الطبيب بالمراقبة الدقيقة. بالنسبة لتوماس، هذا هو الحل الأمثل ومصدر راحة له.
اختلاف القرارات العلاجية
اختلاف القرارات العلاجية أمر شائع في الطب. يعتمد المسار الأمثل لأي مريض على شخصيته وقيمه، وعلى تقدير الطبيب للأدلة الموثوقة والشكوك الحقيقية التي لا تزال قائمة.
تقييم المخاطر وعدم اليقين
لتحديد كيفية إدارة حالة المريض، ينظر الطبيب أولاً في الأدلة من المراجع الطبية، ثم يطبق خيارات العلاج المتاحة على ظروف المريض الخاصة. يتطلب هذا تواصلاً صريحاً، واتخاذ قرارات مشتركة، وإدارة المخاطر بشكل مشترك، والاعتراف بعدم اليقين.
يمكن قياس بعض المخاطر. ففي حالة ألم الصدر، يستخدم الأطباء أدوات تقييم تُقدّر احتمالية إصابة المريض بنوبة قلبية على المدى القريب بناءً على أعراضه ونتائج فحوصاته. ومن المرجح أن يتمكن الذكاء الاصطناعي من معالجة هذه الأرقام بشكل أسرع من معظم الأطباء.
لكن يصعب عليه قياس المخاطر وعدم اليقين عند سرير المريض أو في العيادة. فأنظمة التقييم والإرشادات العملية مصممة للمريض العادي - وهو شخص مثالي، غير موجود في الواقع. ويتشكل إحساس كل من الأطباء والمرضى بالمخاطر وعدم اليقين من خلال تجاربهم.
لا يعرف الذكاء الاصطناعي ما مررت به أنت كمريض، أو ما المفاضلات بين المخاطر التي أنت على استعداد لقبولها. ولا يمكنه الاعتراف بعدم اليقين بالطريقة التي يفعلها الطبيب الجيد، والعودة إليه معك مع تغير ظروفك.
وهنا يختلف مسار التشخيص عن مسار العلاج؛ إذ ربما حصل والد الطفل المصاب بالحمى على إجابة مفيدة: فقد رصدت الدراسات الطبية حالات كافية من الأطفال المصابين بالحمى لدى الأطفال، ما يُمكّنه من اتخاذ قرار معقول. لكن معرفة الخطوات التالية، بما في ذلك متى يجب التوقف عن المراقبة والبدء بالقلق، هو أمر يُفضّل مناقشته مع الطبيب.
* أستاذ مشارك في الطب بجامعة فرجينيا، مجلة «فاست كومباني».
