دراسة تقيم النصائح الطبية المقدمة من الذكاء الاصطناعي
تاريخ النشر: 11th, May 2025 GMT
اختبر فريق من الباحثين، من عدة مؤسسات في المملكة المتحدة والولايات المتحدة، دقة المعلومات والنصائح والاستشارات الطبية التي يقدمها الذكاء الاصطناعي.
في ورقتهم البحثية، وصف الباحثون كيف طلبوا من 1298 متطوعًا التواصل مع روبوتات الدردشة للحصول على نصائح طبية. ثم قارنوا النتائج بنصائح من مصادر أخرى على الإنترنت أو بفهم المستخدم السليم.
قد تكون زيارة الطبيب لعلاج مرضٍ ما مُستهلكةً للوقت، ومُحرجةً، ومُجهدةً، ومُكلفةً في بعض الأحيان. ولذلك، بدأ الناس، في العديد من مناطق العالم، الاستعانة ببرامج الدردشة الآلية، مثل ChatGPT، للحصول على المشورة الطبية. في هذا الجهد الجديد، أراد الباحثون معرفة مدى جودة هذه النصائح التي تقدمها برامج الذكاء الاصطناعي تلك.
أظهرت أبحاثٌ سابقة أن تطبيقات الذكاء الاصطناعي يُمكنها تحقيق درجاتٍ شبه مثالية في امتحانات الترخيص الطبي، كما تُحقق أداءً ممتازًا في معايير طبية أخرى. ولكن حتى الآن، لم يُبذل سوى القليل من العمل لمعرفة مدى نجاح الذكاء الاصطناعي في مجال تقديم الاستشارات الطبية. كما أظهرت أبحاثٌ سابقة أن الأطباء يتطلّبون مهارةً وخبرةً كبيرتين لحثّ مرضاهم على طرح أسئلة أفضل و/أو تقديم إجاباتٍ أفضل لاستفساراتهم.
ولاختبار دقة النصائح الطبية التي يُقدّمها الذكاء الاصطناعي، قارن الفريق نصائح روبوتات الدردشة بمصادر أخرى.
طلب الباحثون من المتطوعين، الذين عُيّنوا عشوائيًا، استخدام روبوت محادثة يعمل بالذكاء الاصطناعي أو استخدام أي موارد يستخدمونها عادةً في المنزل، مثل عمليات البحث على الإنترنت أو معلوماتهم الشخصية، عند مواجهة حالة طبية. ثم قارن الباحثون دقة النصائح، التي تلقوها من روبوتات المحادثة، بتلك التي وجدتها المجموعة التي اعتمدت على مصادر أخرى.
سُجِّلت جميع المحادثات بين المتطوعين وروبوتات الدردشة وأُرسلت إلى فريق البحث للتقييم. وجد الباحثون أن المتطوعين غالبًا ما أغفلوا معلومات ذات صلة أثناء استفساراتهم، مما صعّب على روبوت الدردشة فهم المرض فهمًا كاملًا. ويشير الفريق إلى أن النتيجة كانت كثرة انقطاعات التواصل بين الطرفين.
عند مقارنة الأسباب المحتملة لمرض ما وخيارات العلاج التي اقترحتها روبوتات الدردشة مع مصادر أخرى، مثل المواقع الطبية الإلكترونية وحتى حدس المتطوع نفسه، وجد الباحثون أن النصائح التي قدمتها روبوتات الدردشة متشابهة في بعض الحالات وأسوأ في حالات أخرى. ونادرًا ما وجدوا أي دليل على أن خبراء الطب النفسي يقدمون نصائح أفضل من الروبوتات.
كما وجد فريق الدراسة العديد من الأمثلة التي قلّل فيها استخدام روبوت الدردشة من قدرة المتطوعين على تحديد مرضهم بشكل صحيح، وقلل من تقدير خطورة مشكلتهم. واختتم فريق البحث باقتراح استخدام مصدر معلومات أكثر موثوقية عند طلب المشورة الطبية. أخبار ذات صلة
المصدر: صحيفة الاتحاد
كلمات دلالية: الذكاء الاصطناعي استشارة طبية نصائح طبية الذکاء الاصطناعی روبوتات الدردشة
إقرأ أيضاً:
الذكاء الاصطناعي يساعد في رعاية أكثر فعالية في الطوارئ
يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد فرق أقسام الطوارئ على توقع المرضى الذين سيحتاجون إلى دخول المستشفى بشكل أفضل، قبل ساعات من الموعد الحالي لوصولهم، وفقًا لدراسة في مستشفيات عدة أجراها نظام صحي في نيويورك.
من خلال إخطار الأطباء مسبقًا، قد يُحسّن هذا النهج رعاية المرضى وتجربتهم، ويُقلل من الاكتظاظ و"الإقامة" (عندما يُدخل المريض ولكنه يبقى في قسم الطوارئ لعدم توفر سرير)، ويُمكّن المستشفيات من توجيه الموارد إلى حيث تشتد الحاجة إليها.
من بين أكبر التقييمات المستقبلية للذكاء الاصطناعي في حالات الطوارئ حتى الآن، الدراسة التي نُشرت في العدد الإلكتروني الصادر في 9 يوليو من مجلة Mayo Clinic Proceedings: Digital Health.
في هذه الدراسة، تعاون الباحثون مع أكثر من 500 ممرض وممرضة في أقسام الطوارئ عبر نظام الرعاية الصحية المكون من سبعة مستشفيات. وقاموا معًا بتقييم نموذج تعلّم آلي مُدرّب على بيانات من أكثر من مليون زيارة سابقة للمرضى. على مدى شهرين، قاموا بمقارنة التوقعات، التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي، مع تقييمات الفرز الخاصة بالممرضين لمعرفة ما إذا كان الذكاء الاصطناعي يمكن أن يساعد في تحديد حالات القبول المحتملة في المستشفى في وقت أقرب بعد وصول المريض.
يقول المؤلف الرئيسي للدراسة جوناثان نوفر، ممرض مسجل ونائب رئيس التمريض وخدمات الطوارئ "أصبح اكتظاظ أقسام الطوارئ أزمة وطنية، تؤثر على كل شيء بدءًا من نتائج المرضى ووصولًا إلى الأداء المالي. تستخدم قطاعات مثل شركات الطيران والفنادق الحجوزات للتنبؤ بالطلب والتخطيط. في قسم الطوارئ، لا توجد حجوزات. هل يمكنك تخيل شركات طيران وفنادق بدون حجوزات، تعتمد فقط على التوقعات والتخطيط بناءً على الاتجاهات التاريخية؟ مرحبًا بكم في عالم الرعاية الصحية".
يضيف نوفر "كان هدفنا هو معرفة ما إذا كان الذكاء الاصطناعي، جنبًا إلى جنب مع مدخلات ممرضاتنا، يمكن أن يُساعد في تسريع تخطيط القبول، وهو نوع من الحجز. لقد طورنا أداة للتنبؤ باحتياجات القبول قبل تقديم الطلب، مما يوفر رؤىً من شأنها أن تُحسّن بشكل جذري كيفية إدارة المستشفيات لتدفق المرضى، مما يؤدي إلى نتائج أفضل".
اقرأ أيضا... الذكاء الاصطناعي يكشف خطر الإصابة بالسكري قبل الأعراض
أظهرت الدراسة، التي شملت ما يقرب من 50 ألف زيارة مريض في مستشفيات ماونت سيناي الحضرية والضواحي، أن نموذج الذكاء الاصطناعي يعمل بكفاءة في بيئات المستشفيات المتنوعة هذه. ومن المثير للدهشة أن الباحثين وجدوا أن الجمع بين التنبؤات البشرية والآلية لم يعزز الدقة بشكل كبير، مما يشير إلى أن نظام الذكاء الاصطناعي وحده كان مؤشرًا قويًا.
يقول الدكتور إيال كلانج، المؤلف الرئيسي المشارك في الدراسة ورئيس قسم الذكاء الاصطناعي التوليدي "أردنا تصميم نموذج لا يقتصر على الأداء الجيد نظريًا فحسب، بل يدعم أيضًا عملية اتخاذ القرارات في الخطوط الأمامية للرعاية الصحية".
وتابع "من خلال تدريب الخوارزمية على أكثر من مليون زيارة مريض، سعينا إلى رصد أنماط ذات معنى يمكن أن تساعد في توقع حالات الدخول إلى المستشفى في وقت أبكر من الطرق التقليدية. تكمن قوة هذا النهج في قدرته على تحويل البيانات المعقدة إلى رؤى آنية وقابلة للتنفيذ للفرق السريرية، مما يتيح لها التركيز بشكل أقل على الخدمات اللوجستية وأكثر على تقديم الرعاية الشخصية والرحيمة التي لا يستطيع تقديمها إلا البشر".
ورغم أن الدراسة اقتصرت على نظام صحي واحد على مدى شهرين، يأمل الفريق أن تكون النتائج بمثابة نقطة انطلاق للاختبارات السريرية المباشرة في المستقبل. وتتضمن المرحلة التالية تطبيق نموذج الذكاء الاصطناعي في سير العمل في الوقت الفعلي وقياس النتائج، مثل تحسين تدفق المرضى، والكفاءة التشغيلية.
يقول روبي فريمان، المؤلف الرئيسي المشارك "لقد شجعتنا رؤية قدرة الذكاء الاصطناعي على الاعتماد على نفسه في وضع تنبؤات معقدة. ولكن، وعلى نفس القدر من الأهمية، تُسلط هذه الدراسة الضوء على الدور الحيوي لممرضينا، حيث شارك أكثر من 500 ممرض وممرضة بشكل مباشر، مما يُظهر كيف يمكن للخبرة البشرية والتعلم الآلي أن يعملا جنبًا إلى جنب لإعادة تصور تقديم الرعاية".
هذه الأداة لا تهدف إلى استبدال الأطباء؛ بل إلى دعمهم. من خلال التنبؤ بحالات الدخول مبكرًا، يمكن منح فرق الرعاية الوقت الذي تحتاجه للتخطيط والتنسيق، وفي نهاية المطاف تقديم رعاية أفضل. من المُلهم أن نرى الذكاء الاصطناعي يبرز ليس كفكرة مستقبلية، بل كحل عملي وواقعي يُشكله الأشخاص الذين يقدمون الرعاية يوميًا.
عنوان الورقة البحثية هو "مقارنة التعلم الآلي وتنبؤات الممرضين لحالات دخول المستشفيات في نظام رعاية طوارئ متعدد المواقع".
مصطفى أوفى (أبوظبي)
لجنة أمن محلية الخرطوم.. طوف أمني مشترك بالسوق المحلي والمركزي بقوة مشتركة من الشرطة وجهاز المخابرات والاستخبارات