23/01/24
ضعوا خطر الذكاء الاصطناعي على الصحة في الحسبان
كتب: عبد الله طه
أرسل إلى صديق
المعلومات التي تقدمها على هذه الصفحة لن تُستخدم لإرسال بريد إلكتروني غير مرغوب فيه، ولن تُباع لطرف ثالث. طالع سياسة الخصوصية.
قالت منظمة الصحة العالمية إن مقدمي الرعاية الصحية يجب أن يكونوا على دراية بمخاطر استخدام الذكاء الاصطناعي، خاصةً في البلدان المنخفضة الدخل والمتوسطة.
النماذج الكبيرة متعددة الوسائط -وهي نوع من الذكاء الاصطناعي التوليدي له تطبيقات واسعة في مجال الرعاية الصحية- يمكنها قبول مدخلات بيانات متعددة، مثل النصوص ومقاطع الفيديو والصور لإنشاء مخرجات مختلفة.
ويمكن لتلك النماذج أن تُحدث تحولًا في نتائج الصحة العالمية، وتحسِّن التشخيص والعلاج بشكل كبير، وفقًا للمنظمة.
وتقول المنظمة التابعة للأمم المتحدة: إن هذه التقنية اعتُمدت أسرع من أي تطبيق استهلاكي في التاريخ، مستشهدةً بالبزوغ الحديث لمنصات تشات جي بي تي، وبارد، وبيرت.
وفي مؤتمر صحفي يوم 18 يناير الجاري، صرح مدير إدارة الصحة الرقمية والابتكار بالمنظمة، آلان لابريك، قائلًا: ”نخطو، جميعًا، إلى حقبة جديدة من الاستخدام المسؤول للذكاء الاصطناعي في الصحة العامة والطب السريري“.
وقد أصدرت منظمة الصحة العالمية إرشادات جديدة بشأن أخلاقيات وإدارة النماذج الكبيرة متعددة الوسائط، التي تعتمد على التكنولوجيا المستخدمة في النماذج المستندة إلى النصوص، مثل تشات جي بي تي.
يقول لابريك: ”إن المبادئ والتوصيات الواردة في هذه الوثيقة تمهد الطريق لمستقبل يسهم فيه الذكاء الاصطناعي في رفاهية البشرية، مع الالتزام بأعلى المعايير الأخلاقية“.
لهذه التكنولوجيا استخدامات واسعة في مجال الرعاية الصحية، تتضمن التشخيص والبحث العلمي وتطوير الأدوية والتدريب الطبي والإدارة، بل استخدامها أيضًا من قِبل المرضى أنفسهم لتقييم الأعراض.
ومن الممكن نشر أنظمة الذكاء الاصطناعي لتحليل كميات هائلة من البيانات الطبية، تشمل الصور وعمليات المسح والسجلات الصحية الإلكترونية، من أجل توفير التشخيص وخطط العلاج المفصلة، وحتى التنبؤ بنتائج المرضى.
إن لها القدرة على إنقاذ الأرواح، وتحسين الرعاية الصحية، وجعلها أكثر كفاءة، وتحرير الأطباء من المهمات الروتينية والأعمال الورقية، ”في المناطق التي تعاني ندرة الممارسين الطبيين“، كما يحدد فيليب جيرويل، مستشار مبادرة ’AI 2030 ‘، الموجهة نحو الذكاء الاصطناعي المسؤول.
يقول جيرويل لشبكة SciDev.Net: ”تبرز النماذج الكبيرة متعددة الوسائط باعتبارها أداةً محوريةً في زيادة إمكانية الوصول إلى الرعاية الصحية“.
”من خلال تحسين إنتاجية العاملين بالرعاية الصحية، يمكن لهذه الآلات التخفيف من تأثير نقص الأطباء، وضمان الوصول إلى الرعاية الطبية على نطاقٍ أوسع وأكثر إنصافًا“.
ومع ذلك، وإلى جانب هذه الفوائد المحتملة، تحذر منظمة الصحة العالمية من مخاطر معتبرة يجب أن توضع في الحسبان، وتُدرس بتأنٍّ.
وقال كبير العلماء بالمنظمة، جيريمي فارار: ”إن تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدي لديها القدرة على تحسين الرعاية الصحية، ولكن فقط في حال قيام المعنيين بتطوير هذه التقنيات وتنظيمها واستخدامها، بتحديد المخاطر المرتبطة بها وأخذها في الاعتبار بشكل كامل“.
”نحن بحاجة إلى معلومات وسياسات شفافة لإدارة تصميم النماذج الكبيرة وتطويرها واستخدامها“.
وتقول منظمة الصحة العالمية إن المبالغة في تقدير إمكانيات النماذج الكبيرة متعددة الوسائط دون الاعتراف بحدودها قد تؤدي إلى تشخيصات خطأ خطيرة أو قرارات علاجية غير مناسبة.
أحد المخاطر هو استناد أنظمة الرعاية الصحية إلى نماذج كبيرة متعددة الوسائط لا تجرى صيانتها أو تحديثها كما ينبغي، خاصةً في البلدان المنخفضة الدخل والمتوسطة.
والاتكال على النماذج الكبيرة متعددة الوسائط يمكن أن يؤدي أيضًا إلى فقدان الوظائف، ويتطلب إعادةً كبيرةً لتدريب العاملين في مجال الرعاية الصحية.
وحيث ”لا ورد بلا أشواك“ كما يمهد روهيت مالباني، من قسم أبحاث الصحة بالمنظمة، قال في المؤتمر الصحفي: ”هناك مخاطر مختلفة مرتبطة بكل حالة استخدام“.
”هناك أيضًا أنظمة صحية أوسع ومخاطر مجتمعية“.
إن التدريب على هذه النماذج القوية واستخدامها يأتي أيضًا بتكلفة بيئية كبيرة، من حيث انبعاثات الكربون واستهلاك المياه.
بالإضافة إلى ذلك، تثير منظمة الصحة العالمية مخاوف بشأن تركُّز تطويرها ونشرها في أيدي شركات التكنولوجيا الكبرى، بسبب التكاليف المالية للتدريب والصيانة.
يضيف مالباني: ”هذه النماذج، مهما كانت فوائدها، قد تعزِّز قوتها وتوسِّع هيمنتها في مواجهة الحكومات والأنظمة الصحية“.
أيضًا تطرح منظمة الصحة العالمية قضايا حول المساواة في الوصول إلى هذه النماذج، التي يمكن أن تكون محدودةً بسبب الفجوة الرقمية ورسوم الاشتراك المرتفعة، ما يؤدي إلى تفاقُم عدم المساواة الصحية القائمة بين البلدان المتقدمة والنامية.
وفوق ما سبق، فإن النماذج الكبيرة متعددة الوسائط المدربة على البيانات المتحيزة قد تؤدي إلى إدامة هذه التحيزات داخل أنظمة الرعاية الصحية.
ويكمن التحدي الرئيس في بناء البنية التحتية اللازمة وتنظيم استخدام الذكاء الاصطناعي في القطاعين العام والخاص.
يقول لابريك: ”من المهم حقًّا أن ندرك الفروق الموجودة بين البلدان وفي توافُر البيانات القوية“، مضيفًا: ”إننا نعمل بشكل وثيق للغاية لتمكين البلدان من ضمان تمتُّعها بالحكم الرشيد اللازم لرعاية الذكاء الاصطناعي وإدارة استخدامه في القطاع الصحي“.
ومع ذلك، فإن جيرويل بيَّن أنه يعتقد بخصوص ’AI 2030‘ أن هناك الكثير الذي يتعين فعله.
وقال: ”مبادرات مثل تقديم المنح، والوصول إلى موارد الحوسبة السحابية المشتركة، وفتح مجموعات البيانات يمكن أن تكون مفيدةً للغاية“.
والهيئات الدولية يمكنها تحقيق تكافؤ الفرص من خلال تمكين البلدان المنخفضة الدخل والمتوسطة من اكتساب قوة الحوسبة وحيازة البيانات وامتلاك الخبرة اللازمة لتطوير النماذج الكبيرة متعددة الوسائط وتطبيقها، وفق جيرويل.
يقول جيرويل: إن المنظمات الدولية يمكنها تسهيل نقل المعرفة من خلال الفعاليات ومنصات المعلومات، بالإضافة إلى دعم البلدان بالبيانات المحلية، وهو أمر بالغ الأهمية لهذه النماذج لكي تعكس الاحتياجات والسياقات الإقليمية على نحو أكثر دقة.
وقال: ”إن دعم التنمية الشاملة أمرٌ مهم“، ويستطرد جيرول: ”من المهم بالنسبة للمنظمات الدولية التأكد من أن أصحاب المصلحة من الدول ذات الموارد الأقل يشاركون بنشاط في عمليات التطوير والحوكمة للتقنيات الجديدة من النماذج الكبيرة متعددة الوسائط“.
في نهاية المطاف، تدرك منظمة الصحة العالمية أن بعض الضرر الناجم عن الذكاء الاصطناعي أمرٌ لا مفر منه، وتقدم إرشاداتها توصيات بشأن خطط المسؤولية وتدعو إلى آليات التعويض، في حالة معاناة المرضى نتيجةً للذكاء الاصطناعي.
ويوافق جيرويل على ذلك قائلًا: ”إن تنفيذ لوائح المسؤولية الشاملة والرقابة التنظيمية أمرٌ جوهري“.
”من الضروري أن تضع الجهات التنظيمية معايير واضحة للمسؤولية؛ لضمان تلقِّي التعويض المناسب من قِبل الأفراد المتأثرين سلبًا من النماذج الكبيرة متعددة الوسائط، ولضمان إمكانية الاحتكام إلى القانون“.
هذا الموضوع أنتج عبر النسخة الدولية لموقع SciDev.Net
المزيد من الذكاء الاصطناعي
