حدود العقل البشري والذكاء الاصطناعي ومستقبل الطب

اعترافنا بقصور إدراكاتنا وسعينا لتعلم المزيدهما خلاصة العلم والتكنولوجيا كلها. وقد تجسد هذا السعي في الطب بأدوات مثل السماعة الطبيةوالمجهر وتخطيط كهربائية القلب. أما الآن فنواجه ظاهرة تعني أكثر من مجرد تقنية: الذكاء الاصطناعي!

تتجدد المعلومات الطبية باستمرار وتتزايد بسرعة شديدة. لكننا لا نملك الكفاية لمتابعة هذه التطورات دائماً وبالكامل، وهنا نستعين بالحواسيب / وينبغي أن نستعين بها. ومع حاجتنا إلى تفكير أكثر كثافة عند اتخاذ قرارات لمرضانا، لا نجد وقتاً كافياً. فتخطيط كهربائية القلب (EKG)، وهو من أهم أدوات الطب بدوره في تشخيص النوبة القلبية واضطراب النظم، لا يُقيّم اليوم بأفضل صورة إلا من اختصاصيي الصحة ذوي التخصص المتقدم في هذا المجال (مثل طبيب القلب والطوارئ)، لكن الأيام التي تقدم فيها الحواسيب تقريراً صحيحاً ومفصلاً يفهمه الجميع قريبة. وبذلك يستطيع الأطباء التركيز أفضل على العلاج. كما أن أدوات التشخيص الحالية تقدم لقطات آنية؛ فمثلاً لديك ألم صدري أو خفقان، لكن الشكاوى تزول عند وصولك للطوارئ ولا يظهر أي خلل في EKG المأخوذ آنذاك. وبدلاً من ذلك، إذا كانت ساعتك الذكية / سوارك الذكي تسجل نظم قلبك وتحلله باستمرار بخوارزميات معينة، فقد يمكن توقع المشكلات القلبية غير الملحوظة أبكر. ويفقد عشرات الآلاف حياتهم كل سنة بسبب اضطرابات قلبية مفاجئة…

من الواضح أن المجال الطبي سيتشكل بهذه الخوارزميات، والسؤال الوحيد هنا: هل سيدير اختصاصيو الصحة هذا التغيير بأنفسهم أم سيتابعونه من الخارج؟ لا يمكن تجاهل التفكير السريري (منظور الطبيب) في هذا التغيير. ويبدو أن الأطباء سيعلمون الآلات مستقبلاً، حتى على حساب فقدان بعض مجالات مهنتهم، بل سيقومون بـ الإرشاد لها. ويمكننا رؤية أمثلة على هذا حتى الآن. فمثلاً يُطور الذكاء الاصطناعي لشركة IBM، المسمى Watson، بالتعاون مع اختصاصيي الأورام السريريين. وهم يعلمون Watson خوارزميات التشخيص والعلاج.

كما تستطيع الحواسيب تعلم كيفية اتخاذ الأطباء قرارات التشخيص والعلاج الصحيحين، يمكنها تعلم أخطائهم أيضاً. وبذلك يمكن منع بعض الأخطاء الطبية والتحاليل المكررة وتكاليف العلاج الإضافية. ويمكنها تحليل التاريخ الصحي الكامل للشخص (أمراضه وأدويته وخصائصه الجينية وغيرها) ونمط حياته (التغذية والتمرين والتدخين وبيئته) بسرعة، وتوقع مشكلاته الصحية المستقبلية أو استجابته للعلاجات.

مع التعلم الآلي، سيصبح عالم الطب لعبة جماعية جديدة. لكن هذا الفريق سيحتاج بالطبع إلى لاعبين جيدين. وأهمهم هنا أطباء مطلعون على الإحصاء وعلوم الحاسوب ومتمكنون من تطوير الخوارزميات وتنظيمها.

يجب تشكيل التعليم الطبي الحالي بحسب هذه الاحتياجات، لأن متطلبات التخرج أصبحت قديمة جداً. وينبغي أيضاً تدريب الأطباء المقبلين على علوم البيانات والإحصاء أو الخوارزميات السريرية التطبيقية.

إن دمج علوم البيانات بالطب ليس في الواقع صعباً أو بعيداً كما يُظن. فقد ساد سابقاً التصور نفسه عن بيولوجيا الخلية و علم الوراثة ، بينما أصبحت هذه الموضوعات الآن في قلب الأبحاث الطبية، ويتخرج جميع الأطباء بعد تلقي تعليم عنها أيضاً. وبالمثل، إذا بدأ العمل فوراً على جمع الطب بالمعلوماتية واستمر، فسيمتلك أطباء القرن 21. المعدات التي تتيح معالجة البيانات اللازمة لقراراتهم، ويستطيعون حل المشكلات الطبية بمهارة.

ما الخوارزمية؟

الخوارزمية مسار حل يُنشأ للوصول إلى حل مشكلة. ويمكن تصورها كالتالي: «مشكلة + خوارزمية = حل». وهي ليست خاصة بالطب، لكن استعمال الخوارزميات يتركز أكثر في الطب والهندسة. وتُصمم أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تخدم الصحة بحيث تعرف آلاف الخوارزميات، بل عدداً غير محدود منها. ونشارك أدناه مثالاً لفهم مفهوم الخوارزمية بصورة أفضل؛

خوارزمية التعامل مع الأشخاص القادمين بسبب التصاق قرادة