بصفته رئيسًا للتقسيم حديثًا في مستشفى للأطفال الرئيسيين في بداية العقد الأول من القرن العشرين ، لاحظ I (FWP) التأثير المتزايد لحركة السجلات الطبية الإلكترونية (EMR) على الرعاية السريرية. الآن ، بصفتي رماديًا ساحرًا ، أتساءل عن آثار الذكاء الاصطناعي (AI).
دروس من حركة السجلات الطبية الإلكترونية
في رأيي ، لم يتحقق الكثير من وعد EMRS. غالبًا ما يتم إحباط إمكانات EMRs المفرطة على نطاق واسع لتبسيط نقل السجلات الطبية من مؤسسة إلى أخرى من خلال حقيقة أنه حتى عندما يتم تنفيذ نموذج EMR نفسه من قبل البائع نفسه في مؤسستين منفصلتين ، فإن نسخة المستشفى غير متوافقة مع الآخر. هذا نتيجة “تخصيص” EMR لاستيعاب الاحتياجات الخاصة لكل مؤسسة وسياساتها.
علاوة على ذلك ، مع استشارة الحالات ، لاحظت أنه على الرغم من أن أعراض المريض قد تغيرت بشكل عميق على مدار الاستشفاء ، فإن الملاحظات السريرية تفشل في عكس هذه التغييرات بدقة. بدلاً من ذلك ، غالبًا ما تكون مقتطفات قديمة من الملاحظات السريرية السابقة “مقطوعة وذات” مرارًا وتكرارًا في ملاحظات التقدم ، مما يديم أخطاء خطيرة في بعض الأحيان.
أخيرًا ، عندما نحاول نقل أجزاء EMR والبايت إلى سجل ورقي ، فإنه غالبًا ما يثبت أنه غير صالح للاستخدام. على سبيل المثال ، تتم طباعة كل ضغط الدم أو النبض أو قيمة المختبر أو إدارة الأدوية على صفحة منفصلة ، مما يؤدي إلى كومة قش من الورق التي تتحدى المنظمة.
الوعد السريري للذكاء الاصطناعي
من الذكاء الاصطناعى يأتي بلا هوادة إلى الرعاية السريرية وسيكون أكثر تأثيرا بكثير من حركة EMR حتى الآن. غالبًا ما يتم ترقية الذكاء الاصطناعي على أنه تحسين التشخيص والتنبؤ بالدورة السريرية. يتم استخدامه بشكل متزايد لإبلاغ صنع القرار وإدارة المرضى. يستخدم الذكاء الاصطناعى أيضًا لمراجعة سجلات المرضى وتوليد الملاحظات وملخصات التفريغ. أخيرًا ، تظهر الذكاء الاصطناعي كأداة مهمة في البحث والتدريس.
يجد عدد من الدراسات أن الذكاء الاصطناعى يمكن أن يساوي أو يتجاوز الدقة التشخيصية للمتخصصين ذوي الخبرة – في جزء صغير من الوقت. قدرة الذكاء الاصطناعي على معالجة كميات هائلة من البيانات لا مثيل لها. على سبيل المثال ، درست دراسة حديثة تسعى إلى التنبؤ باحتمال التحريض والعنف في غرف الطوارئ أكثر من 3 ملايين زيارة. ومن المثير للاهتمام ، أن النتائج كانت “… بما يتفق مع الأدبيات الحالية التي حددت العنف التاريخي باعتبارها مؤشرا لأحداث التحريض في المستقبل” (وونغ وآخرون ، 2025). وهكذا ، في هذه الحالة ، أكدت الذكاء الاصطناعي البديهية السريرية الطويلة القائلة بأن السلوك الماضي هو أفضل تنبؤ للسلوك المستقبلي.
يمكن لـ AI أيضًا “رؤية” السلوكيات التي يصعب على الأطباء التعرف عليها. على سبيل المثال ، يعد تحديد حالة الإثارة المبكرة للرضع بشكل خطير أمرًا مهمًا للغاية بالنسبة للتوقيت الأمثل للتغذية والرعاية (Putnam ، 2016). تم تحليل مقاطع فيديو للهواتف المحمولة للرضع في وحدة العناية المركزة لحديثي الولادة باستخدام نموذج الكشف عن كائن الذكاء الاصطناعى بحركات الرأس واليد (Nishio et al. ، 2025). وفرت النتائج طريقة سهلة لتحديد أفضل الأوقات لرعاية ممرات مميتة.
مشاكل مع الذكاء الاصطناعي
مع الاستخدام المتزايد بسرعة لمنظمة العفو الدولية ، ظهر عدد من المشكلات الخطيرة التي تؤثر على مجموعة واسعة من التطبيقات. ما يسمى “الهلوسة” هي بيانات “واقعية” خاطئة من قبل برامج الذكاء الاصطناعي. قد تشمل هذه المراجع اخترع وحتى البيانات ملفقة. من المثير للقلق ، يبدو أن تواتر الهلوسة يتزايد مع كل إصدار جديد (تم إصدار خصوصية شائعة لجميع منصات الذكاء الاصطناعي حتى الآن) وقد يحدث في كثير من الأحيان من 40 إلى 75 في المائة من الوقت.
تقلق أجهزة ضبط الوقت القديمة ، مثلي ، بشأن الاعتماد غير الناقص على الذكاء الاصطناعي من قبل الأطباء وكذلك تحريف المخاطر والفوائد للمرضى. في الواقع ، تشير بعض الدراسات إلى أن عمليات البحث عن الرعاية الصحية القائمة على الذكاء الاصطناعى قد تولد كميات هائلة من المعلومات المضللة ، بما في ذلك الصور الطبية المقنعة ، ولكن التي تتصدرها الذكاء الاصطناعي (Menz ، 2023).
ما الذي يتم فعله لتحسين الاستخدامات السريرية لمنظمة العفو الدولية؟
حدث الكثير من التطور الرائد لـ EMRs في إدارة المحاربين القدامى (VA) مع 170 مستشفيات ، قبل حوالي عقد من الزمان قبل أن تبدأ بقية المجتمع الطبي في تبني EMRs. الآن ، بالاعتماد على تجربتها الواسعة مع EMRs ، أصبحت وزارة شؤون المحاربين القدامى رائدة في استخدام الذكاء الاصطناعي لتطوير نماذج تنبؤية سريرية وكذلك دمج نتائجها في رعاية المرضى الروتينية.
درس واحد هو أن النماذج التنبؤية منظمة العفو الدولية تنجرف بمرور الوقت وربما ينبغي إعادة معايرة على أساس سنوي. آخر هو أن نماذج الذكاء الاصطناعى فقيرة في التنبؤ بأحداث الصحة الطبية أو العقلية منخفضة التردد (على سبيل المثال ، الانتحار) ، مما يؤدي إلى إنذارات كاذبة مزعجة تفوق عدد الإيجابيات الحقيقية بشكل كبير.
على الرغم من أن العديد من نماذج الذكاء الاصطناعي تركز على التنبؤ السريري ، فإن إحدى وظائفها الأكثر أهمية هي ببساطة البحث عن EMR للمريض عن الأعراض ذات الصلة وربطها بالأدب العلمي المناسب. إن VA هي تقنيات رائدة مثل “الاستماع المحيط” ، والتي تستخدم الذكاء الاصطناعي لتسجيل ونسخ وتحليل محادثات المريض-كلاسيكي ، وأتمتة الوثائق وتحرير الطبيب للتركيز على المريض وليس لوحة المفاتيح.
يعتقد ستيفان فين ، أحد رواد عمل VA على EMRs وتبني مبكر من الذكاء الاصطناعى ، أن مستقبل معالجة AI لاتم
إذا كان الأمر كذلك ، فقد تساعد الذكاء الاصطناعى EMR في إدراك إمكاناتها الحقيقية أخيرًا.
المصدر :- Psychology Today: The Latest
