تصدرت شركة Woebot Health الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي (AI) الأخبار مؤخرًا بسبب بعض استجابات الروبوتات الاصطناعية المعيبة بشكل كارثي للرسائل النصية التي تم إرسالها إليها لمحاكاة أزمة الصحة العقلية. وردت شركة Woebot، التي جمعت 90 مليون دولار في جولة السلسلة B، بأنها غير مخصصة للاستخدام أثناء الأزمات. وتتوقع قيادة الشركة بشكل مؤسف أن يحصل المرضى، الذين قد لا يفكرون بعقلانية كاملة، على الاعتراف بالتوقف عن استخدام شكل الاتصال النموذجي الخاص بهم والوصول إلى نظام بديل.
في حين أن الأطباء يتحملون مسؤولية الضرر الذي يلحق بالمرضى أثناء العلاج، فإن الشركات الناشئة التي تسعى لدخول هذا المجال لا تخضع لنفس المعايير. ومما يزيد الطين بلة بالنسبة للمرضى الضعفاء، أن هذه الأنظمة لا تخضع أيضًا لنفس معايير الخصوصية. يعد الدخول إلى مجال الذكاء الاصطناعي والتفاعل المباشر مع المرضى أمرًا معقدًا بشكل خاص لأن العديد من المرضى يعانون بشكل روتيني من أزمات مخففة، أقل من عتبة الحاجة إلى الاتصال بالرقم 911، مما يجعل الروبوت غير مجهز للتعامل مع الأزمات على الأرجح غير مجهز جيدًا للتعامل مع المعاناة التي يعاني منها المرضى. على نهج يومي.
على الرغم من المخاطر التي تنطوي عليها أزمات المرضى الفاشلة بشكل مصطنع وغير مقصود، إلا أن الشركات الناشئة في مجال الصحة العقلية التي تم جذبها إلى هذا المجال جمعت ما مجموعه 1.3 مليار دولار في النصف الأول من عام 2022. ولسوء الحظ، هناك العديد من الصعوبات في التواصل المباشر مع المرضى، والذكاء الاصطناعي ليس جاهزًا بعد لهذه المهمة. يمكن استخدام الكلمات باللغة العامية أو بمعاني بديلة. قد يتغير معنى الجملة اعتمادًا على تاريخ المريض وقيمه الثقافية وإيماءاته ونبرة صوته. علاوة على ذلك، من المهم أن نأخذ في الاعتبار دوافع العقل الباطن للمريض في الجلسة العلاجية - وهو أمر لا يمكن توضيحه بسهولة من خلال الذكاء الاصطناعي.
وبقدر ما يكون الذكاء الاصطناعي قادرًا على اكتشاف المعاني الحرفية للكلمات، فإنه لن يكون قادرًا على فهم المعنى الكامن وراء ما لم يُقال بالقدر الذي يستطيعه المعالج البشري. ونظراً لعدد الصعوبات في استبدال المعالجين البشريين، فمن المرجح أن يكون للذكاء الاصطناعي تأثير وراء الكواليس بطرق أخرى.
على الرغم من وجود العديد من التحديات عند الاعتماد على الروبوت الاصطناعي للتفاعل مع المرضى، إلا أنه لا تزال هناك مجالات يمكن للذكاء الاصطناعي فيها تعزيز عملية صنع القرار. ترى شركات التأمين الصحي بالفعل قيمة الذكاء الاصطناعي في تقليل التكاليف من خلال تحديد المرضى الذين يستخدمون خدمات الرعاية الصحية بشكل كبير. يتلقى مقدمو الوصفات الطبية بشكل روتيني إخطارات من شركات التأمين الصحي بشأن إعادة صرف الوصفات الطبية بشكل غير منتظم لتشجيع التوقف عن الوصفات الطبية التي لا يتم استخدامها على النحو الأمثل. والواقع أن شركات التأمين الكبرى تمتلك مجموعات كبيرة من البيانات التي يجري تحليلها حاليا للتنبؤ ببداية مرض الزهايمر، والسكري، وفشل القلب، ومرض الانسداد الرئوي المزمن. في الحقيقة، لقد أصبح الذكاء الاصطناعي معتمدًا بالفعل من إدارة الغذاء والدواء لاستخدامات محددة، وفي الوقت الحالي، يتألق الذكاء الاصطناعي عندما يتم تطبيقه على مشكلة سريرية محددة للغاية. يتم البحث في البداية عن أنظمة الذكاء الاصطناعي لتعزيز الحكم السريري بدلاً من استبدال الحكم السريري. من الناحية المثالية، سيعزز الذكاء الاصطناعي إنتاجية الطبيب من خلال التعامل مع المهام الدنيوية والتنبيه إلى ما قد يكون ملتبسًا ويتطلب مزيدًا من التحقيق من قبل الإنسان. وفقًا لشركة التأمين Optum، فإن أهم ثلاثة تطبيقات للذكاء الاصطناعي هي مراقبة البيانات باستخدام الأجهزة القابلة للارتداء، وتسريع التجارب السريرية، وتحسين دقة ترميز الرعاية الصحية. الأهداف الحالية ليست زيادة كمية البيانات ولكن تقديم البيانات بطريقة ذات معنى وقابلة للتنفيذ من قبل الطبيب.
سيبدأ الذكاء الاصطناعي في التأثير على مقدمي الخدمات من خلال النصائح والتنبيهات الإعلامية، مما يساعد على تعزيز عملية صنع القرار وتقليل الأخطاء البشرية. إن ممارسة الطب مليئة بالمهام الروتينية التي تمثل فرصًا ناضجة لتفريغها على جهاز الكمبيوتر. على سبيل المثال، أحد التطبيقات الشائعة للذكاء الاصطناعي هو تقييم صور شبكية العين، مما يسمح لأطباء العيون بالتركيز على مجالات الطب الأخرى التي يجدونها أكثر فائدة. وبينما يشق الذكاء الاصطناعي طريقه إلى الرعاية الصحية، لا ينبغي للأطباء أن يقلقوا بشأن ما إذا كان سيتم استبدالهم أم لا، بل يجب عليهم بدلاً من ذلك القلق بشأن كيفية استمرار ممارساتهم في التطور بمرور الوقت - ونأمل أن يكون ذلك للأفضل.
تتمثل إحدى الصعوبات في تطبيق الذكاء الاصطناعي على مساحة مقدمي الخدمة في أن السجلات الطبية ليست منظمة بشكل موحد، وأن الأنماط تختلف بشكل كبير من مزود إلى آخر. قد تحتوي السجلات الطبية أيضًا على التحيز المتأصل، اعتمادًا على عدد المرضى الأكثر شيوعًا في هذه الممارسة. سيؤدي التحيز الذي يتم تغذيته في نظام الذكاء الاصطناعي إلى نتائج متحيزة. وبالتالي، فإن "ماذا" الذكاء الاصطناعي ليس العامل المهم الوحيد في تطبيقه، ولكن كيفية تطبيقه وما يتم فعله بالنتائج له أيضًا معنى كبير في التأثير الذي يحدثه. قد يتم التغاضي عن النصائح والتنبيهات التي تظهر في اللحظات التي يكون فيها الطبيب مشتتًا أو معتادًا على مشاهدة شاشة أخرى. سيكون لتجربة مستخدم الذكاء الاصطناعي تأثير على إرهاق التنبيه، وهي ظاهرة معروفة مؤخرًا أدت إلى بعض الحالات البارزة. وبالتالي، فإن تأثير الذكاء الاصطناعي لا يقل عن تأثير الوسيط الذي يتم تقديمه فيه وحالة المستخدم في وقت تقديمه.
إذا كنا قد تعلمنا أي شيء من أخطاء الذكاء الاصطناعي الفادحة، فهو أننا قد لا نلزم الذكاء الاصطناعي بنفس معايير الخصوصية التي يتمتع بها البشر، لكننا نلزمه بمعايير أعلى من الأداء البشري النموذجي. سيكون من غير المقبول على الإطلاق أن يقوم نظام الذكاء الاصطناعي بإيذاء مريض واحد. نتوقع أن لا يكون أداء الذكاء الاصطناعي أفضل من البشر فحسب، بل ألا يؤذي أي مريض. لذا، في الوقت الحالي، سوف يستمر الذكاء الاصطناعي في ممارسة سحره الكيميائي في الخلفية، فيتحمل المسؤولية ــ أو لا يتحمل ــ المسؤولية عن كيفية تأثيره على الرعاية الصحية.
- محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. تمكين نفسك. الوصول هنا.
- أفلاطونايستريم. ذكاء Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
- أفلاطون كربون، كلينتك ، الطاقة، بيئة، شمسي، إدارة المخلفات. الوصول هنا.
- أفلاطون هيلث. التكنولوجيا الحيوية وذكاء التجارب السريرية. الوصول هنا.
- المصدر https://www.dataversity.net/how-artificial-intelligence-will-first-find-its-way-into-mental-health/
