الذكاء الاصطناعي أذكى بالفعل من طبيبك. وهذا ليس الجزء المخيف.

كنت أرغب في أن يحل الذكاء الاصطناعي هذه المشكلة.

لسنواتٍ، كنت أجمع تاريخ المرضى المعقد، نتائج المختبرات، الأعراض، الأدوية، المكملات، وسنوات العلاج السابق، وأحاول تحويل كل ذلك إلى خطة سريرية متماسكة. قد تستغرق حالة معقدة ثلاث ساعات من البحث قبل أن أشعر بالراحة لاتخاذ قرار بشأن ما هو مهم وما يجب أن يحدث لاحقًا.

ثم ظهر الذكاء الاصطناعي التوليدي.

كان أول فكرة في ذهني هي الفكرة الواضحة: أخيرًا.

كانت هذه تقنية يمكنها استهلاك كميات هائلة من المعلومات، واسترجاع المعرفة الطبية أسرع مما أستطيع، واكتشاف العلاقات عبر الحالة في ثوانٍ. افترضت أنني أستطيع وضع واجهة حول نموذج لغوي كبير، وبناء بعض الضمانات، والانتهاء.

كان ذلك سيكون رائعًا.

بدلاً من ذلك، بعد حوالي عام ومليون دولار، ومع مهندسي برمجيات يعملون جنبًا إلى جنب مع فريق سريري مكوّن من عشرة أشخاص، كنا ما زلنا في مرحلة البناء.

السبب لم يكن أن الذكاء الاصطناعي غير ذكي بما فيه الكفاية.

بل كان الذكاء هو الجزء السهل.

كنت أحصل على ذكاء اصطناعي مختلف عن الآخرين

وصلت أول إشارة لي قبل أن نحاول بناء برنامج سريري. استمررت في ملاحظة أنني أستطيع استخدام أداة الذكاء الاصطناعي نفسها التي يستخدمها شخص يجلس بجانبي وأحصل على نتائج أفضل بشكل ملحوظ.

لماذا؟ لأنني لم أكن أطرح سؤالًا فقط وأقبل الجواب. بل كنت أتجادل معه. أتحدى الافتراضات. أزود بسياق كان قد فاته. أصحح الأخطاء. أغيّر الإطار. وأدفع مرة أخرى.

تقنيًا، كنا نستخدم الأداة نفسها. وظيفيًا، لم نكن كذلك.

هذه مشكلة إنتاجية مثيرة للاهتمام عندما تكتب إعلانًا. لكنها تصبح مشكلة مختلفة تمامًا عندما يكون الموضوع مريضًا.

عملت مع أكثر من 70,000 ممارس. يمكن أن يكون شخص ما بارعًا سريريًا لكنه سيء جدًا في استخراج المعلومات المفيدة من نظام الذكاء الاصطناعي.

هذه مهارات مختلفة.

ومع ذلك، يبدو أن الكثير من إجابة قطاع الرعاية الصحية هي أن الأطباء بحاجة فقط لتعلم “هندسة المطالبات”.

لا أعتقد أن ذلك حل جاد.

إذا كان نظام الذكاء الاصطناعي السريري يتطلب من الطبيب أن يصبح مهندس مطالبات متقن قبل أن يصبح النظام موثوقًا، فإننا لم ننتهِ بعد من بناء الذكاء الاصطناعي السريري.

البحث يُخبرنا بالفعل بشيء غير مريح

أجرت تجربة سريرية عشوائية في عام 2024 قدمت لـ 50 طبيبًا حالات تشخيصية صعبة. حصل الأطباء الذين استخدموا GPT-4 على نسبة 76٪؛ وأولئك الذين استخدموا الموارد التقليدية حصلوا على نسبة 74٪، وهو فرق لم يكن ذا دلالة إحصائية.

بعد ذلك اختبر الباحثون GPT-4 بمفرده. تفوق على الأطباء الذين استخدموا الموارد التقليدية بفارق 16 نقطة مئوية.

وجدت تجربة في عام 2026 في باكستان أن الأطباء الذين تلقوا تدريبًا على محو الأمية في مجال الذكاء الاصطناعي وتمكنوا من الوصول إلى GPT-4o حصلوا على نسبة 71.4٪ في التفكير التشخيصي مقارنةً بـ 42.6٪ لأولئك الذين استخدموا الموارد التقليدية. لكن GPT-4o بمفرده حصل على نسبة 82.9٪.

وجد تكرار في المملكة المتحدة عام 2026 فجوة مماثلة: تحسّن الأطباء بمساعدة الذكاء الاصطناعي لكنهم لا يزالون يحصلون على نتيجة أقل بأكثر من 21 نقطة مئوية مقارنةً بالنموذج اللغوي الكبير الذي يعمل بمفرده.

علينا أن نقول الجزء غير المريح بصوت عالٍ: في بعض المهام المعرفية، الذكاء الاصطناعي أفضل بالفعل من طبيب فردي.

لا أحد من الأطباء قرأ كل ورقة طبية أو يمكنه تذكر كل اضطراب نادر أو تفاعل أو موانع استعمال في اللحظة التي يصبح فيها ذا صلة. يستطيع الذكاء الاصطناعي معالجة كميات هائلة من المعلومات دون أن يتعب أو ينفد من الوقت.

الخطأ هو افتراض أنه يمكننا وضع روبوت محادثة أمام الطبيب واعتبار المشكلة محلولة.

صندوق المطالبة الفارغ هو المشكلة

تخيل أن طبيبًا يرفع تقريرًا مخبريًا يحتوي على 150 علامة ويسأل نموذجًا لغويًا كبيرًا لتحليله.

تعود الإجابة منظمةً بشكل جميل. هناك مشكلة واحدة فقط: لم يستخرج النظام جميع الـ 150 علامة بشكل موثوق.

نماذج اللغة الكبيرة العامة ليست محللات مستندات سريرية حتمية. الجداول والتقارير الطبية المكثفة تظل صعبة بشكل خاص. الجزء المخيف هو أن الرد النهائي قد لا يعلن: “فاتني 50 قيمة”.

قد يجيب ببساطة.

الآن تخيل أن أحد تلك القيم المفقودة يتطلب تقييمًا طبيًا عاجلًا.

لم تكن تلك قيودًا كنت على استعداد للتعامل معها. كان علينا إنشاء تقنية استخراج مختلفة لمعالجة التقارير المخبرية بدقة وبشكل قابل للتكرار قبل أن يبدأ جزء الاستدلال السريري في نظامنا.

غيّر ذلك التجربة طريقة تفكيري حول أمان الذكاء الاصطناعي.

نظام الذكاء الاصطناعي الذي يخبرك بأنه لا يعرف شيئًا غير مريح.

نظام ذكاء اصطناعي لا يعرف ما الذي فاته خطر.

لماذا اضطررنا إلى بناء ما يتجاوز الذكاء الاصطناعي

يتطلب العمل السريري شيئًا لا توفره الذكاء الاصطناعي التوليدي العام بطبيعته: القابلية لإعادة الإنتاج.

كنا بحاجة إلى التحكم فيما يُدخل وما يُخرج: استخراج بيانات موثوق، معرفة منظمة، منطق حتمي، ضوابط أمان وأنظمة قادرة على تقييم العلاقات عبر تاريخ المريض.

التفكير السريري ليس مجرد مجموعة من عبارات إذا-ثم. أحيانًا تكون الإشارة هي العلاقة بين عدة مؤشرات. وأحيانًا تصبح خمس نتائج غير ملحوظة فرديًا مهمة عندما تُنظر إليها معًا.

يحتاج المهندسون إلى قواعد صريحة بما يكفي لتنفذها البرمجيات. يقضي الأطباء حياتهم وهم يقولون: «نعم، إلا إذا…».

البيولوجيا البشرية مليئة بالاستثناءات، والمُعدِّلات، والسياق، والتفسيرات المتنافسة. في أحيانٍ، كان بناء النظام يبدو كأن مجموعة تتواصل بلغة الإشارة بينما الأخرى تتحدث بلغة كلينغون.

لم يكن الجواب أبداً «ذكاء اصطناعي» أو «ليس ذكاءً اصطناعيًا». كان هو تحديد المكان الدقيق الذي ينتمي فيه كل منهما.

يمكن للذكاء الاصطناعي قراءة السجل. يمكن للبشر قراءة الغرفة.

عند الاستخدام الصحيح، يمكن للذكاء الاصطناعي توسيع ذاكرة الطبيب، تسريع البحث، إظهار إمكانات غير شائعة، والتعرف على الأنماط عبر كميات هائلة من المعلومات.

هذا يبدأ في الظهور أقل كبديل للممارس وأكثر كإنشاء ممارس بيويني.

لكن المريض ليس مجرد حالة سريرية.

يسمع الممارس التردد قبل الجواب. يلاحظ عندما تتغير القصة. يتعلم أن مريضًا ما يقلل دائمًا من الأعراض بينما آخر يذكر كل إحساس بأقصى شدة. يعرف متى «أنا بخير» لا يعني بالضرورة بخير.

قد لا توجد تلك المعلومات أبدًا في السجل.

التفاعل البشري في الطب ليس مجرد طبقة لطيفة نضيفها بعد أن تقوم الآلة بالعمل الفكري. إنه مصدر آخر للبيانات السريرية.

يمكن للذكاء الاصطناعي قراءة السجل. يمكن للبشر قراءة الغرفة.

ستحتاج أفضل الأنظمة السريرية إلى كليهما.

توقف عن سؤال ما إذا كان الذكاء الاصطناعي سيستبدل الطبيب

نحن نطرح السؤال الخطأ.

المستقبل قد لا ينتمي بالضرورة إلى الشركة التي تمتلك أذكى روبوت محادثة أو أذكى نموذج أساسي. الابتكار المهم يحدث بشكل متزايد حول النموذج: كيف تُلتقط المعلومات وتُتحقق، ما المعرفة التي تُزود، ما يُسمح للنظام باستنتاجه، أين تتولى الضوابط الحتمية السيطرة وأين يجب أن يبقى الإنسان في الحلقة.

الذكاء الخام يصبح وفيرًا.

أنظمة موثوقة لتطبيق ذلك الذكاء أصعب بكثير في البناء.

ولا ينبغي لنا حل هذه المشكلة بطلب أن يصبح كل طبيب مطورًا هاويًا للذكاء الاصطناعي. يجب أن تعيش التعقيدات داخل التقنية، لا داخل موجه الطبيب.

الطبيب في المستقبل لن يتفوق على الذكاء الاصطناعي في الذاكرة. هذه المنافسة أصبحت بالفعل بلا جدوى.

بدلاً من ذلك، ينبغي أن نبني أنظمة تمنح الأطباء ذاكرة، وقوة معالجة، وقدرة على التعرف على الأنماط كالآلة، مع الحفاظ على السياق، والحكم، والشك، والاتصال البشري للممارس.

نسمي ذلك الممارس البيويني.

أظن أن المرضى سيطلقون عليه في النهاية اسمًا أبسط بكثير.

طبيبهم.