لتحويل الرعاية الصحية وعلوم الحياة، يجب أن يكون الذكاء الاصطناعي جديراً بالثقة.

يتزايد استخدام الذكاء الاصطناعي بشكل سريع في مؤسسات الرعاية الصحية وعلوم الحياة. ومع ذلك، فإن معظم المؤسسات تستخدمه بشكل محدود بدلاً من استخدامه على نطاق واسع. التحجيم يهدف ذلك إلى تحسين الأداء بشكل ملموس على مستوى المؤسسة. ومن بين التحديات: يجب أن يفي الذكاء الاصطناعي في هذه الصناعات بأعلى معايير الجودة والخصوصية والموثوقية، ويجب أن يكون جدير بالثقة.

تُعد أدوات الذكاء الاصطناعي القائمة على نماذج اللغة الكبيرة (LLM) قوية، لكن معظم هذه النماذج غير مصممة لتلبية متطلبات عمليات الرعاية الصحية وعلوم الحياة. ويمكنها إنتاج تتعارض تختلف مخرجات الذكاء الاصطناعي وأداؤه باختلاف المعلومات والسياق. ويُدرَّب الذكاء الاصطناعي للأغراض العامة تحديداً على بيانات عامة واسعة النطاق - مع إشراف طبي محدود - ولا يُصمَّم لتلبية المتطلبات الطبية أو العلمية أو التنظيمية.

هذه المشكلات غير مقبولة في العمليات التي لا تقتصر فيها القرارات على العواقب المالية فحسب، بل تشمل أيضاً العواقب السريرية والعلمية والقانونية، وفي نهاية المطاف العواقب الإنسانية.

الخلاصة: هناك حاجة إلى مستوى أعلى من الذكاء الاصطناعي.

إذا أرادت مؤسسات الرعاية الصحية وعلوم الحياة استخدام الذكاء الاصطناعي لتحويل عملياتها التجارية والتنظيمية، فإنها تحتاج إلى ذكاء اصطناعي جدير بالثقة.

ما الذي يلزم لإنشاء ذكاء اصطناعي جدير بالثقة؟

تُنتج أنظمة الذكاء الاصطناعي الجديرة بالثقة نتائج موثوقة، وتؤدي وظائفها باستمرار مع تغير البيانات، كما أنها متوافقة وقابلة للدفاع عنها.

يتطلب تحقيق ذلك خبرة علمية وتقنية، بالإضافة إلى منهجية دقيقة تراعي جميع جوانب تصميم الذكاء الاصطناعي واستخدامه ومراقبته بشكل مسؤول. كيف يبدو هذا عملياً؟

الخطوة الأولى هي فهم الهدف النهائي: ما هي متطلبات المستخدم النهائي التي يجب أن يلبيها حل الذكاء الاصطناعي، وكيف يبدو النجاح؟ يتضمن ذلك فهم أدوار مستخدمي حل الذكاء الاصطناعي، واحتياجاتهم وسير عملهم، والأهداف التجارية التي يسعون إلى تحقيقها أو المتطلبات التنظيمية التي يجب عليهم الامتثال لها.

ستساعد هذه التفاصيل في اتخاذ القرارات الفنية الرئيسية، مثل اختيار النماذج المناسبة لحل الذكاء الاصطناعي، وتصميم أطر التحقق، وتحديد المقاييس التي سيتم قياس الحل بناءً عليها.

تراعي الأنظمة الموثوقة إشراك الخبراء منذ بداية عملية التصميم، وليس كإضافة لاحقة. ويشمل ذلك الاستعانة بخبراء بشريين - بمن فيهم خبراء في المجالات السريرية والعلمية والتنظيمية والتجارية - للمساعدة في ضمان تصميم حلول الذكاء الاصطناعي ونشرها بشكل صحيح، ولتحديد كيفية تأثير هذه الحلول على عمل المستخدم النهائي.

بالطبع، لا تُكتسب الثقة في مرحلة التصميم فحسب، بل يجب الحفاظ عليها طوال دورة حياة حلول الذكاء الاصطناعي. وتساعد آليات مثل دورات البيانات في الذكاء الاصطناعي، أو حلقات التعلم التي تُحدّث النماذج باستمرار ببيانات جديدة لضمان حداثتها، حلول الذكاء الاصطناعي على البقاء ذات صلة ودقيقة وجديرة بالثقة. كما يُمكن للتعلم المعزز والضوابط المبرمجة في حلول الذكاء الاصطناعي أن تُساعد في الحفاظ على أدائها ضمن مجموعة محددة من القواعد.

تطبيقات العالم الحقيقي

يتم بالفعل تبني الذكاء الاصطناعي والثقة به، ويحدث تأثيراً في حالات الاستخدام الواقعية لبعض أكبر شركات علوم الحياة في العالم.

في إحدى الحالات، سعت شركة أدوية رائدة إلى تحسين أساليب تواصلها مع المتخصصين في الرعاية الصحية عبر علاماتها التجارية وأسواقها المتعددة. وقد أعاقت هذه التحديات قدرة الشركة على التواصل مع المتخصصين في الرعاية الصحية وتحسين استراتيجيات التسويق، مثل مشاكل إدارة البيانات، ونقص المعلومات على مستوى العملاء، وصعوبات التكيف.

طبّقت الشركة حلاً تفاعلياً متعدد القنوات، يجمع بين مؤشرات تنبؤية لتفاعلات مقدمي الرعاية الصحية وتوصيات "أفضل إجراء تالٍ"، مما ساعد الفرق على تحديد وتيرة التواصل والإجراءات اللاحقة اللازمة. وقد شهدت الشركة تحسناً ملحوظاً في قدرتها على تحديد المرضى ذوي القيمة العالية، بالإضافة إلى زيادة بنسبة 20% و36% في عدد المرضى الجدد الذين بدأوا العلاج لعلامتين تجاريتين تابعتين لها.

مثال آخر هو مراجعات الأدبيات المطلوبة لتطوير الأدوية. قد تستغرق هذه المراجعات شهورًا وتتطلب خبرة متعمقة في المجال، وتخطيطًا دقيقًا، وجهدًا يدويًا كبيرًا، وغير ذلك. كما أنها قد تكون صعبة التوسع وعرضة للأخطاء.

بإمكان حلول الذكاء الاصطناعي أتمتة أجزاء كبيرة من مراجعات الأدبيات، بدءًا من تطوير البروتوكولات وصولًا إلى البحث والفرز، واستخراج البيانات، والتحليل، وإعداد التقارير. وبغض النظر عن المهمة التي تتولاها حلول الذكاء الاصطناعي، يمكن للباحثين أو غيرهم مراجعة المنطق الكامن وراء كل قرار.

بفضل الذكاء الاصطناعي، أصبح بالإمكان إنجاز المراجعات التي كانت تستغرق شهورًا في غضون أيام قليلة وبأخطاء أقل. في إحدى الحالات، ساعد حل الذكاء الاصطناعي شركة أدوية كبيرة. يحقق تُنجز عملية الفحص الأولي لحالة استخدام مراجعة الأدبيات العلمية أسرع بسبع مرات من العملية اليدوية التقليدية، مما قلل وقت الفحص المُقدّر من 20 يومًا إلى أقل من ثلاثة أيام.

يُتيح الذكاء الاصطناعي أيضاً إمكانيات جديدة في هذا المجال. فعلى سبيل المثال، مكّن الشركات من إنشاء تقييمات "حية" يمكن تحديثها باستمرار بأحدث البيانات المنشورة.

التعاون ضروري

يتطلب ابتكار حلول ذكاء اصطناعي موثوقة لقطاعي الرعاية الصحية وعلوم الحياة مزيجًا من الخبرات التي لا تستطيع أي مؤسسة توفيرها بمفردها. ولذلك، تتعاون الشركات ذات التوجهات المتشابهة، لتجمع بين المعرفة والقدرات التقنية والمجالية اللازمة لإنشاء أنظمة ذكاء اصطناعي متكاملة ومُعتمدة، قابلة للتوسع لتشمل كلاً من العمليات التنظيمية والتجارية.

على سبيل المثال، يمتلك الشريك التقني المناسب خبرة هندسية عميقة وتجربة واسعة النطاق لتطبيق وتشغيل الذكاء الاصطناعي على مستوى المؤسسات. فهو قادر على توفير نماذج مفتوحة تضمن الشفافية اللازمة للذكاء الاصطناعي الموثوق، بالإضافة إلى مكونات برمجية تُسرّع من بناء حلول الذكاء الاصطناعي. كما أن خبرته في إنشاء حلول ذكاء اصطناعي موثوقة للمؤسسات في قطاعات أخرى تُساعده على توقع التحديات وتعزيز التصاميم.

على صعيد المجال، لا يقتصر دور الشريك الفعال على امتلاك خبرة عميقة في التطوير السريري والتسويق، بل يمتد ليشمل سجلاً حافلاً في تطوير حلول ذكاء اصطناعي موثوقة. فهو يمتلك المقومات الأساسية اللازمة لإنشاء هذه الحلول، مثل خبرة علم البيانات، والمعرفة التنظيمية، وسجل حافل بالاستخدام الآمن والمسؤول للبيانات. كما يمكنه تقديم المزيد لدعم تطبيقات الذكاء الاصطناعي، بدءًا من الاستعداد لمراجعة المعايير العامة لضمان أداء حلول الذكاء الاصطناعي على النحو المأمول، وصولاً إلى توفير موارد مثل مهندسين ميدانيين قادرين على دمج حلول الذكاء الاصطناعي في سير عمل المستخدمين النهائيين، مع مراعاة تكوينات وسياسات أنظمة تكنولوجيا المعلومات الخاصة بكل مستخدم.

تغيير طريقة إنجاز العمل

لا يُعدّ الذكاء الاصطناعي مجرد أداة أخرى لمؤسسات الرعاية الصحية وعلوم الحياة. فإذا ما استُخدم بالشكل الصحيح، فإنه يُغيّر طريقة... العمل كيف يتم تنفيذ العمليات وكيف يتم حل المشكلات. وقد أثبت الذكاء الاصطناعي الموثوق به على وجه الخصوص قدرته على تقصير الجداول الزمنية، وتحسين الدقة، ومساعدة الفرق على معالجة التحديات المعقدة بمرونة أكبر، وإعادة تصور سير العمل لعصر الذكاء الاصطناعي.

مع تحول الذكاء الاصطناعي من توليد الرؤى إلى اتخاذ القرارات وتنفيذ سير العمل المعقد، ستتمكن المؤسسات التي تتبنى هذا التطور من إطلاق نماذج تشغيل جديدة تجعلها أكثر كفاءة، وأكثر اطلاعًا، وأكثر استجابة للمتطلبات المتغيرة بسرعة في مجال الرعاية الصحية وعلوم الحياة.