متى يجب تجنب استخدام الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية

في أي وقت يظهر تقدم تقني جديد في صناعة ما، قد يكون هناك إغراء لتعيين هذا الابتكار الجديد كعلاج لجميع مشاكل الصناعة. الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية هو مثال جيد. مع استمرار تقدم التكنولوجيا، تم تبنيه لاستخدامات في تطوير الأدوية، وتنسيق الرعاية، وتمويلها، وغيرها. هناك العديد من الحالات الصحيحة لاستخدام الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية، حيث تكون التكنولوجيا أفضل بكثير من أي بديل متاح حاليًا.

然而، الذكاء الاصطناعي – كما هو موجود اليوم – يمتاز فقط في بعض المهام، مثل فهم الكميات الكبيرة من البيانات وصنع الأحكام بناءً على قواعد محددة جيدًا. الحالات الأخرى، ولا سيما حيث يكون السياق الإضافي ضروريًا لاتخاذ القرار الصحيح، لا تتوافق جيدًا مع الذكاء الاصطناعي. دعونا نستكشف بعض الأمثلة.

مما يعارض المطالبات والرعاية

سواء كانت المطالبة أو الرعاية، فإن رفضها هي قرارات معقدة، وأهم من أن يتم التعامل معها بواسطة الذكاء الاصطناعي بمفرده. عند رفض المطالبة أو الرعاية، هناك مبدأ أخلاقي واضح لاتخاذ هذا القرار بحذر شديد، وبناءً على قدرات الذكاء الاصطناعي اليوم، هذا يتطلب مدخلات بشرية.

ما وراء الجانب الأخلاقي، فإن خطط الصحة تضع نفسها في خطر عندما تعتمد بشكل كبير على الذكاء الاصطناعي لاتخاذ قرارات الرفض. يمكن أن تواجه الخطط، وستواجه، دعاوى قضائية لاستخدام الذكاء الاصطناعي بشكل غير صحيح لرفض المطالبات، مع المنازعات التي تتهم الخطط بفشلها في تلبية الحد الأدنى من متطلبات المراجعة الطبية لأن الذكاء الاصطناعي تم استخدامه بدلاً من ذلك.

الاعتماد على القرارات السابقة

الاعتماد على الذكاء الاصطناعي لاتخاذ القرارات بناءً على كيفية اتخاذ القرار السابق له عيب واضح: قرار خاطئ واحد من الماضي سيعيش ليتأثر به الآخرون. بالإضافة إلى ذلك، لأن قواعد السياسات التي ت告ي الذكاء الاصطناعي غالبًا ما توزع عبر الأنظمة أو تُكتب بشكل غير كامل من قبل البشر، يمكن أن ينتهي نظام الذكاء الاصطناعي إلى تبني فهم غير دقيق لهذه السياسات. لتجنب ذلك، تحتاج المنظمات إلى إنشاء مصدر وحيد للحقيقة السياسية، بحيث يمكن للذكاء الاصطناعي الرجوع إليه والتعلم من مجموعة بيانات موثوقة.

بناء على الأنظمة الموروثة

كтехнологيا جديدة نسبيًا، يأتي الذكاء الاصطناعي مع شعور بالإمكانيات، وفرق علوم البيانات في خطط الصحة مشتاقة للاستفادة من هذه الإمكانيات بسرعة من خلال استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي المدمجة في منصات المؤسسة الحالية. المشكلة هي أن عمليات المطالبات الصحية معقدة للغاية، وغالبًا ما لا تفهم منصات المؤسسة دقائقها. وضع الذكاء الاصطناعي فوق هذه المنصات الموروثة كحل مناسب للجميع (الذي لا يأخذ في الاعتبار جميع العوامل المختلفة التي تؤثر على قرارات المطالبات) يؤدي إلى حدوث ارتباك وعدم دقة، بدلاً من إنشاء عمليات أكثر كفاءة.

الاعتماد على البيانات القديمة

أحد أكبر الفوائد التي يقدمها الذكاء الاصطناعي هو أنه يصبح أكثر كفاءة في تنسيق المهام随ما يتعلم، ولكن هذا التعلم يمكن أن يحدث فقط إذا كان هناك حلقة ملاحظية مستمرة تساعد الذكاء الاصطناعي على فهم ما فعل خطأ بحيث يمكنه التعديل وفقًا لذلك. يجب أن تكون هذه الحلقة الملاحظية لا فقط مستمرة، بل يجب أن تكون أيضًا مبنية على بيانات دقيقة ونظيفة. بعد كل شيء، الذكاء الاصطناعي جيد فقط مثل البيانات التي يتعلم منها.

متى يكون الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية مفيدًا

استخدام الذكاء الاصطناعي في قطاع حيث النواتج تكون لها عواقب كبيرة مثل الرعاية الصحية يتطلب بالتأكيد الحذر، ولكن هذا لا يعني أن هناك حالات استخدام لا يكون فيها الذكاء الاصطناعي مناسبًا.

على سبيل المثال، لا يوجد نقص في البيانات في الرعاية الصحية (فكر في أن سجل شخص واحد طبي يمكن أن يكون آلاف الصفحات)، وأنماط البيانات هذه يمكن أن تخبرنا الكثير عن تشخيص الأمراض، ورفض المطالبات بشكل صحيح، وغيرها. هذا هو المكان الذي يمتاز فيه الذكاء الاصطناعي، حيث يبحث عن الأنماط ويقترح إجراءات بناءً على تلك الأنماط التي يمكن للمراجعين البشريين المتابعة.

منطقة أخرى حيث يمتاز الذكاء الاصطناعي هي في فهرسة وابتلاع السياسات والقواعد التي تحكم كيفية دفع المطالبات. يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي (GenAI) لتحويل محتوى السياسة هذا من تنسيقات مختلفة إلى رمز قابل للقراءة بواسطة الآلة يمكن تطبيقه بشكل متسق على جميع مطالبات المرضى. يمكن استخدام GenAI أيضًا لتلخيص المعلومات وعرضها في تنسيق سهل القراءة للمراجعة البشرية.

الخيط الرئيسي عبر جميع هذه الحالات هو أن الذكاء الاصطناعي يتم استخدامه كمساعد للهومن الذين يراقبونه، وليس تشغيل العرض بمفرده.只要 تستطيع المنظمات الحفاظ على هذه الفكرة في الاعتبار أثناء تنفيذ الذكاء الاصطناعي، فإنها ستكون في وضع يسمح لها بالنجاح خلال هذه الحقبة التي يتم فيها تحويل الرعاية الصحية بواسطة الذكاء الاصطناعي.