4 من التحديات الأخلاقية للذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية
هل فكرت يومًا عن تأثير الذكاء الاصطناعي على الرعاية الصحية؟ قد يكون من السهل الانبهار بالتكنولوجيا المتقدمة التي تُحسن التشخيصات وتُسرع العلاجات، ولكن هل تأملت في الجانب الأخلاقي لهذا التقدم؟
إن تحديات الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية من الناحية الأخلاقية تتطلب منك كقارئ واعٍ التفكير بعمق في تأثيرها على المرضى والمجتمع. هل تحترم بيانات المرضى الخاصة؟ كيف يتم التعامل مع التحيز في التشخيص والعلاج؟ من المسؤول إذا حدث خطأ طبي؟ هذه الأسئلة ليست بعيدة عنك، بل تهمك كمستخدم أو كمراقب لهذا التطور.
لذا، دعنا نستكشف معًا بعضًا من هذه التحديات والتي يجب مواجهتها لضمان استخدام هذه التكنولوجيا بشكل مسؤول وآمن.
تحديات الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية من الناحية الأخلاقية
مما لا شك فيه أن الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية أحدث تحولًا تحولًا ملموسًا في عالم الصحة والطب بدايةً من الاكتشاف إلى التشخيص وصولًا تقديم الرعاية ومع ذلك، فإن أخلاقيات الذكاء الاصطناعي قضية معقدة ومتعددة الأبعاد تشمل اعتبارات عدة ومنها: (1)
المسؤولية عند الخطأ الطبي
تعد المسؤولية عند الخطأ الطبي إحدى أبرز تحديات الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية من الناحية الأخلاقية، فعندما يعتمد الأطباء على أنظمة الذكاء الاصطناعي لاتخاذ لاتخاذ قرارات تشخيصية أو علاجية، يصبح من الصعب تحديد على عاتق من تقع المسؤولية القانونية.
في حال وقوع خطأ طبي، هل الخطأ يُنسب إلى الطبيب الذي اعتمد على النظام؟ أم إلى المطورين الذين صمموا الخوارزمية؟ أم إلى المستشفى أو الجهة التي قامت بدمج هذه التقنية في الرعاية؟ هذه التساؤلات تفتح بابًا للنقاش حول من يُحاسب قانونيًا وأخلاقيًا إذا كانت توصيات الذكاء الاصطناعي غير دقيقة أو ضارة.
على سبيل المثال، أظهرت وثائق استعرضتها هيئة الإحصاء الأميركية أن حاسوب Watson (واتسون) الذي تنتجه شركة IBM (آي بي إم) قدم توصيات غير آمنة لعلاج مرضى السرطان ويذكر أن حاسوب واتسون كان يُنظر إليه باعتباره مستقبل أبحاث السرطان إلا أنه لم يرق إلى مستوى التوقعات. (2)
التحيز في التشخيص والعلاج
يعد التحيز في الذكاء الاصطناعي في التشخيص والعلاج من القضايا الأخلاقية للذكاء الاصطناعي التي من الممكن أن تؤثر على حياة المرضى بشكل مباشر، فتخيل أن أنظمة الذكاء الاصطناعي التي من المفترض أن تكون دقيقة ومحايدة قد تقدم تشخيصات غير دقيقة فقط لأن البيانات التي تدربت عليها غير متوازنة.
من الممكن أن تساهم خوارزميات الرعاية الصحية وتحيز الذكاء الاصطناعي في التفاوتات الصحية بين فئات المجتمع المختلفة على أساس العرق أو الإثنية أو الجنس أو العمر. (3) فقد أظهر بحثَا بحثًا كان قد نُشر في مجلة Science (ساينس) الأمريكية عن وجود خوارزمية في مجال الرعاية الصحية تجعل احتمالات تلقي المرضى السود للعلاج الطبي أقل كثيراً من احتمالات نظرائهم البيض. (4)
خصوصية بيانات المريض أو الطرف المستفيد
إن إحدى المخاوف الكبرى التي تجعل خصوصية بيانات المرضى إحدى تحديات الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية من الناحية الأخلاقية، هي إمكانية استغلال البيانات الشخصية في أغراض تجارية أو التعرض لاختراقات أمنية حيث يعتمد الذكاء الاصطناعي على كميات هائلة من البيانات لتدريب خوارزمياته، ويشمل ذلك بيانات حساسة مثل السجلات الطبية، تاريخ المرض، ونتائج الفحوصات.
ومن الأمثلة على ذلك بيع بعض شركات الاختبارات الجينية التي تحلل الحمض النووي الخاص بك لإعطائك معلومات حول صحتك وسماتك وأصولك بيانات العملاء لشركات الأدوية والتكنولوجيا الحيوية. (5)
العلاقة بين الطبيب والمريض
يتضمن الدور التقليدي للطبيب الحوار الشخصي مع المريض وتقديم رعاية صحية مبنية على التفهم والرحمة، ولكن بسبب اعتماد معظم الأطباء على الذكاء الاصطناعي بشكل مفرط في التشخيصات والعلاجات، أصبح هناك قلق متزايد قد يؤثر على العلاقة التقليدية بين الطبيب والمريض، فإذا تم استبدال الطبيب بأجهزة وخوارزميات، فقد يتم تقليص دوره إلى مجرد منفذ للتوجيهات التقنية مما يؤدي إلى إضعاف الإتصال الإنساني بين الطبيب والمريض، وهذا بحد ذاته يعتبر إحدى أهم تحديات الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية من الناحية الأخلاقية.
وللتأكيد على صحة المعلومات ، فإن الرئيس التنفيذي لشركة Lexalytics (ليكسيليتكس) جيف كاتلين شهد العديد من أنظمة الذكاء الاصطناعي تنهار وتفشل على مر السنين وهو يزعم أنه على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي أداة مذهلة إلا أنه لا يزال مجرد أداة. ويقول: “لا يمكن أن نتوقع من الذكاء الاصطناعي أن يقوم بكل شيء فهو لا يستطيع أن يأخذ المشاكل الصعبة من أيدينا نيابة عنا ولا يمكنه حل معضلاتنا أو ألغازنا الأخلاقية”. (5)
إرشادات لضمان الاستخدام الأخلاقي لتقنيات الذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الصحية
للتعامل بفاعلية مع تحديات الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية من الناحية الأخلاقية، وضمان تحسين جودة الرعاية، يجب عليك اتباع خطوات محددة. أولاً، تأكد من أن أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تستخدمها تتمتع بالشفافية الكافية في كيفية عملها واتخاذ قراراتها، بحيث تكون على دراية بكيفية الوصول إلى التشخيصات والتوصيات العلاجية.
ثانياً، احرص على تدريب الأنظمة باستخدام بيانات متنوعة وشاملة تمثل جميع الفئات السكانية بشكل عادل، لتفادي التمييز وضمان دقة النتائج.
ثالثاً، ضع معايير قوية لضمان حماية بيانات المرضى وتخزينها بأمان، وامتثل للقوانين مثل قانون HIPAA (إتش آي بي آي آي) عبر التشفير وتحديد الوصول.
رابعاً، يجب تحديد المسؤولية بوضوح في حالة حدوث أخطاء ناتجة عن الذكاء الاصطناعي، وهذا يتطلب تطوير أطر قانونية واضحة لضمان المساءلة.
وأخيراً، استخدم الذكاء الاصطناعي كمساعد يدعم الأطباء بدلاً من استبدالهم، مع التأكيد على أن تبقى القرارات النهائية بيد المتخصصين في الرعاية الصحية للحفاظ على التوازن بين التقنية والعنصر الإنساني.
