الذكاء الاصطناعي والأتمتة في الرعاية الصحية في الولايات المتحدة: تحقيق الوعود مع حماية الخصوصية

هناك أمرٌ يُؤرقني: نشهد أكبر تحوّل جذري في الرعاية الصحية منذ اكتشاف المضادات الحيوية، ومع ذلك لا يدرك معظم المرضى كيف يتخذ الذكاء الاصطناعي قراراتٍ بشأن رعايتهم. في الشهر الماضي، أثناء مراجعتي لتحليلات بيانات المرضى في أحد المستشفيات الكبرى، أدركتُ أننا نواجه مفترق طرقٍ مُثيرًا للاهتمام - ومُرعبًا بصراحة - حيث يُمكن للذكاء الاصطناعي التنبؤ بالنوبات القلبية قبل ثلاثة أيام من حدوثها، لكننا ما زلنا نبحث فيمن سيُتاح له الاطلاع على هذا التنبؤ.

الأرقام مذهلة. وفقًا لدراسات حديثة1لقد زاد تطبيق الذكاء الاصطناعي في المستشفيات الأمريكية بمقدار 847% منذ عام 2019، مع تخطيط أكثر من 73% من المسؤولين التنفيذيين في مجال الرعاية الصحية لاستثمارات كبيرة في الذكاء الاصطناعي بحلول عام 2025. ولكن إليك ما لا تخبرك به هذه الإحصائيات - خلف كل خوارزمية تحلل سجلاتك الطبية، هناك شبكة معقدة من اعتبارات الخصوصية التي لا تزال معظم أنظمة الرعاية الصحية تسعى جاهدة لمعالجتها.

لقد أمضيتُ ما يقارب خمسة عشر عامًا أتابع تطور تكنولوجيا الرعاية الصحية، وسأكون صريحًا تمامًا - إن وتيرة تبني الذكاء الاصطناعي تُثير حماسي وتُقلقني في آنٍ واحد. نشهد تحسينات في دقة التشخيص كانت تبدو مستحيلة قبل خمس سنوات فقط، لكننا نُنشئ أيضًا نقاط ضعف في البيانات لم تكن موجودة من قبل. الأمر لا يتعلق بمعارضة التكنولوجيا، بل بالذكاء في التنفيذ.

ما يُلفت انتباهي حقًا هو سرعة انتقالنا من التجارب التجريبية للذكاء الاصطناعي إلى النشر الكامل دون نقاش عام كافٍ حول آثاره على الخصوصية. تستخدم أنظمة الرعاية الصحية الرئيسية خوارزميات التعلم الآلي للتنبؤ بكل شيء، من بداية تسمم الدم إلى مستويات التوظيف الأمثل، ولكن إذا سألت معظم المرضى عن سياسات موافقة الذكاء الاصطناعي، فستُقابل بنظرات فارغة. هذا التناقض يُقلقني أكثر من أي قيد تقني.

فوائد الرعاية الصحية الثورية: لماذا يتسارع تطبيق الذكاء الاصطناعي

دعوني أبدأ بما يثير حماسي حقًا بشأن الذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الصحية - النتائج السريرية التي نراها مبهرة للغاية. في الأسبوع الماضي، راجعتُ بيانات من نظام ذكاء اصطناعي لأمراض القلب والأوعية الدموية، والذي رصد 94% من اضطرابات نظم القلب التي أغفلها التحليل البشري.2إننا نتحدث عن آلاف الأرواح التي يمكن إنقاذها سنويًا من خلال تحسين دقة التشخيص وحدها.

مكاسب الكفاءة مُبهرة بنفس القدر، مع أن هذا هو المجال الذي تطور فيه منظوري بشكل ملحوظ على مر السنين. كنتُ أُركز في السابق على توفير التكاليف، لكنني الآن مهتم أكثر بكيفية إتاحة أتمتة الذكاء الاصطناعي للعاملين في مجال الرعاية الصحية لرعاية المرضى فعليًا. تُبلغ أقسام الطوارئ التي تستخدم أنظمة فرز الذكاء الاصطناعي عن معالجة أسرع للمرضى بمقدار 28%.3، وهو ما يعني حصول الأشخاص الحقيقيين على الرعاية الحرجة في وقت أقرب.

لكن هنا يكمن شغفي الحقيقي بهذه التقنية: إمكانية التخصيص. بدأت أنظمة الذكاء الاصطناعي بتحليل جينومات المرضى الفردية، وعوامل نمط حياتهم، وتاريخهم الطبي، لوضع خطط علاج شخصية تمامًا. نحن ننتقل من الطب الشامل إلى الرعاية الصحية الدقيقة التي تراعي خصائصك البيولوجية الفريدة.

أنا معجبٌ بشكل خاص بتطبيقات معالجة اللغة الطبيعية في توثيق الرعاية الصحية. يقضي الأطباء حوالي 49% من وقتهم في الأعمال الورقية.4لكن أنظمة التوثيق المدعومة بالذكاء الاصطناعي تُخفف هذا العبء بشكل ملحوظ. فعندما يقضي الأطباء وقتًا أقل في الكتابة ووقتًا أطول مع المرضى، يستفيد الجميع.

تطبيقات الرعاية الصحية الريفية تمنحني أملاً حقيقياً في معالجة مشكلة نقص الرعاية الصحية في جميع أنحاء أمريكا. تُقدم منصات الطب عن بُعد المدعومة بالذكاء الاصطناعي خبرات متخصصة للمجتمعات التي لم تتح لها إمكانية الوصول إلى بعض الخدمات الطبية منذ عقود. تستطيع أنظمة المراقبة عن بُعد اكتشاف حالات الطوارئ الصحية وتنبيه خدمات الطوارئ المحلية تلقائياً - وهي تقنية تُنقذ الأرواح فعلياً في المناطق المحرومة من الخدمات.

ثغرات الخصوصية الحرجة: التكاليف الخفية للذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الصحية

هنا حيث يجب أن أكون صريحًا تمامًا - مخاطر الخصوصية المرتبطة بتطبيق الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية أشد بكثير مما يدركه معظم المرضى، وبصراحة، أكثر تعقيدًا مما يرغب العديد من مسؤولي الرعاية الصحية في الاعتراف به. نحن ننشئ بصمات رقمية لأكثر معلوماتنا الصحية خصوصية، وإجراءات الأمن لم تواكب وتيرة نشر التكنولوجيا.

يجب أن تُثير هذه الأرقام قلق الجميع. تأثر أكثر من 45 مليون أمريكي باختراقات بيانات الرعاية الصحية في عام 2023.5تُنشئ أنظمة الذكاء الاصطناعي نقاط اتصال بيانات أكثر بكثير من السجلات الصحية الإلكترونية التقليدية. كل تحليل ذكاء اصطناعي، وكل نموذج تنبؤي، وكل قرار آلي يُنشئ نقطة ضعف محتملة لم تكن موجودة في الأنظمة الورقية.

ما يُقلقني هو ترتيبات تبادل البيانات بين أنظمة الرعاية الصحية وشركات الذكاء الاصطناعي. معظم المرضى لا يدركون أن سجلاتهم الطبية قد تُحلل بواسطة خدمات جوجل أو مايكروسوفت أو أمازون السحابية. نماذج الموافقة مُخبأة في سياسات خصوصية مطولة، ولنكن صريحين، لا أحد يقرأها بدقة.

لقد رأيتُ مستشفياتٍ تُطبّق أنظمة ذكاء اصطناعي تُعالَج فيها بيانات المرضى عبر بيئات سحابية متعددة، عابرةً أحيانًا الحدود الدولية. تختلف الأطر القانونية لحماية هذه المعلومات اختلافًا كبيرًا بين الولايات القضائية، مما يُنشئ ثغراتٍ يُمكن للمُخربين استغلالها. نحن نُجري في جوهر الأمر تجربةً ضخمةً على خصوصية المرضى، ولا تزال العواقب طويلة المدى مجهولة.

تُقلقني تداعيات التأمين بشكل خاص. تستطيع خوارزميات الذكاء الاصطناعي التنبؤ بالمخاطر الصحية المستقبلية بدقة متزايدة، ولكن ماذا سيحدث عندما تتمكن شركات التأمين من الوصول إلى هذه التنبؤات؟ قد ننشئ، دون قصد، نظامًا يُعاقب فيه الأشخاص على الاستعدادات الوراثية أو عوامل نمط الحياة حتى قبل أن يُصابوا بمشاكل صحية.

هناك أمرٌ لا يدركه معظم الناس: غالبًا ما تحتفظ أنظمة الذكاء الاصطناعي بالمعلومات "المكتسبة" حتى بعد حذف سجلات المرضى الفردية. تُدمج الخوارزميات أنماطًا من بياناتك الصحية في نماذج اتخاذ القرارات الخاصة بها بشكل دائم. هذا يعني أن معلوماتك الطبية قد تؤثر على قرارات الرعاية الصحية لمرضى آخرين لعقود قادمة، حتى لو سحبت موافقتك.

يُكافح المشهد التنظيمي لمواكبة التطورات. وُضع قانون HIPAA عام ١٩٩٦، قبل وقت طويل من تصوّر الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات الطبية بهذا الحجم. وتعاني حماية الخصوصية الحالية من ثغرات كبيرة فيما يتعلق بالمعلومات الصحية المُعالجة بواسطة الذكاء الاصطناعي، لا سيما فيما يتعلق بالاستخدام الثانوي للبيانات وشفافية اتخاذ القرارات الخوارزمية.

أشعر بالقلق أيضًا بشأن التأثير النفسي لمراقبة الصحة بالذكاء الاصطناعي. فالمراقبة الصحية المستمرة عبر الأجهزة القابلة للارتداء والمستشعرات تُنشئ صلةً غير مسبوقة بين التكنولوجيا وأجسامنا. فنحن نُنتج بيانات صحية على مدار الساعة، ولم يُدرك معظم الناس تداعيات هذا الوجود الرقمي المستمر في حياتهم الطبية.

حماية نفسك: استراتيجيات عملية للخصوصية للمرضى

حسنًا، لنكن عمليين. بعد عملي في تكنولوجيا الرعاية الصحية لأكثر من عقد، تعلمتُ أن المرضى يحتاجون إلى استراتيجيات عملية، وليس مجرد تحذيرات من مخاطر الخصوصية. الحقيقة هي أن الذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الصحية لن يختفي، بل يتسارع. فكيف تستفيد إذًا من هذه التطورات مع حماية خصوصيتك؟

إليكم ما أوصي به بناءً على الثغرات التنظيمية الحالية: توثيق كل شيء. احتفظوا بسجلات لمقدمي الرعاية الصحية الذين يستخدمون أنظمة الذكاء الاصطناعي، ونماذج الموافقة التي وقّعتموها، وأي سياسات خصوصية وافقتم عليها. يتطور المشهد القانوني بسرعة، وقد يكون التوثيق أمرًا بالغ الأهمية لمطالبات الخصوصية المستقبلية.

أصبحتُ أيضًا أكثر انتقائيةً في اختيار تطبيقات الصحة والأجهزة القابلة للارتداء التي أستخدمها. غالبًا ما تكون حماية الخصوصية في تقنيات الصحة الاستهلاكية أضعف من الأنظمة السريرية. قبل توصيل أي جهاز بسجلك الصحي، ابحث جيدًا في سياسات مشاركة البيانات الخاصة بالشركة. تبيع العديد من أجهزة تتبع اللياقة البدنية الشائعة بيانات صحية مجمعة لأطراف ثالثة، وهي معلومات قد تؤثر في النهاية على رعايتك الطبية أو أقساط التأمين.

التطلع إلى المستقبل: تحقيق التوازن بين الابتكار والحماية

يعتمد مستقبل الذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الصحية على تحقيق هذا التوازن. لا يمكننا التضحية بخصوصية المرضى من أجل التقدم التكنولوجي، ولكن لا يمكننا أيضًا أن ندع مخاوف الخصوصية تمنع الابتكارات التي تُنقذ الأرواح. يكمن الحل في التنظيم الاستباقي، والتنفيذ الشفاف، وإجراءات موافقة المرضى الحقيقية.

أنا متفائل بحذر بشأن تقنيات الذكاء الاصطناعي الناشئة للحفاظ على الخصوصية مثل التعلم الفيدرالي والخصوصية التفاضلية6تتيح هذه الأساليب لأنظمة الذكاء الاصطناعي التعلّم من بيانات المرضى دون الحاجة للوصول المباشر إلى السجلات الفردية. ما زلنا في مراحلنا الأولى، لكن هذه التقنية واعدة في الحفاظ على الابتكار والخصوصية.

أكثر ما يثير حماسي هو إمكانات أنظمة البيانات الصحية التي يتحكم بها المريض. تخيل امتلاك سجلك الطبي الكامل واختيار تطبيقات الذكاء الاصطناعي التي يمكنها الوصول إلى معلومات محددة. قد تُمكّن السجلات الصحية القائمة على تقنية بلوكتشين من تحقيق ذلك، مما يمنح المرضى تحكمًا غير مسبوق في بياناتهم الطبية.

برأيي الصادق، سنشهد حوادث خصوصية كبيرة قبل أن نصل إلى هذا الهدف. يتطور الذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الصحية بسرعة فائقة لا تسمح بتحقيق الأمن المثالي، وسيدفع بعض المرضى ثمن ذلك. لكنني أعتقد أيضًا أنه يمكننا التعلم من هذه الإخفاقات وبناء أنظمة أفضل. يكمن الحل في الحفاظ على اليقظة والمطالبة بالمساءلة من مقدمي الرعاية الصحية وشركات التكنولوجيا.

يجب أن يتحول النقاش حول خصوصية الذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الصحية من المقاومة القائمة على الخوف إلى التفاعل المدروس. يستحق المرضى فهم آلية عمل هذه الأنظمة، والمخاطر التي يواجهونها، والحماية المتاحة. من خلال هذه الشفافية فقط، يُمكننا بناء أنظمة ذكاء اصطناعي في مجال الرعاية الصحية تخدم مصالح المرضى حقًا، لا مجرد القدرات التكنولوجية.