منتدى أتشيفرز يناقش الذكاء الاصطناعي في الطب
كتب نايف خوري
اجتمع أعضاء منتدى أتشيفرز في نهاية الأسبوع في قاعة كنيسة يوحنا المعمدان الأرثوذوكسية في حيفا، حضره عدد كبير من أعضاء المنتدى. وقال الدكتور ريمون جبران رئيس المنتدى إن هذا اللقاء يتمحور حول الذكاء الاصطناعي في الطب، بمشاركة عدد من الأطباء والأخصائيين الذين تحدثوا في ندوة بهذا الموضوع وهم:
البروفيسور زاهر عزام، رئيس الجناح الباطني في مستشفى رمبام، وهو أستاذ في كلية ربابورت للطب التابعة للتخنيون، ونائب عميد التعليم الطبي سابقًا، وعضو لجنة الترقيات الأكاديمية في مجلس التخنيون. أما عنوان مداخلته فكان: “إلى أي مرحلة وصل الذكاء الاصطناعي اليوم، وما مدى دقته في تحقيق النتائج؟ وما أبرز مخاطره على المريض والطبيب الشاب، وهل يمكن أن يحلّ محل الطبيب مستقبلاً؟”
وقال في حديثه: إننا نعيش مرحلة تحول حقيقية في عالم الطب، فكما غير استخدام الأشعة والتصوير المقطعي والإنترنيت والملف الطبي الإلكتروني طريقة عملنا في العقود الماضية، فإن الذكاء الاصطناعي يغير اليوم أساليب التشخيص واتخاذ القرار والتواصل مع المرضى والتعليم والبحث. فهل سيحل الذكاء الاصطناعي محل الطبيب؟ بل كيف يمكن للطبيب استخدام هذا الذكاء ليصبح أكثر دقة وكفاءة، ويخصص وقتا أكبر لما لا تستطيع الآلة القيام به، وهو فهم المريض وسياقه، التعامل مع عدم اليقين، التعاطف وتحمل المسؤولية الأخلاقية عن القرار.
ومضى يقول: تبرز من هنا ثلاثة أسئلة عملية: إلى أين وصل الذكاء الاصطناعي في التشخيص؟ ما مدى دقته؟ ما مدى دقته في الممارسة السريرية؟ وما هي أبرز مخاطره على المريض وعلى الطبيب، ولا سيما الطبيب الشاب؟
وعدد البروفيسور عزام إلى الاستخدامات الرئيسية للذكاء الاصطناعي في الطب:
التشخيص الطبي وتحليل صور الأشعة وغيرها، دعم اتخاذ القرار السريري ودمج نتائج المختبرات، التنبؤ والإنذار المبكر بالتعرف على المرضى المعرّضين لخطر التدهور، الطب الشخصي والتخصصي، مراقبة المرضى عن طريق تحليل البيانات، التوثيق الطبي والعمل الإداري كتلخيص الزيارات والاستشفاء، التواصل مع المرضى بشرح الأمراض والفحوصات، التعليم الطبي بالمحاكاة، وإدارة الأنظمة الصحية والتنبؤ بتخطيط القوى العاملة.
وخلص البروفيسور عزام إلى القول: لا أرى الذكاء الاصطناعي منافسا للطبيب، بل أداة قوية بين يديه، وهو لن يحل محل الطبيب، ولكن الطبيب الذي يجيد استخدامه بصورة صحيحة قد يتفوق على طبيب لا يستخدمه. ونحن نهدف لأن نجعل الطب أكثر تقنية، ونستخدم التقنية لجعل الطب أكثر دقة وأكثر أمانا.
ثم تحدث البروفيسور زيد عباسي، أستاذ في قسم الفيزيولوجيا، كلية الطب في التخنيون، ونائب عميد كلية الطب في التخنيون، ومنسّق البحث الأساسي والسريري في قسم جراحة الأوعية الدموية، في مستشفى رمبام.
وألقى مداخلة بعنوان: “استعمال الذكاء الاصطناعي في عالم المنشورات الطبية: حسناته ومخاطره”، وقال: إن الذكاء الاصطناعي غيّر البحث العلمي رأسا على عقب، ففي الماضي كان الباحث يخطط تجاربه بنفسه، حول فرضية السؤال العلمي، الأهداف، مبنى التجربة، وإجراء التجربة وتحليل المعطيات وتحضير ملخص النتائج عبر لوائح ورسوم بيانية. هذا إلى جانب قراءة المنشورات العلمية، وكتابة المقال عن طريق قراءة المنشورات العلمية في مادة البحث، والتطرق إلى التجديدات في البحث، مقارنة بما نشر، عن كان متناسقا أم متعارضا.
وأكد البروفيسور عباسي على أن مشروعا كهذا كان يستغرقا عدة أشهر أو سنوات، أما اليوم فيمكن تقديم بعض المواصفات للسؤال العلمي المطروح للذكاء الاصطناعي وهو يخطط للبحث ومبنى التجربة للمجموعات وعدد العينات بكل تجربة، وتحليل النتائج وبناء الاختبارات الإحصائية وكتابة القرارات ومناقشة النتائج، كل ذلك خلال دقائق أو أقل.
ومضى البروفيسور عباسي قائلا: تتوفر بعض الفوائد باستخدام الذكاء الاصطناعي وأهمها السرعة وتوفير الوقت والجهد، ومسح آلاف المقالات في وقت قياسي قصير. وتلخيص الدراسات في فترة غير مرهقة، وإيجاد الفجوات البحثية مما يعطي الباحث أسئلة علمية قد تشكل قاعدة لبحوث مستقبلية، إلى جانب اقتراح فرضيات علمية جديدة.
وتابع البروفيسور عباسي قوله: إن المزايا الهائلة التي يتصف بها هذا التحول الرقمي فإنها تنطوي على مخاطر وتحديات أخلاقية وسريرية بالغة الأهمية، تستدعي الحذر والمراقبة البشرية الدائمة. وحذر من ظاهرة الهلوسة وهي قبول الأخطاء إذا اعتمد الذكاء الاصطناعي على مراجع طبية وهمية، قد تبدو مقنعة. وكذلك الميل لتصديق المعلومات الطبية الخاطئة إذا صيغت بلغة احترافية. والافتقار إلى الحكم والتفكير النقدي. والتحيز وتكرار الأخطاء، إلى جانب المشاكل القانونية والسرقات الأدبية وتهديد الخصوصية وأمن البيانات.
وأجمل البروفيسور عباسي بالقول: من حسنات هذا الذكاء الاصطناعي في الكتابة الطبية هو توفير الوقت والجهد، تحسين الصياغة والتدقيق اللغوي، تلخيص وتحليل البيانات الضخمة، تخصيص المحتوى للمرضى. وأن الذكاء الاصطناعي هو أداة مساعدة ممتازة ومعززة للكاتب الطبي وليس بديلا عنه.
ثم تحدث البروفيسور بشارة بشارة، وهو جرّاح كبير، ومدير سابق لوحدة الجراحة المنظارِية المتقدّمة، ونائب قسم الجراحة في مستشفى رمبام سابقا، يعمل اليوم جراحا في مستشفى رمبام وأسوتا. وكان عنوان مداخلته: “تشخيص الأورام بمساعدة الذكاء الاصطناعي، حاضرا ومستقبلا والروبوت”. وقال: ثم تحدث بروفيسور بشارة بشارة، وهو جرّاح كبير، ومدير سابق لوحدة الجراحة المنظارِية المتقدّمة، ونائب قسم الجراحة في مستشفى رمبام سابقا، يعمل اليوم جراحا في مستشفى رمبام وأسوتا. وكان عنوان مداخلته: “تشخيص الأورام بمساعدة الذكاء الاصطناعي، حاضرا ومستقبلا والروبوت”. وقال:
هل سيغيّر الذكاء الاصطناعي مستقبل الماموغرافيا؟
لم يعد السؤال اليوم إن كان الذكاء الاصطناعي AI سيدخل عالم الماموغرافيا، بل إلى أي مدى سيغيّر طريقة اكتشاف سرطان الثدي، مثلا، وكم سيختصر من الوقت والجهد والتكلفة. لأن قراءة الماموغرافيا ليست مهمة سهلة. أحيانًا نبحث عن كتلة صغيرة جدًا، تكلسات دقيقة Microcalcifications أو تغير بسيط في بنية الثدي Architectural distortion، وقد تكون الآفة مخفية داخل نسيج كثيف.
ولهذا تعتمد برامج الفحص المبكر في العديد من الدول الأوروبية على Double Reading، أي قراءة كل فحص بشكل مستقل بواسطة طبيبي أشعة. وهنا يدخل الـAI إلى الصورة. ماذا يرى الـAI؟
بعد تدريبه على أعداد هائلة من صور الماموغرافيا، أصبح بإمكانه التعرف على أنماط مرتبطة بالسرطان، كتحديد مناطق مشبوهة وإعطاء Risk Score لكل فحص. والـAI سريع، ثابت الأداء، لا يتعب ولا يفقد التركيز، ويمكنه تحليل أعداد هائلة من الصور. لكن السؤال الأهم ليس إن كان يستطيع قراءة الصورة، بل:
هل يستطيع فعلاً تحسين اكتشاف السرطان مقارنة بالطريقة التقليدية؟ إن دراسة MASAI أعطتنا جواباً مهماً وهي دراسة MASAI – Mammography Screening with Artificial Intelligence السويدية، وهي واحدة من أكبر الدراسات العشوائية في هذا المجال، قارنت بين الفحص التقليدي وبين Screening مدعوم بالذكاء الاصطناعي. وتبين في النتائج الأولية، كان معدل اكتشاف السرطان: 6.1 لكل 1000 فحص مع AI، مقابل 5.1 لكل 1000 بالطريقة التقليدية. أي زيادة تقارب 20% في اكتشاف السرطان، دون زيادة مهمة في الـFalse Positives.
لكن المفاجأة الأخرى كانت في عبء العمل: انخفض عدد قراءات أطباء الأشعة بحوالي 44%. وفي التحليل الموسع، الذي شمل قرابة 106 آلاف امرأة، ارتفع معدل اكتشاف السرطان في مجموعة الـAI بنحو 29% مقارنة بالمجموعة التقليدية.
وماذا عن السرطانات التي نفوّتها؟ هذه ربما النقطة الأكثر أهمية.
إن الـInterval Cancer هو سرطان لم يظهر أو لم يُكتشف في فحص الـScreening، بل ظهر سريرياً قبل موعد الفحص التالي. في النتائج النهائية لدراسة MASAI المنشورة في The Lancet عام 2026، كان معدل الـInterval Cancer: 1.55 لكل 1000 مع AI، مقابل 1.76 لكل 1000 بالطريقة التقليدية.
أما الـSensitivity فكانت: 80.5% مع AI مقابل 73.8% بالطريقة التقليدية. والأهم أن الـSpecificity بقيت 98.5% في المجموعتين.
بمعنى بسيط: اكتشفنا سرطانات أكثر، دون أن ندفع ثمن ذلك بزيادة واضحة في الإنذارات الكاذبة. وماذا عن السرعة؟
يستطيع الـAI تحليل الصورة بسرعة كبيرة، بينما القراءة البشرية تحتاج إلى وقت اختصاصي الأشعة، وفي نظام Double Reading نحتاج إلى قراءتين.
وللدقة: دراسة The Lancet لم تقل إن “الجواب أصبح يصدر خلال ثوانٍ”. بل ما أثبتته فعلياً هو أمر ربما أهم: انخفاض عبء القراءة البشرية بحوالي 44%. وهذا قد يسمح لنفس العدد من أطباء الأشعة بالتعامل مع عدد أكبر من الفحوصات، ويخفف الضغط والنقص في القوى البشرية، وقد يساهم أيضاً في تقصير فترة انتظار المريضة للنتيجة.
وهل الـAI أقل تكلفة؟
هنا الصورة أكثر تعقيداً. الـAI ليس مجانياً؛ هناك تكلفة للبرنامج، الـLicense والبنية التحتية. وفي دراسة اقتصادية سويدية منفصلة، بلغت التكلفة المقدرة طويلة المدى لكل 1000 شخص حوالي: 3.469 مليون يورو مع AI، مقابل 3.528 مليون يورو بالطريقة التقليدية. أي توفير مقدّر بحوالي 59 ألف يورو لكل 1000 شخص ضمن النموذج الاقتصادي المستخدم. لكن اللافت أن التوفير في أجور ووقت أطباء الأشعة وحده كاد يتعادل مع تكلفة ترخيص الـAI. لذلك، المكسب الاقتصادي الحقيقي قد لا يكون فقط في “استبدال الطبيب بالكمبيوتر”، بل في تقليل عبء العمل، زيادة الكفاءة، واكتشاف المزيد من السرطانات وربما اكتشافها في مراحل أبكر. وهل سيستبدل الـAI طبيب الأشعة؟ النتائج الحالية لا تقول ذلك.
النموذج الأكثر واقعية هو: Radiologist + AIويمكن أن يشير الـAI إلى منطقة مشبوهة، يعطي Risk Score ويساعد في تحديد الحالات التي تحتاج إلى اهتمام أكبر. أما الطبيب، فيربط الصورة بعمر المريضة، كثافة الثدي، الصور السابقة، التاريخ المرضي والفحص السريري، ثم يقرر إن كانت تحتاج إلى Ultrasound، Tomosynthesis، MRI، Biopsy أو متابعة.
والـAI، مثل الإنسان، يمكن أن يخطئ: False Positive أو False Negative. كما أن نجاح خوارزمية في السويد لا يعني تلقائياً أنها ستحقق النتائج نفسها في كل دولة وكل مجموعة سكانية؛ لذلك تبقى الـValidation المحلية ومراقبة الأداء ضروريتين.
إلى أين نتجه؟
إذا أردنا اختصار نتائج MASAI في أربعة أرقام:
نحو 106,000 امرأة. Sensitivity: 80.5% مقابل 73.8%.
Specificity: 98.5% في المجموعتين. انخفاض عبء القراءة بحوالي 44%.
هذه الأرقام لا تعني نهاية طبيب الأشعة. ربما تعني شيئاً أكثر إثارة للاهتمام: بداية طبيب أشعة أقوى بفضل الذكاء الاصطناعي.
فالـAI يمتلك السرعة، الثبات والقدرة على تحليل كميات هائلة من المعلومات، بينما يمتلك الطبيب الخبرة السريرية، فهم المريضة والسياق الطبي والقدرة على اتخاذ القرار النهائي. لذلك قد لا يكون مستقبل الماموغرافيا منافسة بين الإنسان والآلة. بل شراكة بينهما: خبرة الطبيب + سرعة ودقة الـAI = كشف مبكر أكثر كفاءة، وأقل عبئاً.
وتحدث دكتور ذيب داود نقّاش، الأخصائي في الطب الباطني والغدد والسكري، وهو نائب مدير سابق لمعهد الغدد الصماء في رمبام، ومؤسس ورئيس مؤتمر رمبام للطب والصحة الرقمية 2016-2021
وكان عنوان مداخلة دكتور ذيب داود: “اللمسة الرقمية: هل يستطيع الذكاء الاصطناعي أن يمسح كتف المريض دون أن يلمسه؟” وقال: إن الذكاء (المُصنّع) هو نقلة كمية هائلة في تدرج الحضارة البشرية، لا بد أن ينتج عنها نقلات نوعية، بنّاءة ومدمّرة. وأضاف: لا أخفيكم أنني أشعر برهبة ووعد إزاءه. فإذا كان ابن الهيثم فلكي زمانه، فإن نقلة الذكاء، هي كالخروج عن الأطموسفيرى كما تلسكوب جيمس وِب، حيث تملأ عباب الكون ما تعجز عنه خيالاتنا. وإن الحفاظ على ما يوازي روح ابن الهيثم، في الطب والصحة، قد تداخل اليوم أكثر أو أقل في عروض الپانليستى.
ومضى دكتور داود قائلا: وكما يليق في الفضاء لزامًا أن نفتش عن نقطة مرجع، أعني النجم القطبي، مجازًا، كي نهتدي اين نتجه. ففي الطب أرى أن “المتشافي” (patient) هو نجم الشمال “پولاريس”، ولكي نحفظ رابطًا معه (خشية الضياع في متاهات النجوم والغالكسيات)، علينا الانتباه دومًا إلى ثلاثة أركان (نجوم مجموعة الميزان): لفتة، اهتمام، إلمام. وكلما تخطينا إحداها، أؤكد أننا في طريقنا إلى التيه.
وأضح أن اللفتة للمتشافي، تشير إلى أنك أنت بائن على “راداري”. بينما الاهتمام: يدل على أني في طريقي إليك، ولو بعد لحظة أنهي ما أنا فيه، لُطفاً. ويأتي الإلمام: الذي يبيّن الآن ونحن سويّة أريد إلمامي بكل ما يمتّ لتوجهك إليّ بصِلة. كما تريد أنت أن أكون مُلمّا “بكل شي”.
وأشار إلى أن مجموعة الميزان هذه حفظتني من التشتت، ليس عن التشخيص وخطة العلاج فحسب، بل أبقتني إلى جانب المتشافي في رحلة الإياب من العذاب، وبطمأنينة لا غِنى عنها أننا على طريق عودة العافية.
وأجمل الدكتور ريمون جبران هذه المداخلات بقوله: كان لقاء منتدى الأتشيفرز واحدًا من أروع اللقاءات التي نظمناها حتى الآن، لقاء جمع بين حضور مميز يفيض شغفًا، ومحاضرين يمتلكون خبرات راسخة ومعرفة عميقة. وتساءل مع المتداخلين والحضور: إذا كان “الذكاء الاصطناعي في خدمة الطب: فهل نحن أمام ثورة حقيقية في التشخيص والعلاج والوقاية من أمراض العصر، أم أن الطريق أمامنا ما زال طويلًا؟” وخلاصة الحديث أن الذكاء الاصطناعي لا يحلّ محل الطبيب، بل ليمنحه قوة جديدة تعزّز قدرته على التشخيص واتخاذ القرار. نحن أمام طب أكثر دقة، وأكثر إنسانية، وأكثر قدرة على حماية الناس من أمراض العصر قبل أن تتفاقم وتتحول إلى أزمات. إن دخول الذكاء الاصطناعي إلى الممارسة الطبية ليس نهاية دور الطبيب، بل بداية مرحلة يصبح فيها الطبيب أكثر تأثيرًا، وأكثر قدرة على الوصول إلى الحقيقة الطبية بسرعة ووضوح.”
وشكر الدكتور جبران اللجنة المنظِّمة لعملها الرائع وروحها الجميلة. وكان التنظيم والترتيب اللوجستي واضحًا في كل خطوة. رغم مسؤوليات وانشغالات كل مشارك، وإن التزام الأعضاء يجعل الجميع حاضرين بقلبكم، ومساهمين بمحبة حقيقية. فشكرًا على تعبكم، تعاونكم وعلى الطاقة الإيجابية التي أضفتموها للقاء، والتي كانت جزءًا أساسيًا من نجاحه.
كما استقبل المنتدى أعضاء جددا تميّزوا بإنجازاتهم الأكاديمية والعلمية والعملية في مجالات متعددة، ليشكّل انضمامهم إضافة نوعية تثري المنتدى بخبرات جديدة وتوسّع دائرة عطائه وتأثيره.
وأخيرًا الشكر موصول للدكتورة عرين عباسي التي أدارت الحوار بكل حرفية ومهنية، فحافظت على عمق النقاش وتنوعه، وفتحت المجال أمام رؤى واسعة تعكس حجم التحوّل الذي يعيشه الطب اليوم، وحجم التحديات التي تنتظر الأطباء والباحثين في المستقبل.
وكان اللقاء غنيًا بالرؤى، نابضًا بالأسئلة، ومليئًا بإحساس واضح بأننا نقف على أعتاب مرحلة جديدة في عالم الطب الحديث.” وذلك من خلال مداخلات الحضور التي أضفت على اللقاء ثراء وغنى في فتح آفاق متعددة من خدمات الذكاء الاصطناعي. وشارك فيها الأساتذة الأخصائيين والأطباء المعتمدين.