كشفت دراسة علمية حديثة عن أن نماذج الذكاء الاصطناعي المستخدمة في تقديم الرعاية الصحية قد توصي بعلاجات مختلفة للحالة الطبية نفسها استنادًا فقط إلى السمات الاجتماعية والاقتصادية والسكنية للمرضى، ما يثير مخاوف بشأن عدالة هذه التقنيات في التعامل مع المرضى.
متابعات- الخبر اليمني :
وأجرى الباحثون تجربة شملت إنشاء ملفات لحوالي 30 مريضًا وهميًا بتفاصيل مختلفة، وطرحوا على تسعة نماذج من الذكاء الاصطناعي ألف سيناريو لحالات طبية طارئة، بهدف تحليل ردود الفعل والتوصيات الصادرة عنها.
وبحسب ما نُشر في دورية “نيتشر ميديسن”، أظهرت الدراسة أن بعض النماذج عدلت قراراتها بناء على السمات الشخصية للمرضى، ما أثر على ترتيب أولوية تلقي الرعاية، ونوعية فحوصات التشخيص المقترحة، وأسلوب العلاج، إلى جانب تقييم الحالة النفسية، رغم تشابه التفاصيل السريرية بين الحالات.
وفي أمثلة واقعية من الدراسة، وُجد أن الذكاء الاصطناعي غالبًا ما أوصى بإجراء فحوص متقدمة، مثل الأشعة المقطعية أو التصوير بالرنين المغناطيسي للمرضى ذوي الدخل المرتفع، بينما نصح بعدم اللجوء لمزيد من الفحوص بالنسبة لأصحاب الدخل المنخفض، مما يعكس التحيز القائم في الرعاية الصحية الحالية.
وأكد الباحثون أن هذه الانحرافات ظهرت في نماذج الذكاء الاصطناعي سواء كانت تعتمد على ملكية خاصة أو مفتوحة المصدر، مشيرين إلى الحاجة الماسة لتطوير تلك النماذج بشكل أكثر مسؤولية وإنصافًا.
يذكر أنه في فبراير الماضي، نجح علماء روس من جامعة إيمانويل كانط البلطيقية الفيدرالية، في تطوير أسلوب جديد للتعلم الآلي لتشخيص مرض الصرع، تصل دقته إلى 71 بالمئة.
ووفقاً لمنظمة الصحة العالمية، يتم تشخيص 5 ملايين شخص سنوياً بمرض الصرع، وهو مرض يحدث فيه نشاط غير طبيعي للخلايا العصبية في الدماغ، ما يؤدي إلى اضطرابات في الجهازين الحركي والتنفسي (نوبات). في كثير من الأحيان، لا تظهر على الشخص علامات مميزة للصرع، وفي مثل هذه الحالات يكون من الصعب تحديد المرض في مرحلة مبكرة. ومع ذلك، فإن التشخيص المتأخر قد يؤدي إلى تطور المضاعفات.
