أكد باحثون من جامعة هارفارد أن أنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية لا تزال غير مهيأة لتولي المهام الطبية المعقدة، وذلك بعد تقييم أدائها في فرز الأعراض، واقتراح الفحوصات المناسبة، وتحليل المعلومات الجديدة، والتوصل إلى التشخيص الدقيق.

وأظهرت الدراسة أن النماذج الحديثة للذكاء الاصطناعي تعاني صعوبة في تعديل استنتاجاتها عند ظهور بيانات جديدة أو غير مؤكدة، كما تواجه تحديات في التمييز بين المعلومات الجوهرية وتلك غير ذات الصلة بالحالة الصحية.

وبحسب تقرير موقع “ميديكال إكسبريس”، فإن الذكاء الاصطناعي قد يؤدي أداءً جيداً عند اختيار الاختبارات الطبية، لكنه يتعثر عند التعامل مع بيانات سريرية متغيرة. كما لاحظ الباحثون أن طلاب الطب الذين يتفوقون في أسئلة الاختيار من متعدد لا يقدمون المستوى ذاته عند تحليل الحالات من خلال نصوص وصفية، بسبب اختلاف المهارات المطلوبة.

وأوضح ليام ماكوي، الباحث المشارك في الدراسة، أن التفكير السريري عملية معقدة بطبيعتها، وتتطلب قدرة على التعامل مع معلومات غير مكتملة ومتغيرة باستمرار، مؤكداً أن الأمر لا يعني استحالة تطوير هذه النماذج، بل يشير إلى ضرورة تحسينها بشكل عاجل.

وأضاف ماكوي أن التكنولوجيا “قادمة لا محالة”، وأن على الأطباء ضمان تطويرها بما يخدم المريض، لتكون فعّالة، منصفة، وآمنة، مشدداً على أهمية عدم ترك تطوير الأدوات الذكية بالكامل خارج أيدي المتخصصين في المجال الطبي.

وأشار إلى أنه رغم الأداء العالي للذكاء الاصطناعي في الاختبارات النظرية، إلا أن الاعتماد عليه بالكامل في زيارة طبية شاملة لا يزال أمراً بعيد المنال، وهو ما يستدعي المزيد من الأبحاث لضمان سلامة المرضى.