خلل خطير في فحص الأعراض المرضية بالذكاء الاصطناعي.. دراسة تكشف

قبل زيارة الطبيب، قد يُطلب من المرضى في المستقبل الإجابة على أسئلة يطرحها نظام ذكاء اصطناعي، وعلى أساس تلك الإجابات يمكن للنظام تقدير ما إذا كانت الحالة طارئة أو ما إذا كان بالإمكان تأجيل العلاج، بل وحتى تحديد موعد للزيارة. وعلى الرغم من أن هذا المستقبل قد يبدو بعيدًا، فإن قطاع الرعاية الصحية يتجه فعلاً نحو استخدام روبوتات الدردشة المدعومة بالذكاء الاصطناعي وأدوات فحص الأعراض الرقمية كنقطة اتصال أولى للمرضى لإجراء “تقييم ذاتي” وتلقي إرشادات مبدئية قبل تدخل الأخصائيين.

ومع ذلك، يسعى الباحثون إلى الإجابة عن سؤال مهم: هل يتواصل الناس مع الآلات بشكل مختلف عن تواصلهم مع الأطباء؟ تبدو الإجابة ذات أهمية كبيرة، لأن دقة تقييمات أنظمة الذكاء الاصطناعي الطبية تعتمد على تلقي معلومات صحيحة ومفصلة من المرضى.

500 مشارك
أجريت دراسة حديثة نُشرت في دورية متخصصة بقيادة البروفيسور ويلفريد كوندي من جامعة فورتسبورغ وبمشاركة موريتز رايس، إلى جانب باحثين من مستشفى شاريتيه ببرلين وجامعة كامبريدج ومؤسسات طبية ألمانية أخرى. طلب الباحثون من 500 مشارك كتابة تقارير محاكاة لأعراض حالتين شائعتين: صداع غير مألوف وأعراض شبيهة بالإنفلونزا. أُبلغ المشاركون بأن تقاريرهم ستُراجع إما بواسطة برنامج دردشة مدعوم بالذكاء الاصطناعي أو بواسطة طبيب بشري، ثم قيّم الباحثون مدى فائدة هذه التقارير في تحديد مدى إلحاح الحالة الطبية.

نمط واضح
أظهرت النتائج نمطًا واضحًا: عندما اعتقد المشاركون أنهم يتواصلون مع ذكاء اصطناعي، كانت أوصافهم للأعراض أقل فائدة لتقييم الحالة مقارنة بالتقارير الموجهة إلى مختصين في الرعاية الصحية. لوحِظ هذا التوجه حتى بين المشاركين الذين كانوا يعانون فعلاً من الأعراض الموصوفة. انعكس الاختلاف في مقدار التفاصيل المقدمة؛ إذ بلغ متوسط طول التقارير الموجهة للأطباء نحو 256 حرفًا، بينما كانت تقارير الموجهة لروبوتات الدردشة أقصر بمعدل تقريبي بلغ نحو 229 حرفًا.

عواقب حقيقية
رغم أن الفارق قد يبدو ضئيلًا، يحذّر الباحثون من أن نقص التفاصيل قد يكون له عواقب فعلية، إذ قد تقدم حتى أنظمة الذكاء الاصطناعي المتقدمة نصائح طبية غير دقيقة إذا أغفل المرضى معلومات أساسية. تؤكد الدراسة أن فعالية التقييمات الرقمية لا تعتمد فقط على قوة الخوارزميات، بل أيضاً على مدى تقديم المستخدمين لوصف شامل ودقيق لأعراضهم.

ويشير الباحثون إلى سبب نفسي محتمل لهذا السلوك، يُسمى “إهمال التفرد”: كثيرون يفترضون أن الذكاء الاصطناعي لا يستطيع استيعاب الفروق الدقيقة الفردية لحالتهم، وأنه يكتفي بمطابقة أنماط عامة فقط. كما أن مخاوف تتعلق بالخصوصية والتشكيك في دقة التشخيصات الخوارزمية قد تدفع المستخدمين إلى تقديم معلومات ناقصة أو غامضة، ما يقلل من قدرة النظام على الوصول إلى تشخيص دقيق.

أسئلة متابعة
يرى الباحثون أن تحسين خوارزميات الذكاء الاصطناعي وحده لن يحل المشكلة. يقترحون تحسين تصميم واجهات المستخدم لتشجيع تواصل أفضل بين المرضى والأنظمة الرقمية. ولزيادة جودة الإبلاغ عن الأعراض، يوصي الفريق بأن يزوِّد المطورون المستخدمين بأمثلة واضحة لأوصاف مفصلة وعالية الجودة، وأن تصمم الأنظمة أسئلة متابعة نشطة عند نقص المعلومات. تشجيع المرضى على مشاركة تفاصيل أكثر اكتمالاً قد يقلل من الأخطاء التشخيصية ويساعد في تخفيف الضغط على منظومات الرعاية الصحية.