اشترك

الاستمرار بالحساب الحالي

شارك
شارك
Article image
مصدر الصورة: ويكيميديا كومنز



إذا كان الذكاء الاصطناعي سيُحدث فرقاً حقيقياً بالنسبة للمرضى، فنحن في حاجة إلى معرفة كيف سيعمل عند تطبيقه على البشر في مواقف حقيقية.

2020-04-29 15:11:35

29 أبريل 2020
تدفع جائحة كوفيد-19 موارد المستشفيات إلى حافة الانهيار في العديد من دول العالم. لذا، فلا عجب في أن يأمل الكثيرون في تمكن الذكاء الاصطناعي من تسريع فحص المرضى وتخفيف الضغط على الطاقم الطبي. بيد أن دراسة نشرتها جوجل هيلث (Google Health) -وهي الأولى من نوعها التي تتناول تأثير أداة جديدة للتعلم العميق في البيئات السريرية الحقيقية- تكشف أنه حتى أكثر نظم الذكاء الاصطناعي دقة يمكنها في الواقع أن تزيد الأمور سوءاً، إذا لم تكن مُصممة لتتناسب مع البيئات السريرية التي ستعمل فيها. إن القواعد المعمول بها حالياً لنشر تقنيات الذكاء الاصطناعي في البيئات السريرية -مثل معايير الحصول على ترخيص من إدارة الغذاء والدواء الأميركية (FDA) أو الحصول على علامة "المطابقة الأوروبية"- تركز بشكل أساسي على الدقة. ولا توجد اشتراطات صريحة تنص على ضرورة تحسين الذكاء الاصطناعي لنتائج المرضى، ويرجع ذلك بنسبة كبيرة إلى أن مثل هذه التجارب لم تُجرَ بعد. وهو الأمر الذي ترى إيما بيدي، الباحثة في مجال تجربة المستخدم لدى جوجل هيلث، أنه يحتاج إلى تغيير، موضحة أنه "يتعين

أدخل بريدك الإلكتروني واقرأ المقال مجاناً

أنشئ حساباً مجاناً واقرأ مقالتين مجاناً كل شهر من أوسع تشكيلة محتوى أنتجته ألمع العقول العالمية والعربية.