التعلم معًا: أسئلة ورؤى حول الذكاء الاصطناعي وتحسين الجودة

لماذا هذا مهم؟

من المحتمل أن يلعب الذكاء الاصطناعي دورًا تحويليًا في مجال الرعاية الصحية.

يكرس Institute for Healthcare Improvement (IHI) نفسه لمشاركة ما نتعلمه بينما نركز على تقاطع الذكاء الاصطناعي التوليدي (generative AI) ونماذج اللغة الكبيرة (LLMs) وتحسين الجودة (QI). قام عضو هيئة التدريس في IHI جاريث إس. كانتور، دكتور في الطب، وكبيرة الباحثين مارينا رينتون، ماجستير في الفلسفة، مؤخرًا بتيسير ندوة عبر الإنترنت أثارت مناقشة غنية مع المشاركين. لقد قمنا بتجميع النقاط الرئيسية المستفادة من هذه التبادلات أدناه.

ملاحظة: لقد استخدمنا أداة ذكاء اصطناعي توليدية للمساعدة في صياغة هذه المقالة. بدأنا بتلخيص الأسئلة الرئيسية التي أثيرت أثناء المناقشة وإجاباتنا عليها. لقد قدمنا ​​هذه المعلومات وأعطينا التعليمات (أو طلبنا) من الأداة كتابة مقالة مدونة بأسلوب "حواري" و"جذاب". وأخيرًا، قمنا بتحرير الناتج من أجل الوضوح والنبرة والدقة وتحسين النطق.

تعلم المزيد عن الذكاء الاصطناعي

• إعداد القوى العاملة للذكاء الاصطناعي . يحتاج المتخصصون في مجال الرعاية الصحية والطلاب إلى الاستعداد لاستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي في مكان العمل. ما هو المفتاح؟ الغوص في أساسيات الهندسة السريعة والاستفادة من الموارد المجانية مثل Coursera لفهم التطبيقات العملية للذكاء الاصطناعي. مع إعادة تشكيل الذكاء الاصطناعي للمهام التقليدية مثل تحليل البيانات وتصور البيانات وتحليل العمليات وتوليد أفكار التغيير، فإن رعاية المهارات التكميلية مثل التفكير الاستراتيجي والاستماع النشط والتفكير التصميمي تصبح أكثر أهمية. كما يبرز الذكاء الاصطناعي التوليدي، بقدرته على اقتراح مناقشات منظمة وتحليل المعلومات، كحليف في بناء هذه الكفاءات.
• كن مطلعًا وسط طوفان الذكاء الاصطناعي . إن مشهد الذكاء الاصطناعي ديناميكي، مع حدوث تطورات جديدة يوميًا. نحن لا نؤيد مصادر محددة، ولكن المدونات الصوتية ذات الاهتمام العام (مثل Everyday AI أو The AI ​​Breakdown )، والمجلات المتخصصة مثل NEJM AI ، ومنافذ الإعلام الرئيسية (مثل The New York Times و BBC News ) تقدم رؤى محدثة.

البيانات والخصوصية

• تعرف على نشر الذكاء الاصطناعي في المؤسسات الصغيرة . قد تسهل أداة Meta's Llama ومجموعة من الأدوات مفتوحة المصدر الأخرى استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي من قبل الكيانات الأصغر بتكلفة أقل محتملة. يمكن أن تساعد الاستضافة الداخلية، سواء باستخدام هذه الأدوات أو غيرها من البدائل، في ضمان بقاء البيانات بأمان داخل المؤسسة. هناك حاجة إلى بعض مهارات البرمجة لتنفيذ خيارات المصدر المفتوح هذه.
• لا تفترض الامتثال لقانون HIPAA عند استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي . لا تتوافق التقنيات مثل ChatGPT بطبيعتها مع قانون HIPAA، ولكن استخدام اتفاقيات العمل المناسبة يمكن أن يحقق الامتثال، كما هو موضح في مقالة HIPAA Journal الحديثة.

اللغة والتأثير الدولي

• اختبار تنوع اللغة في الذكاء الاصطناعي . تقدم ChatGPT والمنصات المماثلة تفاعلات متعددة اللغات، على الرغم من أن الكفاءة تختلف بناءً على بيانات التدريب الأساسية. يمكنك البدء بإرشاد الأداة بلغتك الأساسية. لا يلزم تغيير إعداد لغة منفصل لمعظم أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي.

حالات استخدام أوسع للرعاية الصحية

• اعتبر الذكاء الاصطناعي محفزًا محتملًا للبهجة في العمل . تستغل المنظمات الذكاء الاصطناعي لتبسيط تدوين الملاحظات وحفظ السجلات الطبية، مما يعزز الرضا في مكان العمل. تجسد العديد من الأدوات (مثل Abridge وNabla وDAX) هذا الاتجاه، حيث تقدم تسريع أداء المهام العادية ولكن الأساسية وربما تقليل الإرهاق.
• تعرف على كيفية توجيه المرضى وفرزهم . تستكشف مؤسسات مثل جونز هوبكنز إمكانات الذكاء الاصطناعي في توجيه المرضى، مما يعد بمستقبل حيث من الشائع استخدام الذكاء الاصطناعي في عمليات الرعاية الصحية الحرجة مثل المساعدة في فرز أقسام الطوارئ وربط المرضى بأكثر أماكن الرعاية الخارجية ملاءمة.

الإنتاج المشترك والمساواة

• تعلم كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي كأداة لمكافحة التحيز . يمكن تصميم الذكاء الاصطناعي لتحديد ومعالجة التحيز في الرعاية الصحية. من خلال استخدام مطالبات محددة (على سبيل المثال، إخبار أداة الذكاء الاصطناعي التوليدية بأنها خبيرة في المساواة في الرعاية الصحية ويمكنها تطبيق مفاهيم مثل التحيز الضمني)، من الممكن تسليط الضوء على التحيز والتخفيف منه عند استخدام الذكاء الاصطناعي في اللقاءات السريرية ومهام البحث. لكن مخاطر التحيز موجودة دائمًا وليست مرئية دائمًا.

أسئلة ومخاوف أخرى

• ابحث عن الشفافية في استجابات الذكاء الاصطناعي . تختلف أدوات التعلم العميق في جوانب مختلفة. وتشمل هذه الجوانب ما إذا كانت تظهر الشفافية وتعزز الثقة من خلال عمليات التحقق من الدقة المضمنة وتحديد مصادر المعلومات. يساعد تحديد الأخطاء في منع انتشار المعلومات الكاذبة أو المضللة. من خلال توفير معلومات الإسناد (على سبيل المثال، أوراق البحث والمقالات الإخبارية وما إلى ذلك)، يمكن لمستخدمي أدوات التعلم العميق تقييم موثوقية المعلومات. يمكن أن يساعد هذا أيضًا في تحديد المصادر المحتملة للتحيزات.
• كن على دراية بحدود المعرفة . تختلف أيضًا برامج الماجستير في القانون في تواريخ حدود المعرفة الخاصة بها. تمامًا كما قد تحتوي الكتب على إصدارات متعددة، فإن حد المعرفة هو تاريخ آخر تحديث للمعلومات المستخدمة لتدريب النموذج. على سبيل المثال، حد المعرفة لبرنامج ChatGPT-4 هو أبريل 2023. يمكن أن يؤدي استخدام مكونات LLM الإضافية التي تتصفح الإنترنت (على سبيل المثال، قارئ الويب الخاص ببرنامج GPT-4) إلى تقليل احتمالية حدوث الهلوسة، وهي الاستجابات الملفقة التي تبدو معقولة ولكنها كاذبة والتي حظيت ببعض الاهتمام الإعلامي.
• تعرف على المزيد حول دور الذكاء الاصطناعي في تحليل البيانات. تسمح بعض الأدوات، وخاصة GPT-4، بتحليل البيانات ومعالجتها عبر جداول بيانات متعددة، مما يُظهر تنوعها في التعامل مع المهام المعقدة. يلحق برنامج Gemini من Google بالركب، حيث يسمح للمستخدمين بإدخال البيانات مباشرة لإنتاج مخططات التشغيل ومخططات التحكم والتحليلات الأخرى.

إن الذكاء الاصطناعي يلعب دورًا تحويليًا محتملًا في مجال الرعاية الصحية. سيستمر IHI في استضافة فرص الحوار حول آثار الذكاء الاصطناعي وتحدياته ومساره. للحصول على أحدث المعلومات من IHI، انتقل إلى أسفل هذه الصفحة للاشتراك في النشرة الإخبارية الخاصة بنا. إذا كنت مهتمًا بأن تكون جزءًا من محادثة أكبر حول الذكاء الاصطناعي والتحسين النوعي، فيرجى الاتصال بمدير IHI ، جيفري راكوفير، MPP، على jrakover@ IHI.org .

بيير إم. باركر، دكتور في الطب، بكالوريوس الطب والجراحة، هو كبير مسؤولي العلوم في Institute for Healthcare Improvement. جاريث إس. كانتور، دكتور في الطب، هو مستشار سريري في Insight Actuaries & Consultants. مارينا رينتون، ماجستير في الفلسفة، هي زميلة أبحاث في IHI ، الابتكار والتصميم. جيفري راكوفير، ماجستير في السياسة العامة، هو مدير IHI ، الابتكار والتصميم.

قد تكون مهتمًا أيضًا بـ:

5 نقاط مستفادة من مناقشة حول كيفية دعم الذكاء الاصطناعي التوليدي للتحسين المستمر

الكلمة الرئيسية في IHI Forum 2023 - بيتر لي، دكتوراه، نائب رئيس قسم الأبحاث والحاضنات في Microsoft

الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية: بيتر لي يتحدث عن التعاطف والتمكين والمساواة

الذكاء الاصطناعي وخصوصية البيانات وكيفية الحفاظ على سلامة المرضى عبر الإنترنت