من خلال تمكين التشخيص والعلاج الشخصي، ستحدث نماذج الذكاء الاصطناعي ثورة في علاج السرطان. تشكل نماذج ما يسمى بالذكاء الاصطناعي الطبي العام (Generalist Medical Artificial Intelligence – GMAI) تحديات كبيرة للإطار القانوني الحالي. في تعليق نُشر في مجلة Nature Reviews Cancer، يناقش ستيفن جيلبرت وجاكوب ن. كاتر، وكلاهما أستاذ في مركز EKFZ للصحة الرقمية في جامعة دريسدن التقنية، كيف يمكن تنظيم هذه النماذج في المستقبل. يجب على صانعي السياسات تحديد ما إذا كان ينبغي تعديل الأطر الحالية بشكل جذري، أو حظر الأساليب العامة، أو توجيهها في مسارات ضيقة.
يتم حاليًا تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي لعلاج السرطان والموافقة عليها لأغراض محددة. في المقابل، يمكن لنماذج GMAI معالجة مجموعة واسعة من البيانات الطبية، بما في ذلك أنواع مختلفة من الصور والنصوص. على سبيل المثال، بالنسبة للمرضى الذين يعانون من سرطان القولون، يمكن لنموذج GMAI واحد تفسير مقاطع فيديو التنظير، وشرائح الأنسجة المرضية، والبيانات من السجل الصحي الإلكتروني. تمثل نماذج الأغراض المتعددة أو النماذج العامة هذه تحولًا نموذجيًا بعيدًا عن نماذج الذكاء الاصطناعي المحددة سابقًا والمحدودة.
تواجه هيئات الترخيص معضلة في تنظيم هذه النماذج الجديدة، حيث تم تصميم اللوائح الحالية للتطبيقات ذات الغرض المحدد والثابت، والمؤشرات السريرية المحددة، والجمهور المستهدف المحدد. لا يمكن إجراء تعديل أو توسيع بعد الترخيص دون المرور بعمليات إدارة الجودة والعمليات الإدارية التنظيمية مرة أخرى. لذلك، تمثل نماذج GMAI، بفضل قدرتها على التكيف وإمكاناتها التنبؤية حتى دون تدريب مسبق لهذه الأمثلة المحددة - ما يسمى بالاستدلال الصفري (Zero Shot Reasoning) - تحديًا للتحقق وتقييم الموثوقية. وهي مستبعدة حاليًا من جميع اللوائح الدولية.
يشير المؤلفون إلى أن المتطلبات القانونية الحالية غير مناسبة لتنظيم نماذج GMAI نظرًا لخصائصها. يقول البروفيسور ستيفن جيلبرت، أستاذ علوم تنظيم الأجهزة الطبية في جامعة دريسدن التقنية: "إذا بقيت هذه اللوائح دون تغيير، فقد تكون الأساليب الهجينة حلاً ممكنًا. سيتم في البداية ترخيص نماذج GMAI كأجهزة طبية، وبعد ذلك يمكن تقييد نطاق الاستفسارات السريرية المسموح بها". "لكن هذا النهج يحد بشكل كبير من النماذج التي لديها القدرة على معالجة الأسئلة الجديدة والبيانات متعددة الوسائط بطريقة ذكية - من خلال قواعد كُتبت عندما لم تكن هذه التقنيات قابلة للتنبؤ على الإطلاق. يجب اتخاذ قرارات محددة بشأن التعامل مع هذه التقنيات - دون استبعاد قدرتها على الإجابة على الأسئلة التي لم يتم تصميمها خصيصًا لها. تتطلب التقنيات الجديدة أحيانًا نماذج جديدة في التنظيم"، كما يقول البروفيسور جيلبرت.
يجادل الباحثون بأنه سيكون من المستحيل منع المرضى والمتخصصين الطبيين من استخدام النماذج العامة أو أنظمة دعم القرار الطبي غير المعتمدة. لهذا السبب، من المهم الحفاظ على الدور المركزي للأطباء وتعزيزهم كمترجمين مؤهلين للمعلومات.
باختصار، يقترح المؤلفون نهجًا تنظيميًا مرنًا يأخذ في الاعتبار الخصائص الفريدة لنماذج GMAI مع ضمان سلامة المرضى ودعم اتخاذ القرار لدى المهنيين الطبيين. ويشيرون إلى أن الإطار التنظيمي الصارم يمكن أن يعيق التقدم في الرعاية الصحية المدعومة بالذكاء الاصطناعي ويدعون إلى نهج دقيق يوازن بين الابتكار ورفاهية المرضى.
المنشور
Stephen Gilbert and Jakob N. Kather: Guardrails for the use of generalist AI in cancer care, Nature Reviews Cancer 2024. Link: https://www.nature.com/articles/s41568-024-00685-8
