ثقة منخفضة في دقة المعلومات الصحية المقدمة بواسطة الذكاء الاصطناعي

استخدام واسع لكن ثقة محدودة

أظهر استطلاع حديث أجرته مؤسسة KFF أن الذكاء الاصطناعي أصبح جزءًا لا يتجزأ من حياة الأفراد، حيث أفاد نحو ثلثي البالغين بأنهم استخدموا أو تفاعلوا مع الذكاء الاصطناعي بشكل أو بآخر. ومع ذلك، فإن الثقة في دقة المعلومات الصحية المقدمة عبر روبوتات الدردشة المدعمة بالذكاء الاصطناعي لا تزال منخفضة، إذ أعرب معظم المستجيبين عن شكوكهم في قدرتهم على التمييز بين المعلومات الصحيحة والخاطئة عند استخدام هذه التقنيات، وفق ما نشره kff.org.

اعتماد الشباب على الذكاء الاصطناعي في الصحة

حوالي 17% من البالغين يعتمدون على روبوتات الدردشة المدعمة بالذكاء الاصطناعي للحصول على نصائح ومعلومات صحية مرة واحدة على الأقل شهريًا. هذه النسبة ترتفع بين الشباب الذين تتراوح أعمارهم بين 18 و29 عامًا، لتصل إلى 25%. رغم هذا الانتشار، يظل القلق حول دقة المعلومات الصحية سائداً، حيث عبر 56% من المستجيبين عن مخاوفهم بشأن صحة المعلومات التي يحصلون عليها من هذه الأدوات.

فجوة بين الاستخدام والثقة

تكشف نتائج الاستطلاع عن فجوة واضحة بين الاستخدام المتزايد للذكاء الاصطناعي في الحصول على المعلومات الصحية وبين مستوى الثقة في دقة تلك المعلومات. يشير ذلك إلى ضرورة تعزيز الشفافية وتحسين أدوات التحقق من المعلومات لضمان أن المستخدمين يمكنهم الاستفادة من تقنيات الذكاء الاصطناعي دون المخاطرة بتبني معلومات غير دقيقة قد تؤثر على صحتهم.

الذكاء الاصطناعي في مجال الصحة

في مجال الصحة، يتم استخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين الرعاية الصحية من خلال تطبيقاته المتعددة التي تشمل التشخيص الطبي، تحليل الصور الطبية، تطوير الأدوية، وتخصيص خطط العلاج.

التشخيص الطبي والتحليلات

أحد أهم استخدامات الذكاء الاصطناعي في الصحة هو في التشخيص الطبي. تعتمد هذه الأنظمة على الخوارزميات المتقدمة لتحليل البيانات السريرية، مما يساعد الأطباء في اتخاذ قرارات أكثر دقة وسرعة. يتم استخدام AI لتحليل صور الأشعة السينية، التصوير بالرنين المغناطيسي (MRI)، وغيرها من الفحوصات، مما يساعد في الكشف المبكر عن الأمراض مثل السرطان.

تطوير الأدوية والعلاجات

يساهم الذكاء الاصطناعي في تسريع عمليات تطوير الأدوية من خلال تحليل كميات كبيرة من البيانات البيولوجية والكيميائية لتحديد المركبات الفعالة. هذا يسهم في تقليل الوقت والتكلفة اللازمين لتطوير أدوية جديدة. كما يُستخدم AI في تصميم تجارب سريرية أكثر دقة وفعالية.