يجلس طبيبك مقابلك، حاضرًا تمامًا، ويستمع، ولا يكتب أو يلقي نظرة سريعة على الشاشة. ومع ذلك، فإن كل التفاصيل المهمة التي تشاركها تدخل في سجلك الطبي. هذه هي رؤية كريستوفر شارب، الطبيب في مركز ستانفورد للرعاية الصحية وكبير مسؤولي المعلومات الطبية في المركز الطبي بجامعة ستانفورد. بالنسبة لشركة Sharp، لا ينبغي للتكنولوجيا أن تخلق حواجز بين الأطباء والمرضى؛ وينبغي أن يحرر الأطباء من المهام الإدارية المتعبة حتى يتمكنوا من تقديم رعاية أفضل. وفي جامعة ستانفورد، كان من أوائل مستخدمي أدوات الذكاء الاصطناعي لتسجيل وتحليل التاريخ الطبي.
وصلت شارب إلى كلية الطب بجامعة ستانفورد كمقيمة في الطب الباطني في أواخر التسعينيات. بعد تخرجه من كلية جيزل للطب في كلية دارتموث، يواصل رؤية المرضى كطبيب رعاية أولية في مركز ستانفورد للرعاية الصحية – وهذا العمل هو الذي يعلمه بوضوح فوائد ومخاطر التكنولوجيا.
العلمية الأمريكية تحدثت إلى Sharp حول كيفية تغيير الذكاء الاصطناعي للطب وكيفية استخدامه لدعم المرضى والأطباء.
حول دعم الصحافة العلمية
إذا كنت تستمتع بهذا المقال، ففكر في دعم صحافتنا الحائزة على جوائز من خلال الاشتراك. من خلال شراء اشتراك، فإنك تساعد على ضمان مستقبل القصص المؤثرة حول الاكتشافات والأفكار التي تشكل عالمنا اليوم.
(وفيما يلي نسخة منقحة من المقابلة.)
لماذا قررت بدء العمل مع الذكاء الاصطناعي في جامعة ستانفورد؟
يوفر الذكاء الاصطناعي نافذة مهمة للوصول إلى البيانات المحبوسة في السرد في مكان ما في السجل والتي سيكون من الصعب جدًا تحديدها أو العثور عليها. كما أنه يوفر الفرصة لاستخدام البيانات بطرق جديدة لا تتطلب الكثير من الجهد من قبل أطبائنا.
يقضي أطباؤنا الكثير من الوقت في البحث في البيانات الإلكترونية وتلخيصها واتخاذ القرارات. يعد التوثيق أمرًا مهمًا للغاية، فهو الطريقة التي ننقل بها المعلومات السريرية إلى الأمام، ونخفف المخاطر، ونلبي المتطلبات القانونية والامتثال والفوترة. ولكن كل هذا يخلق عبئا إضافيا ولا يشكل القيمة الأساسية لتوفير الرعاية المباشرة. تعد أدوات الذكاء الاصطناعي التي تساعد في تلك الوظائف الإدارية بمثابة فوز كبير لمقدمي الخدمات السريرية لدينا.
كيف يساعد في تلخيص سجلات المرضى؟
نحن نستخدم أداة تلخص الأنشطة الرئيسية الموضحة في ملاحظات الطبيب. ويساعدنا أن نقول: “لقد كان طبيب الطب يعالجهم من أجل التشخيص A وB، وطبيب المسالك البولية رآهم من أجل التشخيص C، وطبيب الأعصاب رآهم من أجل التشخيص E” – دون الاضطرار إلى الدخول في كل منطقة من الرسم البياني يدويًا. ما يجعل هذا قويًا هو أنه يحتوي على استشهادات، مما يسمح للطبيب بالتحقق من الصحة والاستكشاف بشكل أعمق.
الأداة المثيرة الأخرى هي ما نسميه ChatEHR (يرمز “EHR” إلى السجل الصحي الإلكتروني). لدى الأطباء المختلفين أسئلة مختلفة في أي لحظة، لذلك بدأنا بتجربة منصة مفتوحة حيث يمكن للمستخدمين استخدام واجهة الدردشة للتعامل مع بيانات المرضى. إنه يوفر المرونة للسؤال عن جانب معين من الرعاية ثم مواصلة الدردشة للتعمق أكثر.
هل يمكنك إعطاء مثال على مدى فائدة ChatEHR؟
كنا بحاجة إلى فحص مخططات متعددة للعثور على المرضى المؤهلين للحصول على مسار رعاية معين. في السابق، كان على العديد من الأشخاص قراءة الرسوم البيانية يدويًا. استخدمنا ChatEHR للتجربة، وبمجرد تحسينه، قمنا بدمجه في التشغيل الآلي. بنقرة واحدة، يمكن مراجعة مخططات متعددة وعرضها مرة أخرى على شاشة واحدة. على سبيل المثال، قد يكون بعض المرضى مؤهلين للذهاب إلى وحدة حدة أقل بدلاً من المستشفى العام حيث يتم خلطهم مع المرضى ذوي حدة أعلى. إذا تمكنا من تحديد هؤلاء المرضى، فيمكننا مساعدتهم في الذهاب إلى موقع الرعاية الأنسب. ما قد يستغرق ساعات يستغرق الآن دقائق.
يمكنك أيضًا استخدام برنامج الكاتب المحيطي AI الذي يستمع إلى المواعيد. وكيف تم تلقي ذلك؟
لقد كان هذا أحد أكبر نجاحاتنا. لقد طرحناها منذ أكثر من عام وتم اعتمادها بسرعة كبيرة. يمكن اعتماد ناسخ الذكاء الاصطناعي بسهولة، حيث يستخدم الأطباء هواتفهم للاستماع إلى المحادثة وإنشاء نص وإنشاء ملخص طبي في غضون دقيقة من إكمال التفاعل.
انها تركز طبيا. إذا أجريت أنت ومريضك محادثة طويلة حول لعبة الجولف الخاصة بهم قبل مناقشة مشكلتهم السريرية، فلن يتم تحويل ذلك إلى تلخيص. تظهر فقط النقاط المهمة سريريًا.
هل أدى هذا إلى تقليل إرهاق الطبيب؟
قطعاً. شعر أطباؤنا أن هذا النهج كان أفضل بكثير من حيث العبء المعرفي لديهم وعافيتهم بشكل عام في مكان العمل. العمل المعرفي لتلخيص مثل هذه المحادثة مهم. يجب أن أشير إلى أننا اعتقدنا أننا سنرى كفاءة هائلة، حيث قد يعود الأطباء إلى منازلهم عاجلاً أو يراجعون المزيد من المرضى لأنهم سيقضون وقتًا أقل في التوثيق. ما وجدناه هو أن الأطباء أمضوا وقتًا لا بأس به في مراجعة الوثائق وتحريرها والموافقة عليها، لذلك لم يستغرقوا وقتًا أقل بكثير. لم تكن الكفاءة التي اكتسبوها بقدر ما اكتسبوها من تخفيف العبء المعرفي.
يمكنك أيضًا استخدام الذكاء الاصطناعي لصياغة الردود على رسائل المرضى. كيف يتم ذلك؟
لقد شهدنا زيادة بنسبة 200 بالمائة في رسائل المرضى أثناء تفشي فيروس كورونا، ولم تنخفض هذه النسبة. وقد خلق ذلك تحديًا للأطباء لاستيعاب كل هذه المشاركة. لقد كنا من الأوائل في البلاد الذين استخدموا مسودة الردود التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي كنقاط بداية. وهذا يتطلب من الأطباء تقييم الدقة والصوت، حيث يحب المرضى سماع الرد من طبيبهم بصوتهم. مرة أخرى، هذا لا يوفر الكثير من الوقت، لكنه يقلل من عبء التوصل إلى لغة دقيقة ومتعاطفة. إنه يخلق الفرصة للأطباء لقضاء المزيد من الوقت في صقل اللغة بدلاً من تطويرها من الصفر. يراجع الذكاء الاصطناعي أيضًا المعلومات الموجودة في مخطط المريض لمعرفة السياق. لقد أذهلني أنه في بعض الأحيان يذكرني بشيء ربما لم أتذكره بنفسي.
أين ترى هذه التكنولوجيا تتجه بعد ذلك؟
التطور سريع بشكل مدهش. كان لدى ناسخ الذكاء الاصطناعي العديد من الأخطاء عندما بدأنا أكثر مما هو عليه اليوم. نحن نرى أيضا الإضافات. نحن نقوم بتجربة الطلبات المقترحة. إذا قلت: “أريد التأكد من حصولك على أشعة سينية على الصدر لاستبعاد الالتهاب الرئوي”، فيمكن لأداة الاستماع إعداد هذا الطلب للمراجعة والموافقة.
وسيكون التغيير المهم التالي عندما تصبح هذه التقنيات متاحة بشكل مباشر للمرضى. بدلاً من التنقل في بوابتنا، قد يتمكن المرضى من طرح سؤال فقط وجعل الذكاء الاصطناعي يتنقل إلى التفاعل الصحيح.
مع انخفاض العبء المعرفي لدى الأطباء، هل تعتقد أننا سنرى في نهاية المطاف اختلافات في نتائج المرضى؟
هذه هي الكأس المقدسة، أدوات مفيدة جدًا لدرجة أننا نرى تغييرات في الرعاية. لم ندرس هذا بما فيه الكفاية لنعرفه بعد. ولكن هناك دراسات رائعة تظهر أن الوقت من اليوم يؤثر على الرعاية – فالمرضى الذين يتم فحصهم مبكرًا هم أكثر عرضة للمناقشة تذكيرات الرعاية الوقائية مقارنة بأولئك الذين يتم فحصهم في وقت متأخر من اليوم، عندما يكون الأطباء متعبين. آمل أن تعمل هذه الأدوات على التخلص من تلك الاختلافات غير المرغوب فيها.
هل هناك لحظة معينة أقنعتك أن هذا هو الطريق الصحيح؟
أتذكر بوضوح الجلوس مع مريضة أخبرتني كيف ماتت أختها. كان من المهم ألا تكتب وأن تنظر إليها فقط وتدعمها. خلال تلك المحادثة، شاركت تفاصيل مهمة حول التاريخ الصحي لعائلتها. لم أتوجه مطلقًا إلى لوحة المفاتيح الخاصة بي لتوثيق تلك التفاصيل السريرية، ولكن تم التقاطها بواسطة الذكاء الاصطناعي.
لقد أذهلتني عندما قرأت التلخيص – لقد قال ببساطة أن أخت المريضة ماتت ولاحظت حالتها الصحية، على الرغم من أنه كان لدي اتصال عاطفي للغاية مع مريضتي خلال تلك اللحظة. كان ذلك مثالاً حيث قامت الآلة بما تقوم به الآلة بشكل جيد حقًا، وأنا فعلت ما يقوم به الإنسان بشكل جيد.
ظهرت نسخة من هذه المقالة في عدد مارس 2026 من العلمية الأمريكية باسم “كريستوفر شارب”.
التعليقات