بات بإمكان الذكاء الاصطناعي والخوارزميات إنجاز الكثير ويُتوقع لها أن تحقق المزيد من النجاحات في المستقبل. ولكن ما الذي يكمن وراء نموذج الذكاء الاصطناعي تحديدًا؟ في بعض تطبيقات الذكاء الاصطناعي، لا تُعدّ الإجابة على هذا السؤال بالغة الأهمية. لكن أطباء وحدة العناية المركزة مُطالبون باتخاذ قرارات مصيرية قد تكون مسألة حياة أو موت. لذا فهم يرغبون في معرفة كيفية بناء تقييم المخاطر بدقة.

يُعدّ هذا الأمر بالغ الأهمية، على سبيل المثال، في حالة نموذج يتنبأ باحتمال إعادة إدخال مريض خرج من العناية المركزة.

نموذج شفاف

طوّر علماء حاسوب وأطباء في جامعة لايدن الهولندية نموذج ذكاء اصطناعي يُلبي احتياجات الأطباء: فهو يُقدّم تقييمًا دقيقًا للمخاطر، ويُوضّح المعايير التي بنى عليها رأيه.
الباحث لينسن يانغ، هو أحد المشاركين في هذا البحث. وقد وجد فرصةً لاختبار نموذجٍ كان قد بحثه عام 2023 مع البروفيسور ماتياس فان ليوين، أستاذ التعلّم الآلي القابل للتفسير.

باختصار، يعتمد النموذج على قواعد غير مُرتبة. إذ يمكن للخوارزمية تعلّم مجموعة من القواعد واستخدامها للتنبؤ. عادةً ما تُرتّب هذه القواعد ترتيبًا مُحددًا، بحيث تُصبح قاعدةٌ شرطًا أساسيًا لتطبيق قاعدةٍ أخرى. هذا يجعل تفسير النماذج صعبًا على المستخدمين النهائيين، لأن كل قرار يعتمد على قرارٍ سابق. 
اقرأ أيضا... الذكاء الاصطناعي يحسّن الكشف عن طفرات السرطان

ليس بديلًا عن الأطباء

يقول يانغ "تكمن مشكلة الأطباء في العناية المركزة في أن معظم النماذج تأتي بنوعين. إما أنها تُجيد تحديد المرضى المعرضين لمخاطر عالية، ولكن دون توضيح السبب، أو أنها تُقدّم تفسيرًا، لكنه غير صحيح، بحسب الأطباء". توقع يانغ أن يُقدّم نموذجه حلًا لهذه القضية. ولتحقيق ذلك، كان عليه نقله من بيئة المختبر الآمنة إلى الممارسة السريرية.

أضاف يانغ "لم يكن السؤال الأهم هو ما إذا كان نموذجي أكثر دقة من النماذج الأخرى، بل كان السؤال الأساسي: هل النتائج منطقية وقائمة على أسس متينة؟".
لم يكن يانغ وزملاؤه يبحثون عن نموذج يحل محل عمل الأطباء، بل عن نموذج يدعمهم.

ويؤكد "دُرّبت خوارزميتنا باستخدام بيانات عشر سنوات لمرضى العناية المركزة. من المستحيل على الطبيب تذكر كل هذه البيانات وتقييمها. لكن الخوارزمية لا ترى المريض كفرد. بفضل سنوات خبرتهم، يستطيع الأطباء بناء أحكامهم على ما يرونه عند سرير المريض أيضًا".

التفاهم بين التخصصات

يؤكد يانغ "في البداية، ظننتُ أن الأمر سهل. نموذجي، بياناتهم. انتهى الأمر. لكن البحث متعدد التخصصات يتطلب أيضًا أمورًا أخرى، مثل التفاهم المتبادل، والقدرة على العمل مع أنظمة بعضنا البعض. وهذا يستغرق وقتًا".
وأوضح "أعتقد أنه من الرائع أن نرى أن الباحثين في لايدن يتشاركون نفس القيم. إنهم يعملون بدقة وعناية، لأن هذا مجال بالغ الأهمية".

أثبت النموذج، الناتج عن التعاون بين معهد لايدن لعلوم الحاسوب المتقدمة (LIACS) والمركز الطبي لجامعة لايدن (LUMC)، فعاليته. فهو يزود أطباء العناية المركزة بتقييم للمخاطر يمكنهم اتباعه، مما يُمكّنهم من اتخاذ قرارهم بشأن السماح للمريض بالخروج من الجناح.

وأكد يانغ "من المهم أن يفهم المستخدمون ما يحدث، وأن يكون بالإمكان تتبع كل خطوة. في الماضي، كانت المصانع تمتلك آلات لا يفهمها إلا الفنيون، وكانوا يعرفون الأزرار التي يجب الضغط عليها لتغيير المخرجات. في هذا النموذج، أردتُ التخلص من تلك المعايير الغامضة. إن شفافية الخوارزميات مهمة ليس فقط للمستخدمين، بل أيضاً للحكومة والمجتمع".
مصطفى أوفى (أبوظبي)