تحضير التعليم الصحي لمستقبل معزز بالذكاء الصناعي

تتجه العديد من الصناعات نحو التحول بفضل ظهور الذكاء الصناعي، وتعد التعليم الصحي في طليعة هذا التحول.

تسلط ورقة بحثية حديثة نشرت في npj Health Systems، الضوء على كيفية عمل الذكاء الاصطناعي ليس فقط في تكييف المهام ولكن أيضا كقوة تعاونية تعزز القدرات المعرفية للإنسان، ما يستدعي تغيير في الطريقة التي نتعامل بها مع التعليم الصحي.

تقترح الورقة البحثية أن تعليم الرعاية الصحية، الذي كان يركز تقليديًا على اكتساب المعرفة، يجب أن يتطور لإعداد الطلاب لمستقبل يقوده الذكاء الصناعي. لقد غير النمو السريع للذكاء الصناعي المشهد الصحي، حيث يساعد الذكاء الصناعي الآن في التشخيص، التحليلات التنبؤية، خطط العلاج المُخصصة، وغيرها أكثر.

وبما أن هذه التقنيات تقوم بشكل متزايد بأداء المهام المعرفية، من التفكير إلى اتخاذ القرارات، فإن دور المعلمين يتوسع. التركيز الجديد هو على تطوير المهارات التي تسمح للطلاب بالتعاون مع الذكاء الصناعي بفعالية، وتعزيز القدرات المعرفية من الدرجة العالية مثل الإبداع، التفكير النقدي، والتفكير الأخلاقي – المهارات التي لا يمكن للذكاء الصناعي تكرارها بسهولة.

في جوهرها، يجب أن يتحول التعليم في عصر المعرفة من الحفظ الآلي والتعلم السلبي إلى التركيز على المعرفة الذاتية، حيث يقوم الطلاب بتقييم عمليات التفكير الخاصة بهم بشكل نقدي. من خلال تعزيز هذه القدرات المعرفية، يقوم المعلمون بتجهيز المتعلمين لاستخدام الذكاء الصناعي كأداة قوية، وليس مجرد بديل للتفكير البشري.

يجادل كتاب الدراسة أن هذا التحول يعكس التغييرات الأوسع في المجتمع، مشيرين إلى أننا في خضم ثورة معرفية، تحول يشبه الثورات الزراعية والصناعية.

بينما أطلقت تلك الفترات السابقة العنان للبشر من العمل الجسدي، تعد الذكاء الصناعي بتحرير الناس من العمل العقلي، مما يسمح بالاستكشاف الأعمق، والابتكار، والتعاون عبر التخصصات المختلفة.

مع استمرار تفوق الذكاء الصناعي في المهام مثل التشخيص الطبي وتحسين استغلال الموارد، أصبح شريكًا لا غنى عنه في مجال الرعاية الصحية، حيث يدفع بالاكتشاف العلمي وكفاءة التشغيل.

ومع ذلك، يشير الكتاب إلى أن الدمج بين الذكاء الصناعي والتعليم يتطلب أكثر من مجرد التقدم التكنولوجي. يجب على المعلمين أيضاً إعادة النظر في المناهج الدراسية لتعزيز التعلم المتعدد التخصصات وحل المشكلات الحرجة. يشجع نموذج التعليم المعزز بالذكاء الصناعي الطلاب على توليف المعلومات عبر المجالات المختلفة، ورسم الروابط التي يساعد الذكاء الصناعي في الكشف عنها.

ومع ذلك، تثير الأبحاث الحديثة التي نشرت في The BMJ قلقاً حول القيود الذهنية لأبرز نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) المستخدمة في الرعاية الصحية.

تُسلط هذه الدراسة الضوء على القيود المرتبطة بالذكاء الصناعي في مجال الرعاية الصحية، خاصة عدم قدرته على التعامل مع المهام التي تتطلب التجريد البصري والوظيفة التنفيذية. بينما يتمكن نماذج اللغة الكبيرة من التعامل مع المهام اللغوية بسهولة، تثير صعوباتها مع هذه المهام الأخرى تساؤلات حول موثوقيتها في التشخيص الطبي.

بالمثل، تواجه تطبيقات الذكاء الصناعي في البحوث العلمية وتوليد الأدب النقد، حيث تفشل أدوات الذكاء الصناعي في كثير من الأحيان في إنتاج محتوى ذو موثوقية كاملة.

للتعامل مع هذا، قدم الباحثون في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا أداة يطلق عليها اسم ContextCite، والتي تم تصميمها لتحسين موثوقية المحتوى الذي يتم توليده بواسطة الذكاء الصناعي. من خلال استخدام “الاستئصالات السياقية”، تحدد الأداة المصادر الخارجية التي تؤثر على ردود الذكاء الصناعي، مما يساعد على التخفيف من المعلومات المضللة.

على الرغم من الوعد الكبير الذي تقدمه ContextCite، فهي تواجه أيضًا بعض القيود، بما في ذلك الحاجة إلى عدة دورات من التأثير، والتي قد تبطئ من تطبيقها. علاوة على ذلك، مع اندماج الذكاء الصناعي بسرعة في قطاعات مختلفة، تتزايد المخاوف المتعلقة بالأمن السيبراني.

بينما يستمر الذكاء الصناعي في التطور، يجب أدارة دمجه في تعليم الرعاية الصحية بعناية. يجب أن يكون التركيز على تحضير الطلاب للتعاون مع الذكاء الصناعي بفعالية، مع فهم قيوده، لضمان أن يظل الذكاء الصناعي أداة لتعزيز الإدراك البشري، وليس لاستبداله.