أبرز أحداث الجلسة: مؤتمر الجمعية الأمريكية لعلم النفس 2026

الذكاء الاصطناعي مجرد أداة، لكن الأهم هو كيفية استخدامنا له.

---

 

جوهر الذكاء الاصطناعي: كيف يعمل وإلى أين يتجه

ناقشت مستقبل الذكاء الاصطناعي في اضطرابات الحركة، مؤكدةً أن دمج الذكاء الاصطناعي يمثل تحولاً جذرياً من التركيز على الظواهر البصرية إلى نماذج رعاية أكثر دقة لاضطرابات الحركة. كما أوضحت الخطوات في مسار تطوير أدوات الذكاء الاصطناعي (التدريب، والتحقق، والنشر، والمراقبة)، بالإضافة إلى التحيزات والمزالق الشائعة قد تدخل هذه الأمور خلال هذه الخطوات وتؤثر على دقة الذكاء الاصطناعي.

وفي الختام، اختتم الدكتور أفشاري محاضرته بتلخيص "مسؤولياتنا تجاه الذكاء الاصطناعي" ونحن ندخل هذا العصر المستقبلي الذي سيستخدم فيه الكثير منا بلا شك أدوات الذكاء الاصطناعي ويطورونها، وهو ما يشمل تطوير آليات تنظيمية واختيار مصادر البيانات بناءً على إجماع الخبراء. وكانت إحدى النقاط الرئيسية التي تناولها الدكتور أفشاري في محاضرته هي أن في الواقع، يُعدّ أطباء الأعصاب الأكثر قدرة على فهم كيفية عمل الذكاء الاصطناعي.، لتبني ذلك، وللبقاء منخرطين في المناقشات في المستقبل نظراً لفهمنا العميق للشبكات العصبية والذكاء.

كيف يستخدم الأطباء الذكاء الاصطناعي في الممارسة والبحث

أبرزت المحاضرة الثانية للدكتورة فيولانتي ببراعة كيف تحقق التحول النموذجي نحو الطب الدقيق من خلال أمثلة عملية لنماذج الذكاء الاصطناعي المختلفة. وقد قسمت حديثها إلى ثلاثة أجزاء، موضحةً كيف يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي المتاحة حاليًا أن تساعد الأطباء والباحثين على (1) إنتاج البيانات، (2) البحث عنها، و(3) دمجها، ليس فقط بإضافة قوة عضلية إلى القدرات التي يمتلكها عقلنا البشري بالفعل، بل إطلاق العنان لقدرات إعادة البناء للكشف عن طبقات معلومات جديدة.

فيما يتعلق بإنتاج البيانات، ناقشت الدكتورة فيولانتي عدة أمثلة على التنميط الظاهري العميق في اضطرابات باركنسون والمؤشرات الحيوية الرقمية. كما استعرضت التعلم الآلي وتطبيقاته في التصوير العصبي للكشف المبكر والمتابعة في العيادات، وخاصة في التجارب السريرية العلاجية لمرض هنتنغتون. وتم وصف تحليل مجموعات البيانات متعددة الوسائط - أي البيانات متعددة الأوميات - باستخدام نماذج التعلم الآلي في سياق نماذج التنبؤ لتحديد المؤشرات الحيوية التشخيصيةعلى سبيل المثال، التدهور المعرفي الأسرع في مرض باركنسون، والذي لا يمكن استنتاجه تقليديًا في بيئة العيادة وحدها.

فيما يتعلق بالبحث عن البيانات، قدمت لنا الدكتورة فيولانتي عرضًا شاملاً لجميع الطرق المختلفة التي يمكن من خلالها استخدام الذكاء الاصطناعي للبحث عن الأدلة المنشورة وتجميعها، وحتى عرضها، وذلك بالاعتماد في نهاية المطاف على نماذج لغوية ضخمة. استعرضت أدوات مدعومة بالذكاء الاصطناعي للمساعدة في عمليات البحث في الأدبيات، والإجابة على أسئلة محددة للغاية، وإجراء مراجعات منهجية وتحليلات تلوية، وحتى استنباط أسئلة بحثية جديدة من خلال تحديد أوجه التداخل الآليةيمكن لهذه الأدوات البحث في ملايين المنشورات - وهو إنجاز من المستحيل تحقيقه ببساطة بواسطة باحث واحد.

أخيرًا، فيما يتعلق بتكامل البيانات، تم تقديم تطبيق الذكاء الاصطناعي كنظام دعم القرار السريري، مع اعتبار التحفيز العميق للدماغ مثالًا مثاليًا على ذلك. وقدّم الدكتور فيولانتي شرحًا لكيفية استخدام الذكاء الاصطناعي في التخطيط قبل الجراحة لتحسين الاستهداف باستخدام التصوير بالرنين المغناطيسي 7T لتشريح المريض، بالإضافة إلى الخوارزميات الآلية المدعومة بالذكاء الاصطناعي لضبط الإعدادات بناءً على الفائدة السريرية وآثارها الجانبية. يحمل الذكاء الاصطناعي وعداً كبيراً بتحسين التحفيز العميق للدماغ في العديد من مجالات الرعاية.

هل يمكن للذكاء الاصطناعي أن يسد الفجوة بين الشمال والجنوب في منطقة آسيا الوسطى؟

ألقى الدكتور بيريز-لوريت المحاضرة الأخيرة، حيث تمكن من تلخيص الأفكار الرئيسية وأمثلة حالات الاستخدام المقدمة في المحاضرتين السابقتين، ونقل النقاش خطوة أخرى إلى الأمام، مقدماً أفكاراً حول كيفية توفير أدوات الذكاء الاصطناعي وصولاً أكثر اتساقاً، ورعاية أكثر إنصافاً، وتمثيلاً بحثياً أكثر تنوعاً.

وبما أن الزيارات السريرية لا تمثل سوى جزء بسيط مما يمر به المرضى، فقد ناقش كيف لقد أتاح لنا نمو الأجهزة القابلة للارتداء إمكانية التقاط تجارب المرضى في الحياة الواقعية بشكل حقيقي، حيث حصل ثمانية أجهزة على الأقل من هذه الأجهزة على موافقة إدارة الغذاء والدواء الأمريكية ووكالة الأدوية الأوروبية. وبصفته خبيرًا متناميًا في أنظمة رؤية الحاسوب، ناقش الدكتور بيريز-لوريت كيف يمكن أن تساعد رؤية الحاسوب في توحيد فحص اضطرابات الحركةوخاصة فيما يتعلق بمرض باركنسون، حيث تُعد دقة الفحص، لا سيما في سياق نتائج التجارب السريرية، بالغة الأهمية. كما تم تقديم تقنيات ناشئة أخرى ضمن نطاق رؤية الحاسوب، مثل أنظمة السمع الحاسوبية وتطبيقات الصحة المتنقلة، كطرق جديدة يمكن للذكاء الاصطناعي من خلالها إحداث نقلة نوعية في تقييمات المرضى مستقبلاً. ونظرًا لأن أقل من 50% من مرضى اضطرابات الحركة لديهم إمكانية الوصول إلى أخصائي في هذا المجال في كل من أمريكا الشمالية والجنوبية، فقد كانت إحدى أهم الرسائل التي أكد عليها الدكتور بيريز-لوريت هي... تتمتع أدوات الذكاء الاصطناعي بالقدرة على سد فجوة الوصول وتحسين الرعاية المقدمة لمرضانا.

كانت الرسالة الرئيسية من الجلسة العامة هي أن لا يُعد الذكاء الاصطناعي بديلاً عن التقييم السريري.بل إنها أداة لا تُجدي نفعًا إلا إذا طُوّرت بعناية، واستُخدمت بمسؤولية، وفُسّرت تحليلًا نقديًا. وأكدت الجلسة على ضرورة فهم أنظمة الذكاء الاصطناعي فهمًا فعّالًا بدلًا من استخدامها استخدامًا سلبيًا، وأن الخبرة السريرية لا تزال ضرورية لتوجيه تطويرها والتحقق من صحتها، وأن الإنصاف يجب أن يكون أولوية قصوى عند استخدام هذه التقنيات في مختلف أنظمة الرعاية الصحية. وسيكون ضمان احتواء مجموعات بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي على فئات سكانية متنوعة أمرًا بالغ الأهمية لتجنب التحيز والحفاظ على قابلية تطبيق أدوات الذكاء الاصطناعي في المناطق الأقل تمثيلًا، بما في ذلك سكان العديد من دول أمريكا الجنوبية.

في النهاية، سيعتمد مستقبل الذكاء الاصطناعي في اضطرابات الحركة ليس فقط على مدى جودة عمل التكنولوجيا، ولكن أيضًا على المعايير والمساءلة وأهداف الأطباء والباحثين الذين يختارون استخدامها.