أصبح الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (Explainable AI – XAI) من أبرز الاتجاهات الحديثة في المجال الطبي، حيث يسعى إلى تقديم أنظمة تشخيصية تعتمد على الذكاء الاصطناعي مع ضمان إمكانية فهم طريقة اتخاذها للقرارات الطبية. يتيح هذا النهج للأطباء والمختصين الاطلاع على المنطق الكامن وراء توصيات التشخيص والعلاج، مما يعزز الثقة في الأنظمة الذكية ويقلل من المخاطر المرتبطة بالاعتماد على نماذج “الصندوق الأسود” التقليدية التي يصعب تفسير نتائجها. تعتمد هذه الأنظمة على خوارزميات متقدمة لمعالجة البيانات الطبية المختلفة، بما في ذلك الصور الشعاعية، التحاليل المخبرية، والسجلات الطبية الإلكترونية، مع تقديم تفسيرات واضحة للنتائج مثل الأسباب المحتملة لظهور علامات مرضية معينة أو التوصية بإجراء فحوص إضافية. يساهم الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير في تحسين جودة الرعاية الصحية من خلال تمكين الأطباء من اتخاذ قرارات دقيقة وسريعة، مع فهم شامل لدوافع النظام وراء كل تشخيص. بالإضافة إلى ذلك، يتيح XAI إمكانية التحقق من صحة القرارات الطبية بشكل دوري، ومراجعة النتائج لتجنب الأخطاء، ما يعزز السلامة المرضية ويضمن الالتزام بالمعايير الأخلاقية والطبية. كما يمكن دمج هذه الأنظمة مع أدوات التعلم الآلي العميق لتقديم تحليلات أكثر دقة، مع الحفاظ على مستوى عالٍ من الشفافية والفهم البشري، وهو أمر ضروري في المجالات الحساسة مثل أمراض القلب، الأورام، والجراحة الدقيقة. على الرغم من الفوائد الكبيرة، يواجه تطبيق الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير تحديات تتعلق بتعقيد النماذج وتكلفة تطوير أنظمة يمكنها توضيح كل قرار طبي بشكل دقيق، إضافة إلى ضرورة تدريب الكوادر الطبية على قراءة وتفسير هذه التفسيرات لضمان الاستخدام الأمثل. بشكل عام، يمثل الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير خطوة مهمة نحو دمج التكنولوجيا الحديثة مع الخبرة الطبية، حيث يحقق توازناً بين الأداء العالي للأنظمة الذكية وشفافية القرارات، مما يسهم في تحسين جودة التشخيص الطبي، تعزيز ثقة الأطباء والمرضى، ودعم اتخاذ قرارات علاجية آمنة وموثوقة. جامعة المستقبل الجامعة الاولى في العراق.