شهدت شبكات الرعاية الصحية الحديثة توسعاً كبيراً في استخدام التكنولوجيا الرقمية والأنظمة الذكية لإدارة البيانات الطبية، ومراقبة المرضى، وتحسين جودة الرعاية الصحية. ومع هذا التوسع، أصبح التعرض للتهديدات السيبرانية أكثر تعقيداً، بما في ذلك الهجمات على قواعد البيانات، والبرمجيات الخبيثة، ومحاولات الوصول غير المصرح به للأجهزة الطبية الحيوية. في هذا السياق، أصبح الذكاء الاصطناعي أداة قوية للكشف المبكر عن التهديدات وحماية الشبكات الطبية من المخاطر المحتملة. تعتمد أنظمة الذكاء الاصطناعي في هذا المجال على تحليل كميات كبيرة من البيانات الشبكية، بما في ذلك سجلات الدخول، وسلوكيات المستخدمين، وحركة البيانات بين الأجهزة، لاكتشاف الأنماط غير الطبيعية أو الشذوذ الذي قد يشير إلى وجود تهديد. كما يمكن لهذه الأنظمة التنبؤ بالهجمات المستقبلية استنادًا إلى تحليل البيانات التاريخية والتعرف على أساليب الهجوم المتكررة، مما يعزز قدرة المؤسسات الصحية على اتخاذ إجراءات وقائية قبل وقوع أي اختراق فعلي. كما يسهم استخدام الذكاء الاصطناعي في تحسين سرعة الاستجابة للهجمات وتقليل أثرها على النظام الطبي، من خلال توفير تنبيهات فورية، وإجراءات تصحيحية تلقائية، وتقارير تحليلية دقيقة تساعد الفرق التقنية والإدارية على اتخاذ القرارات السليمة بسرعة. إضافة إلى ذلك، يتيح الذكاء الاصطناعي رصد نقاط الضعف في البنية التحتية للشبكة وتحسين استراتيجيات الحماية بشكل مستمر، مما يعزز أمان المعلومات الطبية ويضمن سلامة المرضى. على الرغم من الفوائد الكبيرة، تواجه هذه الأنظمة تحديات تتعلق بدقة نماذج الذكاء الاصطناعي، وحماية البيانات الحساسة، والتكامل مع أنظمة الرعاية الصحية القائمة، فضلاً عن الحاجة لتدريب الكوادر على التعامل مع هذه التقنيات بفعالية. لذلك، يتطلب النجاح في استخدام الذكاء الاصطناعي للكشف عن التهديدات في شبكات الرعاية الصحية إطاراً متكاملاً يجمع بين الحلول التقنية، والسياسات الأمنية، والتوعية المستمرة لضمان مستوى عالٍ من الحماية. بشكل عام، يمثل الذكاء الاصطناعي أداة استراتيجية لتعزيز أمن الشبكات الصحية، من خلال الكشف المبكر عن التهديدات وتحليلها وإدارة المخاطر بشكل فعال، مما يسهم في الحفاظ على سرية البيانات وحماية المرضى وضمان استمرارية تقديم خدمات الرعاية الصحية بجودة عالية. جامعة المستقبل الجامعة الاولى في العراق.