شهدت تقنيات الذكاء الاصطناعي تطورًا هائلًا في السنوات الأخيرة، حيث برز الذكاء التوليدي كأحد أكثر المجالات ابتكارًا وتأثيرًا في مختلف القطاعات، بما في ذلك الطب والرعاية الصحية. يتميز الذكاء التوليدي بقدرته على إنشاء بيانات جديدة استنادًا إلى الأنماط الموجودة، مما يفتح آفاقًا واسعة لتطوير الأنظمة الطبية الذكية وتحسين جودة الخدمات الصحية. يعتمد هذا النوع من الذكاء الاصطناعي على نماذج تعلم الآلة العميقة، مثل الشبكات التوليدية التنافسية ونماذج المحولات التوليدية، لإنشاء بيانات جديدة شبيهة بتلك الموجودة في قاعدة البيانات المستخدمة في التدريب، ويتم توظيفه في العديد من المجالات، من إنشاء النصوص والصور إلى تصميم الأدوية وتحليل البيانات الطبية.<br />في مجال الرعاية الصحية، أصبح الذكاء التوليدي أداة قوية لتحليل الصور الطبية وتشخيص الأمراض، حيث يُستخدم لتحسين دقة الأشعة السينية والتصوير بالرنين المغناطيسي والتصوير المقطعي، مما يساعد الأطباء في التشخيص المبكر للأمراض مثل السرطان وأمراض الجهاز العصبي. كما أن أحد أهم تطبيقاته هو توليد بيانات طبية اصطناعية، حيث يعاني البحث الطبي من نقص البيانات الكافية، خاصة في حالات الأمراض النادرة، مما يجعل هذه التقنية ضرورية لتدريب الأنظمة الذكية دون المساس بخصوصية المرضى. إضافةً إلى ذلك، يساهم الذكاء التوليدي في تصميم جزيئات دوائية جديدة من خلال تحليل أنماط تفاعل الأدوية مع البروتينات، مما يساعد في تسريع البحث الدوائي وتقليل تكاليف تطوير الأدوية.<br />إلى جانب ذلك، يسهم الذكاء التوليدي في تحسين كفاءة الأطباء عبر توليد تقارير طبية تلقائية تعتمد على بيانات المرضى، مما يقلل الوقت المستغرق في إعداد الوثائق الطبية، ويساعد في تقديم رعاية صحية أسرع وأكثر دقة. كما يمكنه تحسين تجربة المرضى من خلال توفير استشارات طبية أولية بناءً على الأعراض المدخلة، مما يتيح للأفراد اتخاذ قرارات صحية أكثر وعيًا. يمكن أيضًا استخدامه في تطوير مساعدين افتراضيين يقدمون الدعم للمرضى ويزودونهم بمعلومات طبية مخصصة وفقًا لحالتهم الصحية.<br />يحقق الذكاء التوليدي العديد من الفوائد، أبرزها تحسين دقة التشخيص وتقليل الأخطاء الطبية من خلال تحليلات دقيقة وشاملة، فضلًا عن تسريع البحث الطبي عبر محاكاة بيانات جديدة، وتعزيز الخصوصية بفضل إمكانية إنشاء بيانات اصطناعية لا تحتوي على معلومات حقيقية للمرضى. كما يسهم في خفض التكاليف المرتبطة بالتصوير الطبي والبحث السريري، مما يجعله خيارًا اقتصاديًا واعدًا. لكن رغم هذه الفوائد، يواجه الذكاء التوليدي عدة تحديات، أبرزها دقة البيانات المولدة، حيث أن أي خطأ بسيط في التحليل قد يؤدي إلى قرارات طبية خاطئة قد تؤثر سلبًا على صحة المرضى. كما أن هناك تحديات قانونية وأخلاقية تتعلق باستخدام الذكاء التوليدي في التشخيص والعلاج، إلى جانب الاعتماد الكبير على البيانات الضخمة، والتي قد يكون من الصعب الحصول عليها في بعض المجالات الطبية. إضافة إلى ذلك، قد تؤدي هذه النماذج إلى تعزيز التحيزات الموجودة في البيانات الطبية، مما يؤثر على دقة التشخيصات والعلاجات ويؤدي إلى تفاوت في مستوى الرعاية الصحية المقدمة.<br />مع استمرار تطور التكنولوجيا، من المتوقع أن يواصل الذكاء التوليدي إحداث ثورة في المجال الطبي من خلال تطوير أنظمة أكثر ذكاءً ودقة. ومع تقدم الأبحاث في مجال الذكاء القابل للتفسير، قد تصبح هذه الأنظمة أكثر شفافية وقابلية للتبني من قبل الأطباء والمرضى، مما يسهم في تحسين جودة التشخيصات وتسريع تطوير الأدوية وزيادة الاعتماد على الذكاء الاصطناعي في تقديم الرعاية الصحية. ومع ذلك، لا تزال هناك حاجة إلى مزيد من الأبحاث لضمان دقة وأمان هذه الأنظمة، ومن خلال تطوير لوائح تنظيمية وأطر أخلاقية قوية، يمكن تحقيق الاستفادة القصوى من هذه التقنية دون المساس بسلامة المرضى وخصوصيتهم.<br /><br />جامعة المستقبل الجامعة الاولى في العراق.