تنبأ أحد رواد علماء الذكاء الاصطناعي ذات مرة بأن أجهزة الكمبيوتر ستحل محل أخصائيي الأشعة البشريين. لكن هذا لم يحدث.
في عام 2016، تنبأ جيفري هينتون، الحائز على جائزة نوبل و"عراب الذكاء الاصطناعي"، بأن أطباء الأشعة - وهم الأطباء الذين يقرؤون صور الأشعة السينية والموجات فوق الصوتية وغيرها من الصور للمساعدة في التشخيص الطبي - سيجدون أنفسهم مُستبدلين بالحواسيب في غضون خمس سنوات. واليوم، يستطيع هذا المجال الردّ باقتباس مقولة مارك توين الشهيرة: "كان خبر وفاتي مُبالغة".
يشهد مجال الأشعة نموًا مطردًا، إذ من المتوقع أن يرتفع عدد الممارسين بنسبة 26% أو أكثر خلال العقود الثلاثة القادمة. لكن ما قد يكون هينتون قد أغفله بشأن ديناميكيات سوق العمل لا ينبغي أن يحجب رؤيته الثاقبة: فقد كان محقًا في أن الأطباء البشريين بات لديهم الآن زميلٌ من السيليكون في غرفة الفحص يضاهي أداءهم أو يتفوق عليه. في الواقع، يُعدّ مجال الأشعة بلا منازع المجال الطبي الأبرز لتطبيق الذكاء الاصطناعي، مما يجعله مؤشرًا هامًا لاعتماد أنظمة اتخاذ القرارات الخبيرة في مجال الرعاية الصحية، وربما في مجالات أخرى أيضًا.
في أوائل عام 2026، كان نحو ثلاثة أرباع الأجهزة الطبية المزودة بتقنيات الذكاء الاصطناعي، والبالغ عددها 1400 جهازًا، والتي حصلت على موافقة إدارة الغذاء والدواء الأمريكية، مخصصةً للتصوير الإشعاعي. تُسهم بعض هذه الأجهزة في رفع كفاءة الأطباء من خلال إعداد التقارير أو تنبيههم إلى الصور التي تتطلب عناية عاجلة.
في المقابل، تتمتع أدوات الذكاء الاصطناعي الأخرى بإمكانية تحسين الأداء البشري من خلال تحديد التشوهات التي قد لا تكون مرئية بالعين المجردة، أو تفسير الصور بكفاءة تضاهي، بل وأحيانًا تتفوق على، أخصائيي الأشعة المدربين. فعلى سبيل المثال، خلص تحليلٌ لـ 43 تجربة سريرية إلى أن تنظير القولون بمساعدة الذكاء الاصطناعي يكشف عن عدد أكبر من الأورام الحميدة مقارنةً بالتنظير التقليدي.
يُعدّ تحسين الدقة أمرًا بالغ الأهمية، إذ تُقدّر معدلات الخطأ البشري في الصور التشخيصية بنسبة تتراوح بين 3 و5 بالمئة، أي ما يُعادل حوالي 40 مليون خطأ سنويًا على مستوى العالم. مع ذلك، لا يكمن الحل ببساطة في استبدال البشر بالآلات. فبعد عشر سنوات من تنبؤ هينتون المثير، لم يعد السؤال الأهم هو ما إذا كان أداء البشر أو الذكاء الاصطناعي أفضل إحصائيًا في مهمة معينة، بل كيف يُمكن الجمع بين الدقة التقنية للذكاء الاصطناعي وخبرة البشر ومرونتهم لتحسين الدقة بما يُفيد المرضى.
العمل معًا
إن إيجاد أفضل طريقة لتصميم نظام تعاوني كهذا ليس بالأمر الهين. فحتى لو كان الذكاء الاصطناعي أكثر موثوقية في المتوسط من أخصائي الأشعة الماهر في تفسير بعض الصور، فإنه سيظل يرتكب بعض الأخطاء التي لا يرتكبها البشر، كما يقول أخصائي الأشعة كورتيس لانغلوتز، مدير مركز الذكاء الاصطناعي في الطب والتصوير بجامعة ستانفورد. وهذا يضع أخصائيي الأشعة في دور تقييم كل قرار يتخذه الذكاء الاصطناعي - والذي ستكون غالبيته العظمى صحيحة - وتحديد الحالات النادرة التي أخطأ فيها النظام.
يقول بول يي، أخصائي الأشعة ورئيس قسم المعلوماتية التصويرية الذكية في مستشفى سانت جود لأبحاث الأطفال في ممفيس بولاية تينيسي: "هذا يتطلب إعادة برمجة عقلية كاملة".
اعتاد الأطباء على تجاوز قرارات الحواسيب، لكن الوضع الآن مختلف. فقد دأبت تنبيهات السجلات الطبية الإلكترونية، التي تُفعّلها خوارزميات قائمة على قواعد محددة، على تحذير الأطباء لعقود من الزمن بشأن أمور مثل التفاعلات الدوائية الخطيرة المحتملة. ويقول لانغلوتز إن الأطباء عادةً ما يتجاهلون هذه التحذيرات في نصف الحالات تقريبًا. ويضيف: "سأتلقى بعض النصائح من الحاسوب، وسأضطر إلى تقييمها في ضوء جميع المعلومات الأخرى المتوفرة لديّ عن المريض، ثم أتخذ القرار الأنسب".
على النقيض من ذلك، تعتمد أنظمة تحليل الصور بالذكاء الاصطناعي في علم الأشعة عادةً على الشبكات العصبية القادرة على تحديد أنواع الأورام الفرعية، ورسم حدود الآفات، وأداء مهام تشخيصية أخرى بدقة عالية. وبخلاف الخوارزميات القائمة على القواعد، التي تقدم إجابات أو توجيهات يمكن للأطباء تفسيرها بسرعة بناءً على خبرتهم الطبية، تُوصف الشبكات العصبية بأنها أنظمة "صندوق أسود". لا تكشف نماذج الذكاء الاصطناعي هذه عادةً عن كيفية توصلها إلى القرار، مما يجعل مهمة أخصائي الأشعة في تحديد ما إذا كان سيرفضه أم لا أكثر غموضًا.
يقول تشارلز كان، محرر مجلة "Radiology: Artificial Intelligence"، وهي منشور تابع لجمعية الأشعة في أمريكا الشمالية: "هل هذا حقاً أمر غير طبيعي، أم أنني أغفل شيئاً ما يكتشفه الذكاء الاصطناعي بذكائه أو أياً كان؟ وهذا يمثل تحدياً حقيقياً بالنسبة لنا".
حق النقض
يُقدّم لانغلوتز مثالاً على أداة ذكاء اصطناعي نظرية قادرة على كشف 95% من عُقيدات الرئة في التصوير المقطعي المحوسب للصدر، بينما من المعروف أن أخصائيي الأشعة يكشفون 90% منها. يقول: "قد يقول البعض: 'الذكاء الاصطناعي أفضل من أخصائيي الأشعة، لذا يجب استبدال جميع أخصائيي الأشعة به'. لكنني أؤكد لكم أن أخصائي الأشعة سيكشف بعضاً من نسبة الـ 5% التي لم يكتشفها الجهاز. وذلك لأن ذكاء الآلة يختلف عن ذكاء الإنسان".
يستطيع الذكاء الاصطناعي فحص كل بكسل في الصورة دون أن يتعب أو يتشتت انتباهه، ومقارنتها بكل صورة أخرى صادفها من قبل. في المقابل، يُمكّن فهم أخصائيي الأشعة للأمراض من تفسير الصور بطرق لا يستطيع الذكاء الاصطناعي القيام بها.
تقول نينا كوتلر، كبيرة مسؤولي الذكاء الاصطناعي الطبي في شركة موزاييك كلينيكال تكنولوجيز: "كيف نضمن أنه عندما يفكر الذكاء الاصطناعي وأخصائيو الأشعة بشكل طبيعي بطريقة مختلفة، فإن أخصائي الأشعة يتقبل دائمًا صحة الذكاء الاصطناعي ويرفضه في كل مرة يكون فيها مخطئًا؟". وتضيف: "ليس الأمر سهلاً بالضرورة، ولكن هناك طرقًا لتحقيق ذلك".
بهدف إنشاء فريق مثالي يجمع بين الذكاء الاصطناعي والبشر، يسعى أخصائيو الأشعة حول العالم إلى تعلم كيفية التعاون مع الذكاء الاصطناعي لكي يستفيدوا هم ومرضاهم من مزاياه. يتطلب هذا التعاون التعامل مع التحيزات اللاواعية التي قد تدفع الطبيب إما إلى الاعتماد المفرط على الذكاء الاصطناعي أو تجاهل نتائجه بشكل غير مناسب. لذا، وللعمل مع هذه الأنظمة على النحو الأمثل، يحتاج أخصائيو الأشعة إلى تقدير موثوقية الذكاء الاصطناعي بشكل عام مع القدرة على رصد أخطائه. يقول لانغلوتز: "من المفيد معرفة القليل عن كيفية عمل هذه الأنظمة حتى تتمكن من فهم متى قد تقودك الخوارزمية إلى الضلال بشكل أفضل".
عندما يرتكب الإنسان أو الآلة خطأً في تفسير الصورة الطبية، فهناك طريقتان محتملتان للخطأ: النتيجة السلبية الكاذبة تغفل وجود المرض، بينما النتيجة الإيجابية الكاذبة ترى المرض في حين أنه غير موجود في الواقع.
بالنسبة للأمراض النادرة - ومعظم الأمراض نادرة نسبيًا - فإن أي جهاز تشخيصي سيميل إلى إنتاج الكثير من النتائج الإيجابية الخاطئة، وذلك ببساطة لأنه يتعامل مع أعداد كبيرة من الأشخاص غير المصابين بالمرض، مما يمنحه فرصًا أكبر لإصدار إنذارات خاطئة. يحتاج الطبيب إلى أن يكون قادرًا على تمييز هذه النتائج الإيجابية الخاطئة وتجاوزها، مع الاستمرار في تحديد التشخيص الصحيح النادر نسبيًا الذي يقدمه الجهاز. يُطلق على الثقة المفرطة في نتائج الجهاز - سواء كانت إيجابية أم سلبية - اسم "انحياز الأتمتة".
لكن من المهم أيضًا تجنب قبول النتائج السلبية الخاطئة. على سبيل المثال، قد لا يكتشف نظام الذكاء الاصطناعي وجود دم في الدماغ في فحص التصوير المقطعي المحوسب أو التصوير بالرنين المغناطيسي، مع أنه موجود بالفعل. يُطلق على الثقة في مثل هذه الأخطاء اسم "الرضا عن النفس في مجال الأتمتة".
يقول كوتلر: "هاتان المشكلتان تتعلقان بالسماح للذكاء الاصطناعي بتغيير مستوى شك أخصائي الأشعة دون أن يدرك ذلك". مع مرور الوقت، قد يبدأ الناس في تصديق إجابات الذكاء الاصطناعي بشكل مفرط. وقد وجدت إحدى الدراسات أن حتى أخصائيي الأشعة ذوي الخبرة لاحظوا انخفاضًا كبيرًا في دقة تفسيرهم لصور الثدي الشعاعية عندما اتُخذت قراراتهم تحت تأثير تنبؤات خاطئة من الذكاء الاصطناعي.
من ناحية أخرى، فإن مسألة عدم الثقة بالذكاء الاصطناعي تبدو أكثر منطقية. فمن الطبيعي أن يشكّك الكثيرون في أي تقنية جديدة، لا سيما تلك التي اتُهمت باحتمالية فقدان وظائفهم، إلى أن تثبت جدارتها. ومما يزيد الأمر تعقيدًا أن أنظمة الذكاء الاصطناعي الموثوقة عادةً ما ترتكب أخطاءً واضحة تختلف عن الأخطاء البشرية. يقول كوتلر: "لذا، عندما ترى خطأً بسيطًا، أو نتيجة إيجابية خاطئة، تقول لنفسك: 'بالطبع، الذكاء الاصطناعي ليس ذكيًا'، ويمكنك حينها تجاهله". تقترح معالجة هذه التحيزات من خلال مراقبة مدى توافق أو اختلاف أخصائيي الأشعة مع زملائهم في مجال الذكاء الاصطناعي بمرور الوقت، والتدخل إذا بدا أنهم يبالغون في أي من الاتجاهين. تقول كوتلر: "إذا كان أخصائيو الأشعة يقبلون نتائج الذكاء الاصطناعي في 99 حالة من أصل 100، ونحن نعلم أن دقتها لا تتجاوز 95%، فإننا نتحدث مع ذلك الأخصائي".
لكن مجرد إخبار أخصائيي الأشعة بأن أداة الذكاء الاصطناعي دقيقة بنسبة 95% لا يكفي، كما يقول كوتلر. فالتدريب ضروري لكي يعرف الأطباء ما الذي يجب البحث عنه ومتى. على سبيل المثال، يحتاجون إلى معرفة أن أداة ذكاء اصطناعي معينة ستخطئ في 30% من عمليات المسح إذا تحرك المريض داخل جهاز التصوير. ومع ذلك، أفاد أكثر من ربع الأطباء الذين شاركوا في استطلاع أجرته الجمعية الطبية الأمريكية عام 2026 أنهم لم يتلقوا أي تدريب على الذكاء الاصطناعي، بينما قال 11% فقط إنهم تلقوا تدريبًا مكثفًا.
يدعو كوتلر أيضاً إلى أن تُقدّم أدوات الذكاء الاصطناعي تقديراً لمستوى الثقة لكل تقييم بدلاً من مجرد إجابة بنعم أو لا، لأنه لا يُتوقع من أي أخصائي أشعة الإلمام بتفاصيل أنظمة الذكاء الاصطناعي المتعددة. ومن المتوقع أن تتزايد هذه الأنظمة عدداً وتعقيداً.
يقول لانغلوتز: "ما زلنا في بداية فهم كيفية تحسين نظام التفاعل بين الإنسان والآلة". ويضيف أن الأمر المهم الذي يجب على أخصائيي الأشعة إدراكه اليوم هو نفس ما قاله قبل نحو عقد من الزمن ردًا على تنبؤات رائد الذكاء الاصطناعي: ليس الأمر أن الذكاء الاصطناعي سيحل محل أخصائيي الأشعة، بل إن أخصائيي الأشعة الذين يستخدمون الذكاء الاصطناعي سيحلون محل أولئك الذين لا يستخدمونه.
