"إدارة وتطبيق الذكاء الاصطناعي في المستشفيات يتجاوز مرحلة التبني إلى التثبيت والاستقرار"
في الوقت الذي ينتشر تبني الذكاء الاصطناعي في المستشفيات، طالب المشاركون في منتدى متخصص بضرورة تحويل محور النقاش من "ماذا سيتم تبنيه؟" إلى "كيفية إدارة وتثبيت هذه التقنيات؟"
أعلن مكتب باروون للمحاماة اليوم الأربعاء أنه نظم، بالتعاون مع شركة كاليب وشركاه، أمس الثلاثاء في قاعة ملون بالطابق الخامس من الجناح الملحق لبرج إيلتا بحي سيتشو بسيول، المنتدى الأول لقادة الابتكار في الذكاء الاصطناعي تحت عنوان "التحول الكبير للذكاء الاصطناعي في المستشفيات والقفزة النوعية: من البيانات والحوكمة إلى الحلول السريرية".
في الجلسة الأولى المعنونة "تحول حوكمة الذكاء الاصطناعي"، قدم يانغ كوانغ-مو، أستاذ بكلية الطب بجامعة سونغكيونغوان ومدير مركز أبحاث الذكاء الاصطناعي بمستشفى سامسونغ سيؤول، عرضاً تحت عنوان "جوهر التحول الكبير للذكاء الاصطناعي في المستشفيات: المستشفى الذي تتدفق فيه البيانات"، حيث شخص الانقطاعات الهيكلية في الممارسة الفعلية. وأشار إلى أن "هناك فجوة كبيرة بين اجتياز الذكاء الاصطناعي في المستشفيات لاختبارات الأداء والتطبيق الفعلي في العمليات اليومية"، واستشهد بالانقطاعات بين المؤسسات (حدود معايير وطاقة المشاركة الطبية) والانقطاعات بين العمليات (القنوات المشتتة والتصنيف والتخصيص اليدوي) كمشاكل أساسية. وأكد أن التغييرات المؤسسية الداخلية والدولية، بما في ذلك قانون تحسين المستشفيات الألماني وخطة الخمس سنوات الموجهة من خلال تطبيق هيئة الخدمات الصحية الوطنية البريطانية والمشاريع الداعمة لإعادة الهيكلة في المستشفيات الفائقة التخصص في كوريا الجنوبية، تتطلب جميعاً بشكل مشترك "تعريف وربط المعلومات الضرورية".
قدم آن جو-هيون، محام بمكتب باروون، عرضاً تحت عنوان "التنظيم المحلي للذكاء الاصطناعي والاستجابة المستشفيات: نقاط التحقق من تنفيذ الذكاء الاصطناعي من خلال التنظيم والقانون"، تطرق فيه إلى التحديات التنظيمية التي تواجه المستشفيات. وأكد أن "الذكاء الاصطناعي في المستشفيات يخضع لا لقانون واحد بل للعديد من القوانين في نفس الوقت، بما في ذلك قانون الذكاء الاصطناعي الأساسي وتنظيم المنتجات الطبية الرقمية وقانون حماية البيانات الشخصية"، وشدد على أن "الخاضع للتنظيم ليس النموذج نفسه بل التوليفة بين معالجة البيانات وممارسات الاستخدام السريري". لفت أيضاً إلى أن نفس وظيفة الدعم السريري قد تخضع لمسارات تنظيمية مختلفة مثل الموافقة على أجهزة طبية، اعتماداً على سياق الإعلان والاستخدام الفعلي.
في الجلسة الثانية المعنونة "إستراتيجية وحلول الذكاء الاصطناعي"، قدم بيه كي-وون، مدير مركز الابتكار بشركة كاليب وشركاه، عرضاً تحت عنوان "إستراتيجية تجربة المستخدم في المستشفى والحوكمة: من الألف إلى الياء"، شخص فيه أنماط فشل التبني. أشار إلى أن "حالات التبني تتزايد لكن من يمنح الموافقة ومن يتحمل المسؤولية غير واضح"، وحدد "الفجوة بين التحقق والممارسة الفعلية، والتعب من التنبيهات، والغياب التام للإدارة اللاحقة مما يؤدي لتدهور الأداء والانحياز والتبعية للبائع والفراغات المسؤولية والحوكمة وانقطاع الاستدامة" كمظاهر لـ"سبعة أنواع من الفشل"، مرجعاً جميع الأسباب المشتركة إلى "الفراغ في الحوكمة". كما أشار إلى أنه عند تطبيق نفس مستوى المراجعة على جميع تطبيقات الذكاء الاصطناعي، تميل المستشفيات إلى تجاوز التنظيم مما يؤدي لزيادة "الذكاء الاصطناعي الظل (Shadow AI)".
اقترح كحل أن "عمل الجرد الذي يحدد جميع تطبيقات الذكاء الاصطناعي المنتشرة عبر المستشفى هو الخطوة الأولى"، واقترح مراجعة متفاوتة بما يتناسب مع مستوى المخاطر وإنشاء وحدة متخصصة وهيكل حوكمة متعدد الطبقات. وأكد أن "الحوكمة المصممة بشكل جيد لا تبطئ سرعة التبني بل تسرعها"، وأوصى بأن "تنظر الإدارة العليا إلى الامتثال التنظيمي ليس كعبء مالي بل كمسألة تسريع التبني".
قدمت لي سي-را، رئيسة فريق بشركة إيه آي نيشن، عرضاً تحت عنوان "الذكاء الاصطناعي المولود من الممارسة السريرية: قصة التطوير المشترك لحل مشاكل الجروح الضاغطة"، شخصت فيه تحديات الواقع الميداني. أوضحت أن "إدارة الجروح الضاغطة هي عملية تتطلب عمالة كثيفة تتضمن قياساً وتصويراً وتقييم المرحلة والتسجيل المتكررة لكل آفة"، وشاركت التحديات في تنقية البيانات المجمعة من الميدان والصعوبة في التمييز بين "الجروح الضاغطة المشفاة" والآفات المشابهة مثل التهاب الجلد.
قدمت تفاصيل رحلة التطوير المشترك لحل كشف الجروح الضاغطة المرحلي للذكاء الاصطناعي مع مستشفى يونسي سيفرانس على مدى 21 شهراً، وشرحت عملية تسييس حوالي 33,011 صورة آفة وتحديد أنظمة التصنيف ومعايير التقييم، وكذلك عملية المعالجة على ثلاث مراحل: الالتقاط والاستدلال (تجزئة منطقة الآفة وتصنيف المرحلة) والتحقق من النتائج. أكدت أن "هذا ليس منتجاً يبيعه بائع بل سجل تم بناؤه بالاشتراك مع الممارسة الفعلية".
في نقاش لوحة المناقشة، تولى لي جون-هي، مدير معهد الإستراتيجية الشركاتية بمكتب باروون، دور المنسق، بينما شارك كل من كيم كيونج-يون، مستشار الرعاية الصحية بشركة أمازون ويب سيرفيسز، ومين جيو-هونغ، مدير إستراتيجية المعلومات للمستشفى الذكي بمستشفى سيؤول سانت ماري، ولي إي-جيو، محام بمكتب باروون، وهان إون-جين، ممرضة متخصصة في فريق دعم الرعاية بمستشفى سيفرانس كمتحدثين، وركزت النقاشات على التحول في دور المستشفى والتحديات المتعلقة بالبيانات والحوكمة.
أكد مين جيو-هونغ، مدير إستراتيجية المعلومات بمستشفى سيؤول سانت ماري (والأمين العام لجمعية معلومات المستشفيات الكورية)، أن "المستشفى يجب أن يتحول من مكان للعلاج إلى منصة شاملة للرعاية الصحية تشمل الوقاية والإدارة الاستباقية"، وشدد على أن "توفير المعلومات الطبية الشخصية للأفراد أنفسهم بينما يتم استخدامها في بحوث الذكاء الاصطناعي من خلال الإجراءات المشروعة وإعادة تدوير هذه النتائج في الممارسة السريرية أمر ضروري، وأن المهمة الملحة هي امتلاك \"بيانات طبية جاهزة للذكاء الاصطناعي\" التي خضعت للتوحيد القياسي والتنقية وإدارة الجودة". أشار أيضاً إلى أن التحديات المشتركة للتحول الفعلي للذكاء الاصطناعي تشمل تحويل البيانات المتشتتة إلى هيكل قابل للوصول والتحكم وتعزيز هيكل ومعنى البيانات الموجودة.
أكد لي إي-جيو، محام بمكتب باروون، أن "جوهر حوكمة الذكاء الاصطناعي يكمن في فهم المستشفى للذكاء الاصطناعي الذي تستخدمه وتحديد إجراءات الموافقة والتحقق والمراقبة ومسؤولي المسؤولية وفقاً لمستويات المخاطرة"، وأوصى بـ"التمييز بين الذكاء الاصطناعي الداعم للعمليات الإدارية والذكاء الاصطناعي الذي يؤثر على الممارسة السريرية، وضمان السلطة النهائية لاتخاذ القرار للعاملين الطبيين، والحفاظ على نظام امتثال يسجل عمليات التحقق والتعديل والاستجابة للحوادث". وأضاف أن "هذه الحوكمة ليست تنظيماً بل أساس للتبني السريع والآمن للذكاء الاصطناعي".
قال لي دونغ-هون، المحامي الرئيسي بمكتب باروون، إن "التبني الناجح للذكاء الاصطناعي في الطب يتطلب ليس فقط تنظيم الذكاء الاصطناعي بل استجابة شاملة لمختلف القوانين والأنظمة بما في ذلك التنظيمات المتعلقة بالمنتجات الطبية الرقمية والأجهزة الطبية وحماية البيانات الشخصية واستخدام بيانات الرعاية الصحية والقانون الطبي"، وأضاف أن "مكتب باروون سيحقق دوره كشريك إستراتيجي من خلال فحص استباقي وحل المشاكل القانونية التي يواجهها قطاع الرعاية الصحية الرقمية".
أعلن مكتب باروون للمحاماة اليوم الأربعاء أنه نظم، بالتعاون مع شركة كاليب وشركاه، أمس الثلاثاء في قاعة ملون بالطابق الخامس من الجناح الملحق لبرج إيلتا بحي سيتشو بسيول، المنتدى الأول لقادة الابتكار في الذكاء الاصطناعي تحت عنوان "التحول الكبير للذكاء الاصطناعي في المستشفيات والقفزة النوعية: من البيانات والحوكمة إلى الحلول السريرية".
في الجلسة الأولى المعنونة "تحول حوكمة الذكاء الاصطناعي"، قدم يانغ كوانغ-مو، أستاذ بكلية الطب بجامعة سونغكيونغوان ومدير مركز أبحاث الذكاء الاصطناعي بمستشفى سامسونغ سيؤول، عرضاً تحت عنوان "جوهر التحول الكبير للذكاء الاصطناعي في المستشفيات: المستشفى الذي تتدفق فيه البيانات"، حيث شخص الانقطاعات الهيكلية في الممارسة الفعلية. وأشار إلى أن "هناك فجوة كبيرة بين اجتياز الذكاء الاصطناعي في المستشفيات لاختبارات الأداء والتطبيق الفعلي في العمليات اليومية"، واستشهد بالانقطاعات بين المؤسسات (حدود معايير وطاقة المشاركة الطبية) والانقطاعات بين العمليات (القنوات المشتتة والتصنيف والتخصيص اليدوي) كمشاكل أساسية. وأكد أن التغييرات المؤسسية الداخلية والدولية، بما في ذلك قانون تحسين المستشفيات الألماني وخطة الخمس سنوات الموجهة من خلال تطبيق هيئة الخدمات الصحية الوطنية البريطانية والمشاريع الداعمة لإعادة الهيكلة في المستشفيات الفائقة التخصص في كوريا الجنوبية، تتطلب جميعاً بشكل مشترك "تعريف وربط المعلومات الضرورية".
قدم آن جو-هيون، محام بمكتب باروون، عرضاً تحت عنوان "التنظيم المحلي للذكاء الاصطناعي والاستجابة المستشفيات: نقاط التحقق من تنفيذ الذكاء الاصطناعي من خلال التنظيم والقانون"، تطرق فيه إلى التحديات التنظيمية التي تواجه المستشفيات. وأكد أن "الذكاء الاصطناعي في المستشفيات يخضع لا لقانون واحد بل للعديد من القوانين في نفس الوقت، بما في ذلك قانون الذكاء الاصطناعي الأساسي وتنظيم المنتجات الطبية الرقمية وقانون حماية البيانات الشخصية"، وشدد على أن "الخاضع للتنظيم ليس النموذج نفسه بل التوليفة بين معالجة البيانات وممارسات الاستخدام السريري". لفت أيضاً إلى أن نفس وظيفة الدعم السريري قد تخضع لمسارات تنظيمية مختلفة مثل الموافقة على أجهزة طبية، اعتماداً على سياق الإعلان والاستخدام الفعلي.
في الجلسة الثانية المعنونة "إستراتيجية وحلول الذكاء الاصطناعي"، قدم بيه كي-وون، مدير مركز الابتكار بشركة كاليب وشركاه، عرضاً تحت عنوان "إستراتيجية تجربة المستخدم في المستشفى والحوكمة: من الألف إلى الياء"، شخص فيه أنماط فشل التبني. أشار إلى أن "حالات التبني تتزايد لكن من يمنح الموافقة ومن يتحمل المسؤولية غير واضح"، وحدد "الفجوة بين التحقق والممارسة الفعلية، والتعب من التنبيهات، والغياب التام للإدارة اللاحقة مما يؤدي لتدهور الأداء والانحياز والتبعية للبائع والفراغات المسؤولية والحوكمة وانقطاع الاستدامة" كمظاهر لـ"سبعة أنواع من الفشل"، مرجعاً جميع الأسباب المشتركة إلى "الفراغ في الحوكمة". كما أشار إلى أنه عند تطبيق نفس مستوى المراجعة على جميع تطبيقات الذكاء الاصطناعي، تميل المستشفيات إلى تجاوز التنظيم مما يؤدي لزيادة "الذكاء الاصطناعي الظل (Shadow AI)".
اقترح كحل أن "عمل الجرد الذي يحدد جميع تطبيقات الذكاء الاصطناعي المنتشرة عبر المستشفى هو الخطوة الأولى"، واقترح مراجعة متفاوتة بما يتناسب مع مستوى المخاطر وإنشاء وحدة متخصصة وهيكل حوكمة متعدد الطبقات. وأكد أن "الحوكمة المصممة بشكل جيد لا تبطئ سرعة التبني بل تسرعها"، وأوصى بأن "تنظر الإدارة العليا إلى الامتثال التنظيمي ليس كعبء مالي بل كمسألة تسريع التبني".
قدمت لي سي-را، رئيسة فريق بشركة إيه آي نيشن، عرضاً تحت عنوان "الذكاء الاصطناعي المولود من الممارسة السريرية: قصة التطوير المشترك لحل مشاكل الجروح الضاغطة"، شخصت فيه تحديات الواقع الميداني. أوضحت أن "إدارة الجروح الضاغطة هي عملية تتطلب عمالة كثيفة تتضمن قياساً وتصويراً وتقييم المرحلة والتسجيل المتكررة لكل آفة"، وشاركت التحديات في تنقية البيانات المجمعة من الميدان والصعوبة في التمييز بين "الجروح الضاغطة المشفاة" والآفات المشابهة مثل التهاب الجلد.
قدمت تفاصيل رحلة التطوير المشترك لحل كشف الجروح الضاغطة المرحلي للذكاء الاصطناعي مع مستشفى يونسي سيفرانس على مدى 21 شهراً، وشرحت عملية تسييس حوالي 33,011 صورة آفة وتحديد أنظمة التصنيف ومعايير التقييم، وكذلك عملية المعالجة على ثلاث مراحل: الالتقاط والاستدلال (تجزئة منطقة الآفة وتصنيف المرحلة) والتحقق من النتائج. أكدت أن "هذا ليس منتجاً يبيعه بائع بل سجل تم بناؤه بالاشتراك مع الممارسة الفعلية".
في نقاش لوحة المناقشة، تولى لي جون-هي، مدير معهد الإستراتيجية الشركاتية بمكتب باروون، دور المنسق، بينما شارك كل من كيم كيونج-يون، مستشار الرعاية الصحية بشركة أمازون ويب سيرفيسز، ومين جيو-هونغ، مدير إستراتيجية المعلومات للمستشفى الذكي بمستشفى سيؤول سانت ماري، ولي إي-جيو، محام بمكتب باروون، وهان إون-جين، ممرضة متخصصة في فريق دعم الرعاية بمستشفى سيفرانس كمتحدثين، وركزت النقاشات على التحول في دور المستشفى والتحديات المتعلقة بالبيانات والحوكمة.
أكد مين جيو-هونغ، مدير إستراتيجية المعلومات بمستشفى سيؤول سانت ماري (والأمين العام لجمعية معلومات المستشفيات الكورية)، أن "المستشفى يجب أن يتحول من مكان للعلاج إلى منصة شاملة للرعاية الصحية تشمل الوقاية والإدارة الاستباقية"، وشدد على أن "توفير المعلومات الطبية الشخصية للأفراد أنفسهم بينما يتم استخدامها في بحوث الذكاء الاصطناعي من خلال الإجراءات المشروعة وإعادة تدوير هذه النتائج في الممارسة السريرية أمر ضروري، وأن المهمة الملحة هي امتلاك \"بيانات طبية جاهزة للذكاء الاصطناعي\" التي خضعت للتوحيد القياسي والتنقية وإدارة الجودة". أشار أيضاً إلى أن التحديات المشتركة للتحول الفعلي للذكاء الاصطناعي تشمل تحويل البيانات المتشتتة إلى هيكل قابل للوصول والتحكم وتعزيز هيكل ومعنى البيانات الموجودة.
أكد لي إي-جيو، محام بمكتب باروون، أن "جوهر حوكمة الذكاء الاصطناعي يكمن في فهم المستشفى للذكاء الاصطناعي الذي تستخدمه وتحديد إجراءات الموافقة والتحقق والمراقبة ومسؤولي المسؤولية وفقاً لمستويات المخاطرة"، وأوصى بـ"التمييز بين الذكاء الاصطناعي الداعم للعمليات الإدارية والذكاء الاصطناعي الذي يؤثر على الممارسة السريرية، وضمان السلطة النهائية لاتخاذ القرار للعاملين الطبيين، والحفاظ على نظام امتثال يسجل عمليات التحقق والتعديل والاستجابة للحوادث". وأضاف أن "هذه الحوكمة ليست تنظيماً بل أساس للتبني السريع والآمن للذكاء الاصطناعي".
قال لي دونغ-هون، المحامي الرئيسي بمكتب باروون، إن "التبني الناجح للذكاء الاصطناعي في الطب يتطلب ليس فقط تنظيم الذكاء الاصطناعي بل استجابة شاملة لمختلف القوانين والأنظمة بما في ذلك التنظيمات المتعلقة بالمنتجات الطبية الرقمية والأجهزة الطبية وحماية البيانات الشخصية واستخدام بيانات الرعاية الصحية والقانون الطبي"، وأضاف أن "مكتب باروون سيحقق دوره كشريك إستراتيجي من خلال فحص استباقي وحل المشاكل القانونية التي يواجهها قطاع الرعاية الصحية الرقمية".
* تمت ترجمة هذا المقال تلقائيًا بواسطة الذكاء الاصطناعي.