الكمّ والذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية: كيف يختلفان ولماذا يجب على القادة الاستعداد لتقاربهما

• يشهد قطاع الرعاية الصحية تحولا عميقا مع تسارع تطور الذكاء الاصطناعي والتقنيات الكمّية، حيث يفتح هذا التقارب آفاقا جديدة لتشخيص الأمراض، وتسريع اكتشاف الأدوية، وحماية البيانات الصحية.
• لقد أسهم الذكاء الاصطناعي بالفعل في تحسين الكفاءة ودقة التشخيص وتوسيع وصول المرضى إلى الخدمات الصحية، غير أن الحوسبة التقليدية تبقى عاجزة عن نمذجة التفاعلات الجزيئية المعقدة أو رصد الإشارات المرضية فائقة الدقة في مراحلها المبكرة جدا.
• في المقابل، تنتقل تقنيات الحوسبة الكمّية والاستشعار الكمّي والاتصالات الكمّية من الإطار النظري إلى الاستخدامات السريرية المبكرة. وعند دمجها مع الذكاء الاصطناعي، يمكن لهذه التقنيات أن تسرّع اكتشاف الأدوية، وتمكّن من تشخيص الأمراض في مراحل أبكر، وتعزز أمن البيانات الصحية.

إن بناء أنظمة أمن سيبراني مقاومة للهجمات الكمّية، وإطلاق مشاريع تجريبية لاكتساب الخبرة المؤسسية، وتطوير مهارات الفرق في مجالات الذكاء الاصطناعي والكمّ معا، تمثل خطوات أساسية لدفع هذا التقارب نحو تحقيق مكاسب أكبر في قطاع الصحة.

تخيّل مريضا يعاني من ألم في الصدر يصل إلى قسم الطوارئ. خلال دقائق، يرصد جهاز تخطيط القلب المغناطيسي الكمّي اضطرابات كهربائية دقيقة لا تستطيع أجهزة تخطيط القلب التقليدية كشفها، فيتم التحذير من حالة مهددة للحياة قبل حدوث أضرار لا يمكن عكسها.

هذه ليست رؤية مستقبلية بعيدة، بل واقع يجري التحقق منه اليوم في «مايو كلينيك»، وهو ما يشير إلى نقطة تحول جديدة في مجال الرعاية الصحية.

فالذكاء الاصطناعي يغيّر بالفعل الخطوط الأمامية للرعاية الصحية، لكن التقنيات الكمّية تظهر كحلول للتحديات العلمية والحسابية التي لا يمكن للذكاء الاصطناعي أو الأنظمة التقليدية وحدها تجاوزها.

وبالتالي، لم يعد السؤال المطروح أمام قادة الصحة والرعاية الصحية هو ما إذا كانت التقنيات الكمّية ستعيد تشكيل الطب، بل ما إذا كانت أنظمتهم ستكون مستعدة للمشاركة في هذا التحول والاستفادة منه.

الدقة والكفاءة والقيمة على مستوى النظام

أصبح الذكاء الاصطناعي جزءا أساسيا من العمليات السريرية. فمن أتمتة التوثيق إلى تحليل الصور الطبية والتنبؤ بالحالات الحرجة، تسهم الأدوات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي في تسريع سير العمل وتقليل الأعباء الإدارية.

ومن المتوقع أن يصل حجم سوق الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية إلى 491 مليار دولار بحلول عام 2032، بمعدل نمو سنوي يبلغ 43%، ما يعكس سرعة دمج هذه الأدوات في العمليات الصحية.

ويحقق الذكاء الاصطناعي اليوم قيمة ملموسة من خلال:

• تقليل عبء العمل على الأطباء عبر أتمتة الملاحظات الطبية، ومعالجة المطالبات، ودعم قرارات الفرز الطبي.

• تعزيز دقة التشخيص، خاصة في مجال التصوير الطبي، حيث يتركز أكثر من 70% من أدوات الذكاء الاصطناعي المعتمدة من هيئة الغذاء والدواء الأميركية.

• توسيع وصول المرضى إلى الرعاية الصحية من خلال الطب الافتراضي والمراقبة المستمرة والكشف المبكر عن الأمراض.

ومع ذلك، يظل الذكاء الاصطناعي مقيدا بحدود الحوسبة التقليدية. فهو قادر على تحليل الأنماط في البيانات على نطاق واسع، لكنه لا يستطيع نمذجة التفاعلات الكمّية التي تقوم عليها العمليات البيولوجية، ولا محاكاة السلوك الجزيئي المعقد. كما أنه غير قادر على رصد الإشارات المرضية فائقة الدقة التي تقع دون حدود القياس التقليدي.

وهنا بالتحديد يبرز دور التقنيات الكمّية.

الدور الناشئ للتقنيات الكمّية في مواجهة أعقد تحديات علم الأحياء

ركائز القيمة للتقنيات الكمّية
الصورة: المنتدى الاقتصادي العالمي وأكسنتشر

تتقدم التقنيات الكمّية، بما في ذلك الحوسبة الكمّية والاستشعار الكمّي والاتصالات الكمّية، لمعالجة تحديات جوهرية في البحث الطبي الحيوي والرعاية السريرية.

يوضح الكتاب الأبيض الصادر عن المنتدى الاقتصادي العالمي بعنوان التقنيات الكمّية: ضرورات استراتيجية لقادة الصحة والرعاية الصحية أربع ركائز للقيمة تزداد فيها أهمية التقنيات الكمّية، كما هو موضح أدناه.

لقد سرّع الذكاء الاصطناعي من وتيرة اكتشاف الأدوية، لكنه لا يزال يواجه صعوبات في التنبؤ بالسمّية، ونمذجة الآليات البيولوجية، وتحديد الإشارات المبكرة جدا للأمراض. وتستهدف التقنيات الكمّية سد هذه الفجوات.

فالكيمياء الكمّية تمتلك القدرة على محاكاة الأنظمة الجزيئية والبيولوجية بدقة فيزيائية عالية؛ بينما يتيح الاستشعار الكمّي الكشف عن الإشارات المغناطيسية والكهربائية الحيوية في الزمن الحقيقي وبطرق غير تدخّلية؛ وتوفر الاتصالات الكمّية وسائل متقدمة لتأمين السجلات الصحية الإلكترونية، وسير العمل السريري، وأنظمة الذكاء الاصطناعي في عالم ما بعد الحوسبة التقليدية.

هذه القدرات توسّع ما يمكن للذكاء الاصطناعي تحقيقه بمفرده.

من النظرية إلى الواقع السريري

بدأت التطبيقات المبكرة بالفعل في إعادة تشكيل الممارسة الطبية. تعمل كل من «آي بي إم» و«كليفلاند كلينيك» على تطوير أبحاث طبية حيوية مدعومة بالحوسبة الكمّية؛ وتختبر «مايو كلينيك» تقنية تخطيط القلب المغناطيسي الكمّي لتسريع فرز حالات القلب؛ فيما تستكشف جامعة شيكاغو ومبادرة «ويلكم ليب» اكتشاف المؤشرات الحيوية المعززة كمّيا؛ وتبني اتحادات أوروبية شبكات اتصالات آمنة كمّيا.

وبذلك، تنتقل التقنيات الكمّية من الإطار النظري إلى بيئات سريرية مبكرة.

ويجسّد التعاون بين «موديرنا» و«آي بي إم» تكامل الذكاء الاصطناعي مع التقنيات الكمّية. فالذكاء الاصطناعي التقليدي يسرّع تحسين المرشحين الدوائيين، لكنه يعجز عن نمذجة التعقيد الكبير لطيّ الحمض النووي الريبي. هنا، تمكّن الحوسبة الكمّية من تقييم هذه التفاعلات، بينما يتولى الذكاء الاصطناعي تفسير النتائج وتنسيق سير العمل الهجين.

وفي التجارب الأولية، أنتجت الخوارزميات الكمّية تنوعا أكبر في الحلول، ما أتاح تصاميم علاجية قابلة للتطبيق لم تتمكن الأنظمة التقليدية من رصدها، وقلّصت زمن النمذجة من أسابيع إلى ساعات. فالتقنيات الكمّية توسّع أفق الاكتشاف العلمي، والذكاء الاصطناعي يتيح استخدامها عمليا.

تقنيتان، جداول زمنية مختلفة، ووجهة استراتيجية واحدة

يعمل الذكاء الاصطناعي والتقنيات الكمّية ضمن آفاق تبنٍّ مختلفة جذريا:

• أفق الذكاء الاصطناعي فوري، ويحقق مكاسب ملموسة اليوم في الكفاءة والدقة وتوسيع الوصول.

• أما أفق التقنيات الكمّية فهو تحويلي، ويتطلب استثمارا مبكرا لإطلاق اختراقات قد تعيد تعريف كيفية اكتشاف الأمراض وعلاجها وفهمها.

ولا يمثل هذا التباين توترا، بل فرصة. فالذكاء الاصطناعي يعزز الأسس الرقمية والتشغيلية للرعاية الصحية، بينما توسّع التقنيات الكمّية حدود ما يمكن للعلم والحوسبة تحقيقه. وسيتيح تقاربهما الكشف المبكر عن الأمراض، وعلاجات أكثر دقة، وبنى بيانات أكثر متانة، وقدرات علمية جديدة.

وسيتوقف ما إذا كان هذا التقارب سلسا أو مجزّأ على القرارات التي يتخذها القادة اليوم، من حيث كيفية تنظيم أطر البيانات، وتطور معايير التشغيل البيني، وتكيّف نماذج الحوكمة والأمن السيبراني، والاستعداد البشري للقوى العاملة.

ولن يكون القطاع جاهزا إلا إذا كانت أسس الذكاء الاصطناعي الحالية قوية وقابلة للتكيف مع المستقبل.

تحديات مشتركة: الحوكمة، المواهب والثقة

يواجه كل من الذكاء الاصطناعي والتقنيات الكمّية تحديات نظامية مشتركة تتطلب عملا منسّقا، من بينها:

• تعقيد الحوكمة في ظل أطر تنظيمية مجزأة.

• نقص الكفاءات، من خبراء التقنيات الكمّية إلى قادة سريريين ملمين بالذكاء الاصطناعي.

• مخاطر عدم المساواة، إذ لا تزال البنية التحتية الرقمية غير متكافئة، ما قد يحصر التشخيص الكمّي في مؤسسات نخبوية ويزيد الفجوة مع المجتمعات الأقل حظا.

• فجوات في التشغيل البيني قد تحد من توسع التقنيتين.

وكما يبرز الشكل الرابع في الكتاب الأبيض للمنتدى الاقتصادي العالمي، فإن التقدم في التقنيات الكمّية والذكاء الاصطناعي يتطلب ركائز تمكينية واضحة. ومعالجة هذه الركائز للذكاء الاصطناعي اليوم ستسرّع الجاهزية للتقنيات الكمّية غدا.