يتزايد الاهتمام بالذكاء الاصطناعي (AI) وتطبيقاته الطبية، بما في ذلك تحليل الصور التشخيصية، وتخطيطات كهربائية القلب، وغيرها من البيانات السريرية. وتوفر هذه التقنيات فرصًا لدعم العاملين في المجال الصحي في اكتشاف الحالات غير الطبيعية واتخاذ قرارات مستنيرة. ومع ذلك، فإن فاعليتها لا تعتمد على الأداء التقني فحسب، بل تعتمد أيضًا على مدى موثوقية عملها لدى مختلف فئات المرضى. يُعدّ التحيز الخوارزمي أحد التحديات المهمة في هذا المجال، ويُقصد به وجود اختلافات منهجية في أداء أنظمة الذكاء الاصطناعي قد تؤدي إلى الإضرار بفئات معينة من المرضى أو تقديم نتائج أقل دقة لهم مقارنةً بغيرهم. كيف يحدث التحيز في الذكاء الاصطناعي الطبي؟ تتعلم نماذج الذكاء الاصطناعي الأنماط من البيانات المستخدمة في تطويرها وتدريبها. وإذا لم تكن هذه البيانات ممثلة بصورة كافية للفئات السكانية التي سيُستخدم النظام معها، فقد يؤدي ذلك إلى تطوير نموذج أقل دقة في التعامل مع بعض الفئات. على سبيل المثال، قد لا يتمكن نظام ذكاء اصطناعي مخصص لتشخيص الأمراض الجلدية، والذي جرى تطويره بالاعتماد بصورة أساسية على صور البشرة الفاتحة، من التعرّف على بعض الأمراض الجلدية بالدقة نفسها لدى الأشخاص ذوي البشرة الداكنة. ويمكن أن تظهر مشكلات مماثلة عندما تكون البيانات غير كافية لتمثيل فئات عمرية معينة، أو أحد الجنسين، أو خلفيات عرقية مختلفة، أو بيئات سريرية متنوعة. ولا يقتصر التحيز على بيانات التدريب وحدها، إذ يمكن أن ينشأ أيضًا نتيجة عوامل أخرى، مثل اختلاف جودة الصور، وأجهزة القياس، والممارسات السريرية، وطرق تصنيف التشخيصات، وآليات حصول المرضى على الخدمات الصحية. لذلك، فإن تحقيق دقة إجمالية مرتفعة لا يعني بالضرورة أن النظام يقدم أداءً متساويًا لجميع فئات المرضى. دور المهندس في بناء أنظمة أكثر عدالة تتطلب معالجة التحيز الخوارزمي اتباع منهجية علمية منظمة تشمل جميع مراحل تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي الطبي واستخدامها. وينبغي للمهندسين والباحثين العمل على توفير مجموعات بيانات ممثلة بصورة مناسبة، وتقييم أداء النماذج لدى الفئات الفرعية المختلفة من المرضى، والتحقق من أسباب الاختلافات في الحساسية والنوعية وغيرها من المقاييس ذات الأهمية السريرية. كما يُعدّ التحقق من صلاحية النماذج باستخدام بيانات مأخوذة من مؤسسات وبيئات صحية مختلفة عن تلك التي استُخدمت في تطويرها خطوة مهمة لضمان قدرتها على العمل في ظروف واقعية ومتنوعة. ويمكن أن تساعد أساليب تفسير قرارات الذكاء الاصطناعي الأطباء على فهم الخصائص التي تؤثر في التنبؤات التي يقدمها النظام. ومع ذلك، فإن التفسير الذي ينتجه النظام لا يُثبت، بحد ذاته، أن التنبؤ صحيح أو خالٍ من التحيز. ويجب أن تستمر مراقبة الأداء بعد تطبيق النظام في المؤسسات الصحية، إذ يمكن أن تتغير خصائص المرضى، والممارسات السريرية، ومصادر البيانات بمرور الوقت، مما قد يؤثر في كفاءة النموذج. ولهذا، تُعدّ الوثائق الفنية الواضحة، والإشراف البشري المناسب، وحوكمة البيانات، ووجود آليات للإبلاغ عن المشكلات، عناصر أساسية لضمان الاستخدام المسؤول لهذه التقنيات. من الأداء التقني إلى المسؤولية الأخلاقية تجمع هندسة الطب الحياتي بين المبادئ الهندسية وفهم وظائف جسم الإنسان والتكنولوجيا الطبية والاحتياجات السريرية. ومع تزايد دمج الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية، يصبح مهندسو الطب الحياتي في موقع مهم لتقييم الأنظمة الطبية، ليس فقط من حيث قدرتها على أداء وظائفها، بل أيضًا من حيث الفئات التي تخدمها والظروف التي تحقق فيها أفضل أداء. إن تطوير أنظمة ذكاء اصطناعي طبية جديرة بالثقة يتطلب أكثر من مجرد تحقيق نسبة مرتفعة من الدقة؛ فهو يستلزم توفير أدلة علمية تثبت أن التقنية تتمتع بمستوى مناسب من الموثوقية للاستخدام السريري المقصود، مع فهم حدودها ومخاطرها المحتملة. وفي نهاية المطاف، تمثل العدالة في الذكاء الاصطناعي الطبي تحديًا تقنيًا ومسؤولية أخلاقية في آنٍ واحد. ومن خلال إعطاء الأولوية للتحقق العلمي الدقيق، والشفافية، وسلامة المرضى، يستطيع مهندسو الطب الحياتي الإسهام في تطوير تقنيات تشخيصية أكثر موثوقية وإنصافًا، وقادرة على خدمة مختلف فئات المجتمع.