The Ulutas Medical Journal p-ISSN 2149-0430 e-ISSN 2149-388X

The Ulutas Medical Journal · ISSN 2149-0430 (مطبوع), 2149-388X (إلكتروني) · https://www.ulutasmedicaljournal.com/?mno=246747

افتتاحية · وصول مفتوح

Editorial: Applicability of Artificial Intelligence in Medical Analysis and Ethical Issues

ترجمة آلية للعنوان والملخص والنص الكامل. الأصل الإنجليزي

  • Kemal Turker Ulutas1
  1. Department of Clinical Biochemistry, Hatay Reyhanli State Hospital, Ministry of Health, Hatay, Turkiye ROR
تنزيل PDF (280.0 KB) طريقة الاقتباس doi:10.5455/umj.20250310075848

الملخص

وتتحول الاستخبارات الفنية بسرعة التحليل الطبي عن طريق التمكين من التصوير التشخيصي المتقدم، والتحليلات التنبؤية، واستراتيجيات العلاج الشخصية. This editorial reviews the dual-edged nature of AI integration into healthcare. من ناحية، قدرة (آي آي) على تجهيز مجموعات بيانات واسعة ومعقدة يمكن أن تعزز بشكل كبير الدقة التشخيصية وتبسيط سير العمل السريري ومن جهة أخرى، يثير نشره مسائل أخلاقية بالغة الأهمية، بما في ذلك خصوصية البيانات، والتحيز الافتراضي، والطابع الشاذ للعديد من عمليات صنع القرار في إطار مبادرة AI. وعلاوة على ذلك، تؤدي التحديات في مجال الشفافية والمساءلة إلى تعقيد الاعتماد السريري لهذه التكنولوجيات. وتؤكد هذه المادة الحاجة الملحة إلى أطر تنظيمية قوية وتعاون متعدد التخصصات من خلال دراسة أوجه التقدم الأخيرة وما يرتبط بها من معضلات أخلاقية. وفي نهاية المطاف، في حين أن منظمة العفو الدولية تبشر بتثبيت رعاية المرضى، فإن تنفيذها المستدام والمنصف يتوقف على تحقيق التوازن بين الابتكار التكنولوجي والرقابة الأخلاقية.

الكلمات المفتاحية

النص الكامل

ترجمة آلية للنص الكامل؛ النسخة المعتمدة هي الأصل الإنجليزي. الأصل الإنجليزي

أيها القراء الأعزاء والمؤلفون، التطور السريع لتكنولوجيات الاستخبارات الاصطناعية يغير قطاعات متعددة، والرعاية الصحية في مقدمة هذه الثورة (1)وقد أصبحت الأدوات التي تحركها منظمة العفو الدولية تستخدم حالياً على نحو متزايد في التحليل الطبي - بدءاً من التصوير التشخيصي والتحليلات التنبؤية إلى وضع استراتيجيات للعلاج الشخصي (2)- في حين أن إمكانات التنفيذ في تعزيز الدقة التشخيصية والكفاءة التشغيلية هائلة، فإن إدماجه في الممارسات السريرية يثير مسائل أخلاقية معقدة (3)ويبحث هذا التحرير كل من الفوائد التحويلية والتحديات الأخلاقية المرتبطة بتطبيق المعايير المحاسبية الدولية في التحليل الطبي (4).

In recent years, there has been aurg in AI applications designed to support clinicians by analyzing complex datasets and interpreting medical images (1, 2)برهنت خوارزميات تعلم الآلات على القدرات في تفسير الصور الإشعاعية، وكشف الأنماط الخفية في بيانات المرضى، وحتى التنبؤ بتفشي الأمراض (4, 5)استخدام الشبكات العصبية المتقدمة ونظم التعلم العميق أيضا لتحليل البيانات الجينية، وزيادة تعزيز استراتيجيات الكشف عن الأمراض المبكرة والعلاج الشخصي (6)وتؤكد هذه الابتكارات على قدرة منظمة العفو الدولية على استكمال الأساليب السريرية التقليدية وتحسين عمليات صنع القرار (4).

قدرة منظمة العفو الدولية على تجهيز كميات كبيرة من البيانات تتجاوز القدرة البشرية، مما يتيح تحديد الأنماط التي يمكن تجاهلها لولا ذلك (5, 7)- حققت الخوارزميات في التصوير تشخيصاً يتنافس مع علماء الأشعة الخبراء، مما أدى إلى انخفاض الأخطاء التشخيصية والتعجيل برعاية المرضى (2, 4)وعلاوة على ذلك، تتيح منظمة العفو الدولية للمهنيين، بتأهيل المهام الروتينية، تخصيص المزيد من الوقت لإدارة القضايا المعقدة وتوفير الرعاية المباشرة (8)التحليلات التي تقودها منظمة العفو الدولية تؤدي إلى إحداث ثورة في الطب الوقائي عن طريق تحليل بيانات آنية لتحديد الأفراد المعرضين لخطر كبير بالنسبة لبعض الظروف، مما يمكّن من اتخاذ إجراءات في الوقت المناسب ويحتمل أن يقلل من تكاليف الرعاية الصحية العامة (7, 9).

Despite the promising benefits, the integration of AI into medical analysis brings several ethical dilemmas. ويتمثل أحد الشواغل الرئيسية في خصوصية البيانات وأمنها، حيث تتطلب منظمة العفو الدولية كميات كبيرة من البيانات العالية الجودة والتي كثيرا ما تكون حساسة. The aggregation and analysis of this information pose risks of inadvertent privacy breaches and misuse (6)الامتثال لأنظمة من قبيل خطة العمل المتعلقة بفيروس نقص المناعة البشرية والناتج المحلي الإجمالي أمر أساسي لحماية بيانات المرضى (8)ويتمثل تحد آخر في التحيز والإنصاف. خوارزميات منظمة العفو الدولية لا تكون سوى موضوعية مثل البيانات المستخدمة لتدريبها؛ ويمكن أن تؤدي التحيزات التاريخية في مجموعات البيانات إلى تفاوت في الأداء بين مختلف السكان (3, 10)تخفيف التحيزات يتطلب بذل جهود متواصلة لوضع مجموعات بيانات تمثيلية وإجراء تقييم مستمر لأداء الخوارزميات (11).

وتشكل الشفافية والمساءلة أيضا تحديات كبيرة. The “black box” nature of many AI models makes it difficult to understand the decision-making processes behind their outputs, complicating both clinical trust and accountability (12)هذا الافتقار إلى التفسير يؤكد الحاجة إلى منهجيات تجعل عمليات صنع القرار في إطار التنفيذ أكثر شفافية وفهماً (12)ويجب أيضاً أن تتطور الأطر القانونية لمواجهة التحديات الفريدة التي تطرحها منظمة العفو الدولية في مجال الطب. ولا يزال تحديد المسؤولية في حالات التشخيص الخاطئ أو أخطاء المعاملة التي تنطوي على معلومات إضافية معقدة، مما يتطلب مبادئ توجيهية واضحة توازن الابتكار مع سلامة المرضى (10).

The integration of AI into medical analysis represents a paradigm shift in healthcare, offering benefits such as increased diagnostic accuracy, personalized treatment strategies, and improved operational efficiency (1)غير أن هذه الفوائد يجب أن تكون متوازنة بعناية من الضرورات الأخلاقية، بما في ذلك خصوصية البيانات والشفافية والمساءلة (3, 10, 11)وتشير أفضل الممارسات الناشئة إلى أن تحقيق المعايير الأخلاقية في مجال الطب ليس تحدياً تقنياً فحسب بل أيضاً تحدّياً اجتماعياً وسياسياً. (8, 12)المبادرات التعاونية التي تشمل أخصائيين في التكنولوجيا، والعيادات، وعلماء الأخلاقيات، والهيئات التنظيمية لها أهمية حاسمة لوضع معايير تحمي حقوق المرضى، مع تعزيز الابتكار (10).

منظمة العفو الدولية مستعدة لتغيير التحليل الطبي بتقديم قدرات غير مسبوقة في مجال تجهيز البيانات ودقة البيانات (1)ويتوقف إدماجها في الرعاية الصحية على التصدي للتحديات الأخلاقية الهامة، بما في ذلك الخصوصية القوية، والتخفيف من التحيز، وتعزيز الشفافية، ووضع معايير تنظيمية واضحة (3, 10, 11)وعد منظمة العفو الدولية في مجال الطب هائل، ولكن أيضا مسؤولية نشره بطريقة سليمة ومركزة للمرضى (1, 4)ونشجع العلماء على تقديم مقالات عن إمكانية تطبيق الاستخبارات الاصطناعية في التحليل الطبي والمسائل الأخلاقية، ونرسل تقارير لتسليط الضوء على هذا الموضوع.

الإقرارات

مساهمات المؤلفين (CRediT)
ساهم جميع المؤلفين بالتساوي في جميع أدوار CRediT الأربعة عشر (Conceptualization, Data curation, Formal analysis, Funding acquisition, Investigation, Methodology, Project administration, Resources, Software, Supervision, Validation, Visualization, Writing – original draft, Writing – review & editing).
التمويل

Funding information was not reported in the published version of this article.

تضارب المصالح
A conflict of interest statement was not reported in the published version of this article.
الموافقة الأخلاقية
Ethics committee approval was not required for this article, as it is based on previously published literature and does not involve human participants, patient data or animals.
إتاحة البيانات
Data sharing is not applicable to this article as no new data were created or analysed in this study.

المراجع (12)

11 من أصل 12 مرجعًا مرتبطة بمعرّف DOI.

  1. Topol E. Deep Medicine: How Artificial Intelligence Can Make Healthcare Human Again. New York: Basic Books; 2019. PubMed Google Scholar
  2. Esteva A, Kuprel B, Novoa RA, Ko J, Swetter SM, Blau HM, Thrun S. Dermatologist-level classification of skin cancer with deep neural networks. Nature. 2017;542 (7639):115–118. DOI Crossref PubMed Google Scholar
  3. Char DS, Shah NH, Magnus D. Implementing Machine Learning in Health Care—Addressing Ethical Challenges. N Engl J Med. 2018;378(11):981–983. DOI Crossref PubMed Google Scholar
  4. Obermeyer Z, Emanuel EJ. Predicting the Future—Big Data, Machine Learning, and Clinical Medicine. N Engl J Med. 2016;375(13):1216–1219. DOI Crossref PubMed Google Scholar
  5. Miotto R, Li L, Kidd BA, Dudley JT. Deep Patient: An Unsupervised Representation to Predict the Future of Patients from the Electronic Health Records. Sci Rep. 2016; 6:26094. DOI Crossref PubMed Google Scholar
  6. Beam AL, Kohane IS. Big Data and Machine Learning in Health Care. JAMA. 2018;319(13):1317– 1318. DOI Crossref PubMed Google Scholar
  7. Johnson AEW, Pollard TJ, Shen L, et al. MIMIC-III, a freely accessible critical care database. Sci Data. 2016; 3:160035. DOI Crossref PubMed Google Scholar
  8. Shortliffe EH, Sepúlveda MJ. Clinical Decision Support in the Era of Artificial Intelligence. JAMA. 2018;320(21): 2199–2200. DOI Crossref PubMed Google Scholar
  9. Krittanawong C, Zhang H, Wang Z, Aydar M, Kitai T. Artificial intelligence in precision cardiovascular medicine. J Am Coll Cardiol. 2017;69(21):2657– 2664. DOI Crossref PubMed Google Scholar
  10. Obermeyer Z, Powers B, Vogeli C, Mullainathan S. Dissecting racial bias in an algorithm used to manage the health of populations. Science. 2019; 366(6464): 447–453. DOI Crossref PubMed Google Scholar
  11. Nemati S, Holder A, Razmi F, Stanley MD, Clifford GD, Buchman TG. An interpretable machine learning model for accurate prediction of sepsis in the ICU. Crit Care Med. 2018;46(4):547– 553. DOI Crossref PubMed Google Scholar
  12. Rajkomar A, Dean J, Kohane I. Machine Learning in Medicine. N Engl J Med. 2019;380(14):1347– 1358. DOI Crossref PubMed Google Scholar

اقرأ النص الكامل

افتح ملف PDF هنا

جارٍ تحميل ملف PDF…

إذا لم يظهر ملف PDF هنا، استخدم زر التنزيل أعلاه.

كيف تقتبس هذه المقالة

Ulutas KT. Editorial: Applicability of Artificial Intelligence in Medical Analysis and Ethical Issues. Ulutas Med J. 2025;11(1):1-2. doi:10.5455/umj.20250310075848

Ulutas, K. T. (2025). Editorial: Applicability of Artificial Intelligence in Medical Analysis and Ethical Issues. The Ulutas Medical Journal, 11(1), 1–2. https://doi.org/10.5455/umj.20250310075848

Ulutas, K.T. (2025) 'Editorial: Applicability of Artificial Intelligence in Medical Analysis and Ethical Issues', The Ulutas Medical Journal, 11(1), pp. 1–2. doi: 10.5455/umj.20250310075848.

RIS (EndNote, Zotero) BibTeX JATS XML
تضمين هذه المقالة في موقعك

الصق هذا الكود في صفحتك. تعرض البطاقة العنوان والمؤلفين وDOI وترتبط بالمقالة.

الإبلاغ عن عدم اتساق
أرسل مخطوطة اتصل بنا