هل يمكنك الوثوق بالذكاء الاصطناعي للحصول على نصائح صحية؟

    تخيل أنك تشعر بالتعب منذ أسابيع. ولم تعد الاستراتيجيات المعتادة —مثل الحصول على قسط من الراحة وشُرب المزيد من القهوة— مفيدة. قبل أن تقرر ما إذا كنت ستحدد موعدًا طبيًا مع اختصاصي الرعاية الصحية، تفتح أداة محادثة مدعومة بالذكاء الاصطناعي (AI) وتكتب "ما الحالات الصحية التي تُسبب الإرهاق؟"

    وفي غضون ثوانٍ، تظهر قائمة إجابات، تتضمن الإجهاد وفقر الدم ومشكلات الغدة الدرقية والاكتئاب والأمراض المزمنة والسرطان. تبدو المعلومات منظمة ودقيقة، ولكنها مخيفة بعض الشيء.

    ولكن هل يمكن الوثوق بهذه الإجابة؟ وكيف ينبغي أن تتصرف بناءً على هذه المعلومات؟

    المعلومات الصحية المأخوذة من الذكاء الاصطناعي تُستخدم على نطاق واسع

    يستخدم ثمانية أشخاص تقريبًا من كل عشرة أشخاص في الولايات المتحدة الإنترنت للحصول على إجابات حول الصحة. وبدلاً من تصفح المواقع الإلكترونية، يجد العديد من الأشخاص الإجابة عن تساؤلاتهم في ملخصات النتائج الصادرة عن الذكاء الاصطناعي وتظهر في أعلى نتائج البحث.

    إلا أن الأمر لا يتوقف عند هذا الحد، حيث يلجأ أكثر من شخص واحد من كل خمسة أشخاص حول العالم إلى استخدام برامج الدردشة الآلية التي تعمل بالذكاء الاصطناعي، مثل ChatGPT و Gemini، لطرح أسئلة حول الصحة. ويرجع ذلك إلى سرعتها وسهولة استخدامها وعدم تكبدهم أي تكاليف عند استخدامها. إلا أن خبراء مايو كلينك يحذرون من أن المعلومات الصادرة عن الذكاء الاصطناعي ليست موثوقة أو دقيقة دائمًا.

    أسبابٌ تجعلك لا تثق دائمًا ثقة تامة بالذكاء الاصطناعي

    توجد بعض القيود المهمة التي يجب مراعاتها عند استخدام الذكاء الاصطناعي للحصول على معلومات صحية:

    1. تشخيص المرض وعلاجه أمر غاية في التعقيد والصعوبة على مجرد آلة

    أدوات الذكاء الاصطناعي لا تملك سجلك الطبي الكامل، وكذلك من غير الصحيح أن ترفعه أو تشاركه معها. ولا تتمكن هذه الأدوات من فحصك أو إجراء اختبارات لك كما يفعل اختصاصي الرعاية الصحية. وتفتقر هذه الأدوات إلى القدرة على التفكير المنطقي كالبشر، ولا تستطيع أن تفسر لك كيفية توصلها إلى ما تستنتجه. وهذه السمات ضرورية جدًا لكي تُتخَذ قرارات طبية آمنة ودقيقة.

    2. يمكن أن يخطئ الذكاء الاصطناعي حتى إن بدا أسلوبه نابعًا عن ثقة

    فبرامج الدردشة الآلية التي تعمل بالذكاء الاصطناعي تعرض لك إجابات بناءً على أنماط تكرار معينة في قواعد البيانات لديها. ولا "تتقن" هذه البرامج المعلومات الطبية كما يتقنها اختصاصي الرعاية الصحية. وأحيانًا، تبدو المعلومات التي يعرضها الذكاء الاصطناعي مقنعة، لكنها تكون خاطئة تمامًا. وهذا الخطأ يُعرف بالهلوسة. فعلى سبيل المثال، سُجلت حالات أوصى فيها الذكاء الاصطناعي بتناول الصخور عندما سُئل عن كيفية الحصول على معادن أكثر من الطعام.

    3. قد تكون المعلومات الناتجة عن الذكاء الاصطناعي متحيزة

    يتم تدريب أنظمة الذكاء الاصطناعي على كميات هائلة من البيانات قد تحتوي على تحيزات أو هفوات. ويعني هذا أنها قد لا تعكس تجارب كل الناس بإنصاف. فعلى سبيل المثال، قد يغفل نظام الذكاء الاصطناعي عن مؤشرات الاكتئاب لكونه تعلّم من معلومات عن أشخاص في الولايات المتحدة ومناطق من أوروبا. ويرجع ذلك إلى عدم إدراكه أن الناس في بعض الثقافات يعبّرون عن الحزن من خلال أعراض جسدية مثل الصداع أو التعب، وليس عن طريق التحدث عن مشاعرهم.

    4. ينشر الذكاء الاصطناعي معلومات مضللة

    لا يميز الذكاء الاصطناعي بين الحقيقة والزيف. وقد يلتقط ردوده من مصادر غير دقيقة أو مضللة يجدها عبر الإنترنت. عندما يرى الناس قصصًا تثير القلق حول الصحة عبر الإنترنت، غالبًا يرسلونها أو يعيدون نشرها، حتى إذا كانوا على علم بأن المعلومات قد لا تكون صحيحة. ومع انتشار هذه المعلومات الخاطئة، تزداد أكثر وأكثر على الإنترنت. وبالتالي، قد يكرر الذكاء الاصطناعي هذه المعلومات الخاطئة.

    5. البشر والذكاء الاصطناعي لا يفهمان بعضهما جيدًا

    وجدت دراسة أن مَن يبحثون عن معلومات صحية عادةً لا يزودون برامج الدردشة الآلية التي تعمل بالذكاء الاصطناعي بمعلومات محددة وكافية لكي يحصلوا على ردود واضحة ودقيقة. كما أن الفروق الطفيفة في وصف الأعراض يمكن أن تؤدي إلى تغيير رد الذكاء الاصطناعي تمامًا، ما يجعلها أقل دقة. فعلى سبيل المثال، عندما سأل شخصان عن الأعراض نفسها بكلمات مختلفة، قدّم الذكاء الاصطناعي الرد الصحيح إلى أحدهما فقط، وكان مفاده ضرورة الحصول على رعاية طارئة.

    كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي بشكل أكثر أمانًا وفعالية

    إذا كنت لا تزال ترغب في استخدام الذكاء الاصطناعي للاطلاع على موضوع متعلق بالصحة، فإليك خطوات عملية لتقليل المخاطر:

    • استخدم الذكاء الاصطناعي للتثقيف العام وليس للحصول على تشخيص. الذكاء الاصطناعي أكثر ملاءمة لشرح المصطلحات الطبية أو تقديم نصائح عامة متعلقة بالصحة. على سبيل المثال، يمكن أن تسأل "ماذا يعني ارتفاع ضغط الدم بلغة بسيطة؟" أو "كيف يمكنني زيادة نشاطي الحركي خلال اليوم؟"
    • تحقق من صحة كل المعلومات التي تحصل عليها. تحقق من المعلومات باستخدام مصادر موثوقة مثل المواقع الإلكترونية الخاصة بمايو كلينك أو الجمعية الطبية الأمريكية. والأهم من ذلك، راجع المعلومات التي حصلت عليها من الذكاء الاصطناعي مع فريق الرعاية الصحية.
    • اسأل أسئلة واضحة ومحددة. بدلاً من أن تسأل "هل السعال مؤشر سيئ؟"، حاول أن تسأل مثلاً "ما الأسباب الشائعة للسعال الجاف المزمن لدى البالغين؟" فالأسئلة الواضحة والمحددة تؤدي غالبًا إلى إجابات أفضل وأكثر توازنًا. تذكّر أن: اختصاصيو الرعاية الصحية مدربون على طرح أسئلة المتابعة الصحيحة، أما الذكاء الاصطناعي ليس كذلك.
    • احمِ خصوصيتك. لا تشارك معلومات شخصية، مثل الاسم الكامل أو تاريخ الميلاد أو العنوان أو السجلات الطبية أو معلومات التأمين الصحي. حتى المعلومات الصحية ينبغي مشاركتها بحذر، خاصةً على المنصات العامة أو المجانية.

    خلاصة القول

    تعامَل مع الذكاء الاصطناعي كأداة مساعدة للبحث، وليس بديلاً عن اختصاصي الرعاية الصحية. فقد يكون مفيدًا في تلخيص الأفكار أو تقديم نظرة عامة وشاملة. كما أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يفيد كثيرًا في إعداد الأسئلة التي ترغب في طرحها على فريق الرعاية الصحية. لكن عندما يتعلق الأمر بصحتك، فإن أكثر القرارات أمانًا وفاعلية تلك التي تُتخَذ بالتشاور مع اختصاصي رعاية صحية موثوق.

    1. Many in U.S. consider AI-generated health information useful and reliable. Annenberg Public Policy Center. https://www.annenbergpublicpolicycenter.org/many-in-u-s-consider-ai-generated-health-information-useful-and-reliable/. Accessed Feb. 10, 2026.
    2. Yun HS, et al. Online health information-seeking in the era of large language models: Cross-sectional web-based survey study. Journal of Medical Internet Research. 2025; doi:10.2196/68560.
    3. Ullah E, et al. Challenges and barriers of using large language models (LLM) such as ChatGPT for diagnostic medicine with a focus on digital pathology — A recent scoping review. Diagnostic Pathology. 2024; doi:10.1186/s13000-024-01464-7.
    4. Bean AM, et al. Reliability of LLMs as medical assistants for the general public: A randomized preregistered study. Nature Medicine. 2026; doi:10.1038/s41591-025-04074-y.
    5. Giorgi S, et al. Evaluating generative AI responses to real-world drug-related questions. Psychiatry Research. 2024; doi:10.1016/j.psychres.2024.116058.
    6. What doctors wish patients knew about using AI for health tips. American Medical Association. ama-assn.org/practice-management/digital-health/what-doctors-wish-patients-knew-about-using-ai-health-tips. Accessed Feb. 17, 2026.
    7. Yoon SC, et al. Digital psychiatry with chatbot: Recent advances and limitations. Clinical Psychopharmacology and Neuroscience. 2025; doi:10.9758/cpn.25.1346.
    8. Thakkar A, et al. Artificial intelligence in positive mental health: A narrative review. Frontiers in Digital Health. 2024; doi:10.3389/fdgth.2024.1280235.
    9. Saeidnia HR, et al. Generative AI and health misinformation: Production, propagation, and mitigation — A systematic review. BMC Public Health. 2026; doi:10.1186/s12889-025-26148-9.

    ART-80010355


    عطاؤك له أثر كبير — تبرَّع الآن!

    تساهم التبرّعات، وهي قابلة للخصم الضريبي، في دعم آخر التطورات في الأبحاث وطرق الرعاية لإحداث نقلة نوعية في الطب.