الذكاء الاصطناعي الصحي
أجرى السير جون بيل من جامعة أوكسفورد مراجعة استراتيجية صناعية واسعة النطاق لقطاع العلوم الحيوية، بتكليف من الحكومة البريطانية، وأبرزت هذه المراجعة القيمة المخزنة في البيانات الممولة من القطاع العام التي تحتفظ بها خدمة الصحة الوطنية في المملكة المتحدة – ودعت إلى إقامة إطار تنظيمي جديد من أجل “الاستحواذ على القيمة في الخوارزميات التي تم إنشاؤها باستخدام بيانات NHS للمملكة المتحدة”. خدمة الصحة الوطنية هي خدمة صحية وطنية مجانية عند نقطة الاستخدام تغطي حوالي 65 مليون مستخدم – مما يعطيك فكرة عن العمق والدقة الفريدين لبيانات المرضى التي تحتفظ بها. وكم من القيمة المحتملة يمكن إنشاؤها للأمة من خلال استخدام مجموعات بيانات المرضى لتطوير خوارزميات التعلم الآلي للتشخيص الطبي والتعقب. يكتب بيل في التقرير: “من المرجح أن يتم استخدام الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع في الرعاية الصحية، ويجب أن يكون طموح المملكة المتحدة تطوير واختبار أنظمة ذكاء اصطناعي متكاملة توفر بيانات في الوقت الفعلي أفضل من المراقبة البشرية والتنبؤ بمجموعة واسعة من نتائج المرضى في ظروف مثل الصحة العقلية، والسرطان، والأمراض الالتهابية”. جاءت توصيته للحكومة وخدمة الصحة الوطنية بأن تكون نشطة في إنشاء واستخلاص القيمة المدعومة بالذكاء الاصطناعي من مجموعات البيانات الصحية القيمة والممولة من دافعي الضرائب بعد الانتهاء من تحقيق طويل من قبل هيئة حماية البيانات في المملكة المتحدة، ICO، في اتفاقية مشاركة البيانات المثيرة للجدل في عام 2015 بين جوجل-DeepMind و NHS Trust مقره لندن، Royal Free Hospitals Trust، لتطوير مشترك تطبيق إدارة المهام السريرية. في يوليو، خلصت ICO إلى أن الاتفاق – أول اتفاق لـ DeepMind مع NHS Trust – انتهك قانون حماية الخصوصية في المملكة المتحدة، قائلة إن المرضى الذين تم مشاركة سجلاتهم الطبية الكاملة مع الشركة المملوكة لجوجل (بدون موافقتهم) – حوالي 1.6 مليون مريض من خدمة الصحة الوطنية – لا يمكنهم أن يكونوا “متوقعين بشكل معقول” استخدام معلوماتهم بهذه الطريقة. وعلى الرغم من أن التطبيق الأولي الذي طوره الزوجان لا يشمل تطبيق خوارزميات التعلم الآلي على بيانات خدمة الصحة الوطنية، فإن مذكرة تفاهم أوسع بينهما تحدد نيتهم القيام بذلك خلال خمس سنوات. وفي الوقت نفسه، أبرمت DeepMind أيضًا اتفاقيات مشاركة بيانات إضافية مع NHS Trusts أخرى تنطوي بالفعل على أبحاث تعتمد على الذكاء الاصطناعي – مثل شراكة بحثية في يوليو 2016 مع Moorfields Eye Hospital التي تهدف إلى التحقيق في ما إذا كانت خوارزميات التعلم الآلي يمكن أن تُحدث أتمتة تحليل عمليات مسح العين الرقمية لتشخيص حالتين من أمراض العين. في تلك الحالة، تحصل DeepMind على وصول مجاني إلى مليون مسح ضوئي للعين “المجهولة الهوية” لمحاولة تطوير نماذج ذكاء اصطناعي للتشخيص.
التزمت الشركة بنشر نتائج البحث، لكن أي نماذج ذكاء اصطناعي تطورها – مدربة على مجموعة بيانات NHS – من غير المرجح أن تُرجع مجانًا إلى القطاع العام. بدلاً من ذلك، فإن الهدف المعلن للشركة لطموحاتها في مجال الذكاء الاصطناعي القائم على الصحة هو إنشاء ملكية فكرية تجارية، من خلال شراكات بحثية متعددة مع منظمات خدمة الصحة الوطنية – مما يضعها في موقف لبيع نماذج الذكاء الاصطناعي المدربة كخدمة قائمة على البرامج في المستقبل لمنظمات الرعاية الصحية بأي سعر تراه مناسبًا. هذه هي بالضبط نوع القيمة الخوارزمية الممكّنة من البيانات التي يحث بيل الحكومة البريطانية على أن تكون نشطة في استخلاصها للبلاد – من خلال إنشاء إطار تنظيمي يضع خدمة الصحة الوطنية (ومواطني المملكة المتحدة الذين يمولونها) في وضع يسمح لهم بالاستفادة من رؤى الذكاء الاصطناعي القائمة على البيانات التي تم إنشاؤها من احتياطيات البيانات الضخمة الخاصة به، بدلاً من السماح للكيانات التجارية الكبيرة بالضغط على هذه الأصول الممولة من دافعي الضرائب وإزالة أصولها. يحذر بيل: “اتفاقيات الوصول إلى البيانات الحالية في المملكة المتحدة لتطوير الخوارزميات اكتملت حاليًا على المستوى المحلي مع شركات كبيرة بشكل أساسي وقد لا تشارك المكافآت بشكل عادل، بالنظر إلى الطبيعة الأساسية لبيانات المرضى في خدمة الصحة الوطنية لتطوير الخوارزميات”.
ويضيف: “توجد فرصة لتعريف إطار عمل واضح لتحقيق القيمة الحقيقية لخدمة الصحة الوطنية من البيانات على المستوى الوطني، حيث أن الاتفاقيات المبرمة حاليًا على المستوى المحلي قد لا تشارك الفائدة مع مناطق أخرى”. في مقابلة مع صحيفة The Guardian، طُلب منه مباشرة تقديم آرائه حول تعاون DeepMind مع NHS Trust Royal Free – ووصفها بأنها “قناري في منجم الفحم”. نقلاً عنه، قال: “سمعت هذه القصة وفكرت ‘انتظر لحظة، من سيستفيد من ذلك؟'” “ما تفعله جوجل في [قطاعات أخرى]، لدينا موقع فريد مكافئ في مجال الصحة. معظم القيمة هي البيانات. أسوأ ما يمكننا فعله هو التخلي عنها مجانًا.” أخبر بيل أيضًا الصحيفة: “ما لا تريده هو أن يظهر شخص ما ويستخدم بيانات خدمة الصحة الوطنية كمجموعة تدريب لإنشاء خوارزميات ثم نقل الخوارزمية إلى سان فرانسيسكو وبيعها بحيث تعود جميع الأرباح إلى ولاية قضائية أخرى”.
في تقريره، يسلط بيل أيضًا الضوء على عدم استعداد اللوائح “الحالية أو المخطط لها” لتوفير إطار عمل “لأخذ خوارزميات التعلم الآلي التي يتم تحديثها ببيانات جديدة في الاعتبار” – مشيرًا، على سبيل المثال، إلى أن: “يتم تنظيم الخوارزميات التي تقدم مطالبات طبية حاليًا كأجهزة طبية”. ومرة أخرى، في عام 2016، علقت DeepMind اختبار تطبيق Streams الذي طوره بالاشتراك مع NHS Trust Royal Free بعد أن تبين أن الزوجين فشلا في تسجيل هذا البرنامج كجهاز طبي لدى MHRA قبل تجربته في المستشفيات. يقترح بيل أن نهجًا أفضل لاختبار برامج وألغوريتمات الرعاية الصحية قد يشمل الوصول إلى منطقة حماية واستخدام بيانات وهمية – بدلاً من الاختبار باستخدام بيانات المرضى الحية، كما فعل DeepMind و Royal Free. يكتب: “قد يكون أحد الأساليب لتحقيق ذلك هو تطوير “منطقة حماية” للوصول إلى بيانات مجهولة الهوية أو اصطناعية من موفرين مثل NHS Digital، حيث يمكن للمبتكرين تطوير الخوارزميات بأمان وتجربة نهج تنظيمية جديدة لجميع أنواع المنتجات”.
