Knowledge Mapping and Frontier Analysis of Artificial Intelligence Applications in Mental Health Interventions: A CiteSpace‑Based Bibliometric Analysis

على مدى عقود، واجه العالم أزمة صامتة في مجال رعاية الصحة النفسية. فهناك عدد أكبر بكثير من الأشخاص الذين يعانون من القلق والاكتئاب وغيرهما من الحالات مقارنة بعدد المعالجين المدربين لمساعدتهم. إن هذا النقص عالمي، وقوائم الانتظار طويلة. وفي السنوات الأخيرة، ظهر نوع جديد من التكنولوجيا لسد هذه الفجوة: النماذج اللغوية الكبيرة. هذه أنظمة حاسوبية مدربة على كميات هائلة من النصوص التي يمكنها فهم وتوليد اللغة البشرية بطلاقة مذهلة؛ إذ يمكنها إجراء محادثات، وتقديم الدعم العاطفي، وحتى محاكاة تقنيات المعالج النفسي. والوعد هنا هو أن هذه الأدوات يمكن أن تعمل كجسر، يوفر رعاية فورية ومتاحة للملايين الذين لا يملكون أي رعاية حالياً. ولكن مع تضاعف عدد هؤلاء المساعدين الرقميين، يظل هناك سؤال جوهري: هل هم يعملون حقاً، وكيف نعرف أيهم آمن؟

للإجابة على ذلك، قرر فريق من الباحثين من الصين والولايات المتحدة التراجع خطوة إلى الوراء والنظر إلى المشهد الكامل للأدبيات العلمية حول هذا الموضوع. وبدلاً من اختبار روبوت دردشة واحد أو إجراء تجربة جديدة، قاموا بجمع وتحليل 1,685 دراسة منشورة من قاعدة بيانات "Web of Science"، وهي مجموعة ضخمة من الأبحاث الأكاديمية. وقد استخدموا أداة برمجية متخصصة تسمى "CiteSpace" لرسم خريطة لكيفية نمو هذا المجال، ومن الذي يقوم بالعمل، وما هي الأسئلة المطروحة. وكانت النتيجة صورة واضحة لمجال ينفجر في الحجم ولكنه لا يزال يبحث عن موطئ قدم له في العالم الحقيقي.

إن قصة هذا المجال البحثي هي قصة تسارع مفاجئ. فلعقود تقارب الأربعين عاماً، من عام 1982 وحتى أوائل العشرينيات، كان عدد الدراسات المنشورة سنوياً ضئيلاً للغاية، وغالباً ما يتراوح بين واحدة واثنتي عشرة دراسة. كان الباحثون يستكشفون الفكرة، لكن التقدم كان بطيئاً ومتناثراً. ثم في عام 2023، تغير كل شيء. في ذلك العام، قفز عدد المنشورات من 22 إلى 65. ولم يتوقف النمو عند هذا الحد؛ بل اندفع إلى 183 ورقة بحثية في عام 2024، ثم إلى ما يقرب من 600 في عام 2025، ووصل إلى 644 بحلول منتصف عام 2026. ويتزامن هذا الارتفاع الدراماتيكي تماماً مع الإصدار العلني لأدوات الذكاء الاصطناي التوليدي المتقدمة، مثل روبوتات الدردشة التي يمكنها الآن كتابة القصص والإجابة على أسئلة معقدة. وتشير البيانات إلى أن وصول هذه التقنيات الجديدة القوية قد أشعل فتيل الاهتمام الأكاديمي، مما دفع إجمالي حجم البحث في السنوات الأربع الماض laผ่านมา ليمثل 93 بالمائة من إجمالي العمل الذي تم إنجازه في هذا المجال على الإطلاق.

وعندما نظر الباحثون في الجهة التي تقود هذا الانفجار، وجدوا نمطاً متميزاً للجهد العالمي. فقد أنتجت الصين أكبر عدد من الأوراق البحثية بواقع 534 مقالاً، تلتها عن كثب الولايات المتحدة بـ 438 مقالاً. وساهمت دول أخرى مثل إنجلترا واليابان وكوريا الجنوبية بشكل كبير أيضاً. ومع ذلك، فإن خريطة التعاون تروي قصة مختلفة عن خريطة الإنتاج. فبينما تمتلك الصين أعلى عدد من الأوراق البحثية، إلا أن باحثيها ليسوا مرتبطين بعمق بالشبكة العالمية مثل نظرائهم الأمريكيين. تقع الولايات المتحدة في مركز شبكة التعاون، حيث تعمل كمركز يربط الباحثين من العديد من البلدان المختلفة ببعضهم البعض. وفي المقابل، يظل البحث الصيني، رغم غزارته، منعزلاً نوعاً ما في هذه الشبكة. وهذا يشير إلى أنه بينما تنتج العديد من الدول أعمالاً، فإن الولايات المتحدة هي المحرك الرئيسي حالياً لربط الأفكار وتعزيز التعاون الدولي في هذا المجال تحديداً.

أما المؤسسات التي تقود هذا المسار فهي في الغالب جامعات كبرى في الولايات المتحدة وأوروبا. وتعد جامعة هارفارد، ونظام جامعة كاليفورنيا، وجامعة لندن من بين أبرز المنتجين للبحوث. وهذه المجموعات لا تقوم فقط ببناء روبوتات دردشة أفضل، بل تختبرها بصرامة. إنهم يبحثون فيما إذا كانت أدوات الذكاء الاصطناعي هذه يمكنها تشخيص حالات مثل الاكتئاب أو الوسواس القهري بدقة. كما يجرون تجارب سريرية لمعرفة ما إذا كان التحدث إلى برنامج حاسوبي يمكن أن يحسن بالفعل من أعراض المريض مقارنة بالرعاية التقليدية. وهم مهتمون أيضاً بعمق بالسلامة، حيث يدرسون كيف يمكن لهذه الأنظمة أن تفشل عندما يعبر المستخدم عن أفكار انتحارية، أو كيف يمكنها التعامل مع الاختلافات الثقافية الحساسة.

وعلى الرغم من النمو السريع في الأعداد، وجد الباحثون أن هذا المجال لا يزال في مراحله الأولى من النضج. وتركز الموضوعات الأكثر شيوعاً في الأدبيات على التكنولوجيا نفسها: كيفية جعل النماذج أفضل في فهم العواطف البشرية، وكيفية تدريبها على علاجات محددة مثل العلاج المعرفي السلوكي، وضمان عدم اختلاقها للحقائق أو تقديم نصائح خطيرة. وهناك تركيز قوي على "النمذجة الحاسوبية"، والتي تعني استخدام الرياضيات لفهم كيفية اتخاذ الدماغ البشري للقرارات وكيف يمكن لهذه الأدوات الرقمية محاكاة تلك العمليات. كما يعمل الباحثون بجد لابتكار طرق أفضل لقياس مدى فعالية هذه الأدوات، متجاوزين الاختبارات البسيطة لمعرفة ما إذا كان يمكن استخدامها في العيادات والمراكز المجتمعية الفعلية.

ومع ذلك، لا تزال هناك فجوة كبيرة بين المختبر والمستشفى. ويظهر التحليل أنه بينما يوجد ثراء في التحقق التقني والاختبارات صغيرة النطاق، إلا أن هناك نقصاً في الدراسات واسعة النطاق والواقعية التي تثبت أن هذه الأدوات آمنة وفعالة لعامة السكان. معظم العمل الحالي لا يزال يدور حول إثبات أن التكنولوجيا يمكن أن تعمل، بدلاً من إثبات أنها تعمل بالفعل للجميع في الحياة اليومية. ويشير الباحثون إلى أن قضايا مثل الخصوصية، وخطر اعتماد المرضى المفرط على الآلة، والحاجة إلى الإشراف البشري، لا تزال قيد المعالجة. ولا توجد طريقة واحدة معيارية بعد لتقييم هذه الأدوات، كما أن المسار للحصول على الموافقة لاستخدامها على نطاق واسع في العيادات لم يتضح بعد.

ويخلص المؤلفون إلى أن هذا المجال مدفوع حالياً بالحماس تجاه التكنولوجيا الجديدة، ولكنه يحتاج إلى التحول نحو بناء أساس متين للمستقبل. ويقترحون أن الخطوة التالية لا تقتصر فقط على بناء المزيد من النماذج، بل في جمع الباحثين من مختلف البلدان والتخصصات لإجراء دراسات طويلة الأمد وواسعة النطاق. وهم يدعون إلى تطوير قواعد واضحة لكيفية عمل البشر والذكاء الاصطناعي معاً في العلاج النفسي، لضمان أن التكنولوجيا تدعم المريض دون أن تحل محل التواصل الإنساني الجوهري. تُظهر البيانات مجالاً ينمو بسرعة تفوق بنيته التحتية، وهو مكان حيث الإمكانات هائلة، ولكن حيث لا تزال الرحلة من فكرة واعدة إلى أداة موثوقة ومنقذة للحياة في بدايتها تماماً.