ChatGPT versus veterinary students for clinical data extraction: a mixed-methods study

في عالم الطب البيطري، تولد الأعمال اليومية لرعاية الحيوانات محيطاً هائلاً من المعلومات. ففي كل مرة يتم فيها فحص كلب، يدون الطبيب البيطري ملاحظات حول أعراضه، ونتائج فحوصات الدم، والنتائج المستخلصة من فحوصات الموجات فوق الصوتية. تُخزن هذه السجلات في أنظمة رقمية، لكن المعلومات بداخلها غالباً ما تُكتب في شكل نص حر، يشبه القصة أو تدوينة المذكرات. وبينما يعد هذا الأسلوب السردي طبيعياً للأطباء عند الكتابة، إلا أنه يصعب على الحواسيب قراءته أو على الباحثين تحليله. ولتحويل هذه القصص إلى بيانات مفيدة للدراسات العلمية — مثل تتبع أنماط الأمراض أو فهم كيفية عمل العلاجات — يجب على شخص ما أولاً قراءة كل ملاحظة واستخراج حقائق محددة منها، مثل قراءة درجة الحرارة أو التشخيص، ووضعها في جدول منظم وأنيق. هذه العملية، المعروفة باسم استخراج البيانات، ضرورية للعلم الحديث، ولكن عند القيام بها يدوياً، تكون بطيئة ومملة وعرضة للخطأ البشري.

لقد برز الذكاء الاصطناعي كحل محتمل لهذه العقبة. وتحديداً، نماذج اللغات الكبيرة هي برامج حاسوبية مدربة على كميات هائلة من النصوص التي يمكنها فهم وتوليد اللغة البشرية. وتعد هذه الأدوات بقدرتها على قراءة السجلات الطبية واستخراج الحقائق اللازمة في ثوانٍ معدودة، مما قد يحرر الخبراء للتركيز على مهام أكثر تعقيداً. ومع ذلك، يظل هناك سؤال جوهري: هل تستطيع هذه الأدوات الرقمية حقاً القيام بالمهمة بنفس جودة البشر المدربين، أم أنها ترتكب أخطاء قد تفسد البحث؟ علاوة على ذلك، كيف يشعر الأشخاص الذين سيستخدمون هذه الأدوات في نهاية المطاف، مثل الأطباء البيطريين المستقبليين، تجاه تسليم هذا العمل لآلة؟ وللإجابة على هذه الأسئلة، أجرى باحثون من جامعة تكساس إيه آند إم مقارنة مباشرة بين طلاب بشريين ونظام ذكاء اصطناعي، حيث لم يقيسوا السرعة والدقة فحسب، بل قاسوا أيضاً أفكار ومشاعر الطلاب المشاركين.

ركزت الدراسة على عشرة من طلاب الطب البيطري في السنة الثانية المسجلين في مساق حول الذكاء الاصطناعي. طلب الباحثون من هؤلاء الطلاب استخراج معلومات من السجلات الطبية لثلاثة كلاب يُشتبه في إصابتها بالتهاب البنكرياس، وهو التهاب مؤلم في البنكرياس. قام الطلاب بهذه المهمة مرتين؛ أولاً، قرأوا السجلات يدوياً وملؤوا جدول بيانات يحتوي على ثلاث وستين نقطة بيانات مختلفة، تتراوح من عمر الحيوان ووزنه إلى قيم مخبرية محددة وأوصاف الموجات فوق الصوتية. وبعد انقطاع لمدة شهر لضمان عدم مجرد تذكر الإجابات، قام الطلاب أنفسهم بأداء المهمة ذاتها مرة أخرى، ولكن هذه المرة باستخدام "دردشة آليه" (chatbot)، وهي نوع من أنواع الذكاء الاصطناعي، لمساعدتهم. وقد طُلب منهم لصق السجلات الطبية في الدردشة الآلية وطلب استخراج البيانات منها، مع تسجيل الوقت الذي استغرقه كل أسلوب.

كشفت النتائج عن فرق هائل في السرعة. فعند العمل بمفردهم، استغرق الطلاب في المتوسط ثماني دقائق ونصف لإكمال عملية الاستخراج لحالة واحدة. وعند استخدام الدردشة الآلية، استغرقت العملية خمس عشرة ثانية فقط لكل حالة. وهذا يعني أن الذكاء الاصطناعي كان أسرع بـأربعة وثلاثين مرة من الطلاب البشر. ورغم هذه الفجوة الهائلة في السرعة، ظلت دقة العمل مرتفعة بشكل ملحوظ لكلا الطريقتين؛ حيث حقق الطلاب معدل دقة يتجاوز تسعين بالمائة، وطابق الذكاء الاصطناعي هذا الأداء، متجاوزاً أيضاً نسبة التسعين بالمائة في الدقة. ويشير هذا الاكتشاف إلى أن سرعة الآلة لم تأتِ على حساب الجودة؛ فقد تمكنت الأداة من معالجة المعلومات بموثوقية تماثل الطلاب المدربين.

ومع ذلك، كانت طبيعة الأخطاء التي يرتكبها البشر والآلات مختلفة تماماً. فقد مال الطلاب إلى ارتكاب أخطاء تتعلق بالإرهاق والتكرار، مثل كتابة رقم بشكل غير صحيح أو عدم محاذاة صف من البيانات بشكل سليم. كما واجهوا صعوبة في التعامل مع الأوصاف الغامضة في الملاحظات الطبية، حيث استنتجوا أحياناً معلومات لم تكن مذكورة صراحةً. فعلى سبيل المثال، إذا ذكر السجل وجود كمية صغيرة من السوائل دون أن يقول صراحةً إنها "غير طبيعية"، فقد يخمن الطالب شدة الحالة، بينما كان الذكاء الاصطناعي يميل إلى أن يكون أكثر تحفظاً، متمسكاً بدقة بما هو مكتوب. ومن المثير للاهتمام أن الذكاء الاصطناعي ارتكب نوعاً مختلفاً من الأخطاء: فقد فشل أحياناً في اتباع تعليمات التنسيق الصارمة، حيث أعاد جملة كاملة في حين طُلب منه رمز بسيط. وبينما فهمت الأداة المحتوى الطبي، إلا أنها أخفقت أحياناً في اتباع القواعد المحددة للمهمة، وهو نوع من الأخطاء لم يحدث مع الطلاب البشر.

بعيداً عن الأرقام، أراد الباحثون فهم شعور الطلاب تجاه استخدام هذه التكنولوجيا. ومن خلال الاستطلاعات والمقابلات، أعرب الطلاب عن تفضيل واضح للذكاء الاصطناعي؛ فقد وصفوا العملية اليدوية بأنها مرهقة ذهنياً ومتكررة، مشيرين إلى أن الأداة ساعدتهم على تجنب العبء المعرفي الناتج عن البحث في سرديات طويلة وغير منظمة. وشعر الطلاب أن الذكاء الاصطناعي يمكنه تولي الأجزاء المملة والمتكررة من الوظيفة، مما يسمح لهم بالتركيز على الجوانب الأكثر تعقيداً من التفكير السريري. ومع ذلك، لم تكن هذه الثقة عمياء؛ فقد أكد الطلاب أنهم سيحتاجون de ยัง للتحقق من العمل الذي تقوم به الآلة. لقد أدركوا أنه بينما كانت الأداة فعالة، فإن المسؤولية النهائية عن البيانات والقرارات الطبية المبنية عليها تقع لا تزال على عاتق الطبيب البيطري البشري.

تخلص الدراسة إلى أن الذكاء الاصطناعي هو شريك قوي وفعال لاستخراج البيانات من السجلات البيطرية، وقادر على العمل بسرعة لا يمكن للبشر مضاهاتها مع الحفاظ على دقة عالية. وتبرع هذه التكنولوجيا في تقليل المشقة الناتجة عن المهام المتكررة، لكنها لا تلغي الحاجة إلى الإشراف البشري. لقد رأى الطلاب في الدراسة قيمة دمج هذه الأدوات في مسيراتهم المهنية المستقبلية، بشرط أن تُستخدم للمساعدة وليس لاستبدال الحكم البشري. ومع تقدم الطب البيطري، فإن الجمع بين الخبرة البشرية وسرعة الذكاء الاصطناعي يقدم مساراً واعداً للتعامل مع الحجم المتزايد من البيانات الطبية، مما يضمن تحويل القصص الموجودة في السجلات إلى معرفة تساعد الحيوانات في كل مكان.