Enterprise AI Readiness in Healthcare: Development and Preliminary Evaluation of a Five-Domain Survey Framework

تتجه المستشفيات والأنظمة الصحية بشكل متزايد نحو الذكاء الاصطناعي، وهو فرع من علوم الحاسوب الذي يمكّن الآلات من التعلم من البيانات واتخاذ القرارات. وتعد هذه الأدوات بمساعدة الأطباء على تشخيص الأمراض بشكل أسرع، وإدارة موارد المستشفيات بكفاءة أكبر، وتقليل العبء الإداري على الموظفين. ومع ذلك، فإن مجرد شراء أو اختبار برنامج جديد لا يعني أن المستشفى جاهز لاستخدامه بفعالية عبر عملياته بالكامل. فهناك فرق كبير بين امتلاك التكنولوجيا وامتلاك القدرة التنظيمية لاستخدامها بأمان وعدالة وعلى نطاق واسع. ومثلما تتطلب السيارة ليس فقط محركاً بل أيضاً سائقاً، ووقوداً، وطرقاً، وقوانين مرور لتعمل، يحتاج نظام الذكاء الاصطناعي إلى بيئة داعمة للنجاح. فبدون القيادة المناسبة، وجودة البيانات، والموظفين المدربين، والقواعد الواضحة، يمكن حتى لأكثر الأدوات تقدماً أن تفشل أو تسبب ضرراً.

يستكشف دراسة حديثة أجراها أجمل أمين في جامعة ولاية كاليفورنيا هذه الفجوة من خلال تطوير طريقة جديدة لقياس "الجاهزية للمؤسسات في مجال الذكاء الاصطناعي". وبدلاً من عدّ عدد مشاريع الذكاء الاصطناعي التي بدأها المستشفى، طلب الباحث من القادة تقييم جاهزية مؤسساتهم بشكل عام عبر خمسة مجالات محددة. استطلعت الدراسة آراء 150 قائداً من المستشفيات، والمراكز الطبية، وشركات التكنولوجيا، تلتها مقابلات معمقة مع 28 منهم. وكان الهدف هو تحديد ما إذا كانت جاهزية المستشفى في هذه المجالات ترتبط بالفعل بمدى نجاحهم في تنفيذ الذكاء الاصطناعي، ومدى سهولة توسيع نطاق استخدامه، وما إذا كانوا يرون فوائد حقيقية منه. وتشير النتائج إلى أنه بينما تكون العديد من المؤسسات قوية "على الورق" فيما يتعلق باستراتيجياتها وحوكمتها، إلا أنها غالباً ما تعاني في العمل العملي المتمثل في تدريب الموظفين ودمج هذه الأدوات في رعاية المرضى اليومية.

بنى الباحث إطاراً قائماً على خمس ركائز مترابطة للجاهزية. الأولى هي القيادة والاستراتيجية، والتي تنظر فيما إذا كان لدى التنفيذيين خطة واضحة والمعرفة اللازمة لتوجيه جهود الذكاء الاصطناعي. والثانية هي البيانات والتكنولوجيا والبنية التحتية، وتفحص ما إذا كان لدى المستشفى بيانات نظيفة وسهلة الوصول وأنظمة حاسوبية قادرة على تشغيل هذه الأدوات. أما الركيزة الثالثة فهي جاهزية القوى العاملة والتنظيم، وتركز على ما إذا كان الأطباء والممرضون والإداريون يفهمون التكنولوجيا ويشعرون بالاستعداد لاستخدامها. والمجال الرابع هو الحوكمة والأمن والذكاء الاصطناعي المسؤول، والذي يتحقق مما إذا كانت المؤسسة تمتلك قواعد لحماية خصوصية المريض، ومنع التحيز، وضمان المساءلة. والركيزة الأخيرة هي التكامل السريري والتقييم، وتقيس ما إذا كانت الأدوات تتناسب بسلاسة مع سير العمل الخاص بالمرضى وما إذا كان بإمكان المستشفى تتبع ما إذا كانت تحقق نتائج ملموسة بالفعل.

وعندما حلل الباحث استجابات الاستطلاع، وجد أن الجاهزية لم تكن موزعة بالتساوي عبر هذه المجالات الخمسة. فقد حصلت الجاهزية الاستراتيجية والقيادية على أعلى الدرجات، بمتوسط قدره 3.89 من 5. وهذا يشير إلى أن التنفيذيين في المستشفيات يدركون عموماً أهمية الذكاء الاصطناعي وقد بدأوا بالفعل في صياغة استراتيجياتهم. كما سجلت الحوكمة والأمن درجات جيدة نسبياً عند 3.71، مما يشير إلى أن العديد من المؤسسات لديها لجان وسياسات قائمة للإشراف على هذه التقنيات. ومع ذلك، انخفضت الدرجات بشكل ملحوظ بالنسبة للجوانب العملية للتنفيذ؛ حيث بلغ متوسط جاهزية القوى العاملة 3.34، وحصل التكامل السريري والتقييم على أدنى درجة وهي 3.29. ويكشف هذا النمط عن اتجاه شائع: المستشفيات جيدة في التخطيط ووضع القواعد، لكنها أقل استعداداً لتدريب موظفيها ودمج هذه الأدوات في التدفق المعقد واللحظي لرعاية المرضى.

كما بحثت الدراسة فيما إذا كانت درجات الجاهزية هذه تؤثر على النجاح الفعلي. وأظهرت البيانات وجود صلة قوية بين الجاهزية العامة وثلاث نتائج رئيسية: مدى نجاح تنفيذ الذكاء الاصطناعي، ومدى سهولة توسيع نطاقه إلى أقسام أخرى، وما إذا كانت المؤسسة تشعر بأنها تجني قيمة حقيقية. وأفادت المؤسسات التي سجلت درجات أعلى في جميع المجالات الخمسة بنجاح أكبر في نشر هذه الأدوات وتوسيع نطاق استخدامها. وتحديداً، كان للجاهزية الاستراتيجية والقيادية أقوى ارتباط مستقل بنجاح التنفيذ، تليها عن كثب القدرة على دمج الأدوات في مسارات العمل السريرية. ويشير هذا إلى أن امتلاك رؤية واضحة من الأعلى أمر بالغ الأهمية، ولكنه ليس كافياً وحده؛ إذ يجب أن تكون الأدوات قابلة للاستخدام من قبل الأشخاص الموجودين في الخطوط الأمامية.

ولفهم الأرقام بشكل أفضل، تحدث الباحث مع القادة الذين شاركوا في الاستطلاع. وقد أكدت المقابلات نتائج الاستطلاع ولكنها أضافت سياقاً هاماً. فقد اعترف العديد من القادة بأنه بينما لديهم استراتيجيات طموحة ولجان رسمية، فإن الواقع اليومي غالباً ما يكون أكثر صعوبة. ووصفوا تحديات تتعلق بأنظمة البيانات المجزأة التي لا تتواصل مع بعضها البعض، ونقص التدريب المتخصص للموظفين، وصعوبة جعل الأدوات الجديدة تتناسب مع الروتين الحالي للمرضى دون التسبب في تعطيل العمل. وأشار أحد القادة إلى أن الانتقال من مشروع تجريبي صغير إلى نظام كامل يتطلب أكثر من مجرد إثبات نجاح التكنولوجيا؛ فهو يتطلب بيانات موثوقة، وملكية واضحة، ودعماً مستداماً. وأشار آخر إلى أن الحوكمة غالباً ما تتوقف عند مرحلة الموافقة، مع إهمال أقل للاهتمام بمراقبة الأدوات بعد نشرها أو محاسبة الأشخاص على أدائهم.

تخلص الدراسة إلى أن أن تصبح "جاهزاً للذكاء الاصطناعي" ليس حدثاً واحداً بل عملية مستمرة لبناء القدرات ومواءمتها. فلا يكفي أن تتبنى المستشفى تكنولوجيا جديدة؛ بل يجب عليها أيضاً التأكد من تدريب موظفيها، ونظافة بياناتها، وإنفاذ قواعدها، وتكييف مسارات العمل الخاصة بها. وتشير الأبحاث إلى أن العديد من مؤسسات الرعاية الصحية تسبق حالياً في الجانب الاستراتيجي والحوكمة، لكنها تتأخر في العمل البشري والتشغيلي المطلوب لجعل الذكاء الاصطناعي يعمل في الممارسة العملية. وبينما توفر الدراسة إطاراً مفيداً لتحديد هذه الفجوات، يحذر المؤلف من أن النتائج تستند إلى تصورات ذاتية التقييم وتحتاج إلى مزيد من الاختبار عبر الزمن. ومع ذلك، تقدم النتائج رسالة واضحة لقادة الرعاية الصحية: لتحقيق الإمكانات الكاملة للذكاء الاصطناعي، يجب عليهم النظر إلى ما وراء التكنولوجيا نفسها والتركيز على بناء مؤسسة داعمة، وقادرة، ومتكاملة.