Meta-Analysis Studies on Artificial Intelligence in Healthcare: A Bibliometric Analysis (2010-2025)

انتقل الذكاء الاصطناعي من عالم الخيال العلمي إلى الآلية اليومية للطب الحديث. فهو لم يعد مجرد مفهوم نظري، بل أصبح مجموعة من الأدوات التي تساعد الأطباء على التعرف على الأنماط في الأشعة السينية، والتنبؤ بالمرضى الذين قد يمرضون، وإدارة جداول المستشفيات. ومع ازدياد شيوع هذه الأدوات، بدأ الباحثون يطرحون سؤالاً حاسماً: هل تعمل هذه الأدوات حقاً؟ وللإجابة على ذلك، بدأ العلماء في كتابة "التحليلات التلوية" (meta-analyses)، وهي أنواع خاصة من الدراسات التي تجمع وتدمج نتائج العديد من الدراسات الأصغر للوصول إلى صورة أكثر وضوحاً. فكر في التحليل التلوي كوسيلة للنظر إلى الغابة بدلاً من النظر إلى الأشجار الفردية، مما يسمح للباحثين برؤية الصحة العامة للأدلة بدلاً من الضياع في تفاصيل تجربة واحدة. ومع ذلك، بينما يشهد مجال الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية انفجاراً في الاكتشافات الجديدة، لم يسبق لأحد أن تراجع لينظر إلى مجموعة الدراسات الملخصة هذه نفسها ليرى كيف ينمو هذا المجال، ومن الذي يقوم بالعمل، وأين يكمن التركيز.

قرر فريق من الباحثين من جامعة إسطنبول مدنيت ملء هذه الفجوة من خلال إجراء مراجة شاملة للأدبيات المتعلقة بالتحليلات التلوية للذكاء الاصطناعي المنشورة بين عامي 2010 و2025. لم يختبروا أجهزة طبية جديدة أو يجروا تجارب سريرية جديدة؛ بل عملوا كرسامي خرائط، يرسمون معالم المشهد البحثي القائم لفهم بنيته. وباستخدام برامج حاسوبية قوية، جمعوا 646 مقالاً بحثياً من قاعدتي بيانات عالميتين رئيسيتين، مع استبعاد أي شيء لم يكن ملخصاً رسمياً لدراسات أخرى. كان هدفهم هو رؤية الصورة الكبيرة: مدى سرعة توسع هذا المجال، والدول والجامعات التي تقود الطريق، وما هي المواضيع الطبية المحددة التي تجذب أكبر قدر من الاهتمام.

تكشف النتائج عن مجال كان يبني نفسه بهدوء لأكثر من عقد من الزمان قبل أن ينطلق فجأة. فخلال السنوات التسع الأولى من دراستهم، من 2010 إلى 2018، نُشر عدد قليل جداً من هذه الأوراق الملخصة، حيث ظهرت ورقة واحدة أو اثنتان فقط في السنة الواحدة. ولكن بدءاً من عام 2019، بدأ عدد المنشورات في الارتفاع، وكان النمو انفجارياً في السنوات الأخيرة. ففي عام 2024، نشر الباحثون 153 دراسة من هذه الدراسات، وفي عام 2025، قفز هذا الرقم إلى 280. وتستحوذ هاتان السنتان وحدهتان على ما يقرب من ثلثي إجمالي الأبحاث في مجموعة البيانات بأكملها. ويعكس هذا الارتفاع التبني الأوسع للذكاء الاصطناعي في الطب، والذي أصبح ممكناً فقط بمجرد امتلاك المستشفيات لبيانات رقمية كافية لتدريب الأنظمة الحاسوبية. ومع ذلك، يشير الباحثون إلى أنه بينما ينمو حجم الأوراق البحثية بسرعة، فإن الوقت الذي تستغرقه هذه الدراسات الجديدة ليتم قراءتها والاستشهاد بها من قبل الآخرين يعني أن تأثيرها الكامل لا يزال قيد القياس.

وعندما نظر الفريق فيمن يكتب هذه الأوراق، ظهر نمط واضح من التركز. فبينما يعد البحث عالمياً، إلا أن المؤلفين الأكثر إنتاجية ليسوا موزعين بالتساوي عبر العالم. فقد أنتجت مجموعة صغيرة من الباحثين، وخاصة فريق يتمركز في إيران، جزءاً كبيفتًا من الأعمال الأكثر استشهاداً. وتبرز جامعة طهران في إيران كالمؤسسة الأكثر إنتاجية على الإطلاق، تليها جامعات طبية أخرى في نفس البلد. وتتصدر الصين العالم في العدد الإجمالي للمنشورات، حيث أنتجت أكثر من ثلث جميع الدراسات، تليها الولايات المتحدة عن كثب. ومع ذلك، عندما يتعلق الأمر بالتأثير، المقاس بمدى تكرار الاستشهاد بهذه الأوراق من قبل علماء آخرين، فإن المملكة المتحدة تحتل المرتبة الأولى، رغم أنها تنشر أوراقاً أقل من الصين أو الولايات المتحدة. وهذا يشير إلى أن عدداً قليلاً من الدراسات عالية الجودة من المملكة المتحدة لها تأثير كبير غير متناسب على المجال.

كما تغيرت المواضيع التي تغطيها هذه الدراسات بمرور الوقت. في السنوات الأولى، ركزت الأبحاث على التطبيقات الواسعة والإجراءات التشخيصية المحددة مثل التنظير الداخلي. ومع مرور السنوات، ضاق التركيز وأصبح أكثر تقنية. وبحلول عامي 2024 و2025، كانت المواضيع الأكثر شيوعاً تتعلق بدقة التشخيص، والتنبؤ بنتائج المرضى مثل الوفاة، واستخدام تقنيات التصوير المتقدمة. ووجد الباحثون أن المجلات الأكثر شعبية لنشر هذا العمل هي تلك المخصصة للصحة الرقمية والمعلوماتية الطبية، بدلاً من المجلات التي تركز على مرض واحد مثل السرطان أو أمراض القلب. وهذا يشير إلى أن الأدلة يتم جمعها عبر مجالات مختلفة من الطب، من الصحة النفسية إلى الجراحة، بدلاً من أن تكون محصورة في تخصص واحد.

وعلى الرغم من النمو السريع والطابع الدولي للتعاون، وجد الباحثون نقصاً مفاجئاً في الاتصال العميق بين المؤسسات الكبرى. فبينما تعمل الدول معاً عبر الحدود، غالباً ما تعمل الجامعات والمستشفيات نفسها في عزلة. إن شبكة التعاون بين المؤسسات شحيحة، حيث تأتي معظم الأوراق من فرق قليلة مترابطة بدلاً من شبكة واسعة من الشركاء العالميين. علاوة على ذلك، تسلط الدراسة الضوء على أنه بينما يتم دراسة الأداء التقني لهذه الأدوات بكثافة، فإن مجالات أخرى مهمة يتم إغفالها. فهناك القليل جداً من الأبحاث في هذه الأوراق الملخصة حول كيفية تأثير الذكاء الاصطناعي على الرفاه النفسي للعاملين في الرعاية الصحية أو كيف يغير إدارة المستشفيات. لا يزال التركيز منصباً بشدة على ما إذا كانت الآلات يمكنها تشخيص الأمراض بدقة، مما يترك الأسئلة حول الجانب البشري للتكنولوجيا أقل استكشافاً.

ويخلص المؤلفون إلى أنه بينما يعد هذا المجال شاباً بلا شك ويتوسع بوتيرة مذهلة، فإن العدد الهائل من الدراسات لا يعني تلقائياً أن الأدلة قد حُسمت. إن الزيادة السريعة في المنشورات تشير إلى أن الباحثين حريصون على تلخيص ما يعرفونه، لكن العديد من هذه الملخصات لا تزال تشير إلى فجوات في البيانات، مثل صغر حجم العينات أو نقص الاختبارات طويلة الأمد. إن النمو في النشاط البحثي حقيقي، لكنه لم يواكب بعد النضج المنهجي. وتعمل هذه الدراسة كتذكير بأنه بينما نبني مكتبة واسعة من المعرفة حول الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية، يجب ألا نخلط بين سرعة النشر ويقين النتائج. إن الخريطة تُرسَم، لكن المنطقة لا تزال قيد الاستكشاف.