تم الإعلان عن خطة عمل الذكاء الاصطناعي في تركيا: بداية عصر جديد في المعلومات الصحية

أعلن الرئيس رجب طيب أردوغان عن قمة الذكاء الاصطناعي في تركيا التي أقيمت في ريكوس تيرسان في بي أوغلو، إسطنبول، عن خطة عمل الذكاء الاصطناعي للفترة 2026-2030.

تستهدف خطة العمل الجديدة تعزيز استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي في العديد من القطاعات، بما في ذلك الصحة، الدفاع، الزراعة، الصناعة، التعليم، الأمن السيبراني، والبنية التحتية للبيانات.

من المتوقع أن تؤثر الخطة بشكل خاص على المعلومات الصحية، وأنظمة إدارة المعلومات الصحية (HBYS)، وأنظمة دعم اتخاذ القرار السريري، وأمان البيانات، ومجموعات البيانات الوطنية، والخدمات العامة المدعومة بالذكاء الاصطناعي.

تستند خطة العمل للذكاء الاصطناعي إلى 4 محاور رئيسية

تم بناء خطة العمل المعلنة على أربعة محاور أساسية:

1. الإدراك
2. الاستفادة
3. الإنتاج
4. الإدارة

تهدف هذه الهيكلية إلى جعل تركيا دولة ليست فقط مستخدمة للذكاء الاصطناعي، ولكن أيضًا منتجة له من خلال البيانات والنماذج والبنية التحتية والتنظيم وتطوير التطبيقات.

القطاع الصحي من بين المجالات ذات الأولوية

يبرز القطاع الصحي في خطة العمل كأحد المجالات الرئيسية التي سيتم تطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي فيها.

في هذا السياق، من المتوقع أن يتم استخدام البيانات الصحية بشكل أكثر فعالية، وإتاحة مجموعات البيانات العامة، وتطوير آليات اتخاذ القرار المدعومة بالذكاء الاصطناعي، وزيادة الكفاءة الرقمية في الخدمات الصحية.

يمكن أن تتسارع التحولات بشكل خاص في المجالات التالية:

• تحليلات مدعومة بالذكاء الاصطناعي في أنظمة إدارة المعلومات الصحية (HBYS) وأنظمة إدارة المستشفيات (SBYS)
• أنظمة دعم اتخاذ القرار السريري
• تفسير بيانات الأشعة، وعلم الأمراض، والنتائج المخبرية باستخدام الذكاء الاصطناعي
• أنظمة تقييم مخاطر المرضى
• تحسين تخطيط المواعيد والازدحام والموارد
• أتمتة الوثائق الطبية
• تحليلات الكفاءة التشغيلية في المنشآت الصحية
• البحث وتطوير النماذج باستخدام مجموعات البيانات الصحية الوطنية

فتح الوصول إلى ما لا يقل عن 2000 مجموعة بيانات عامة عبر المكتبة الوطنية للبيانات

تستهدف الخطة فتح الوصول إلى ما لا يقل عن 2000 مجموعة بيانات عامة عبر المكتبة الوطنية للبيانات، بما في ذلك الصحة، الزراعة، الدفاع، والتجارة الإلكترونية.

تعتبر هذه الخطوة ذات أهمية حيوية من منظور المعلومات الصحية. لأن نجاح أنظمة الذكاء الاصطناعي يعتمد إلى حد كبير على الوصول إلى مجموعات بيانات عالية الجودة، موحدة، وآمنة.

يمكن أن تشكل مجموعات البيانات المجهولة الهوية التي يمكن فتحها في مجال الصحة أرضية جديدة للبحث والتطوير للأبحاث الأكاديمية، والمبادرات، وشركات أنظمة إدارة المعلومات الصحية (HBYS)، ومطوري الذكاء الاصطناعي الطبي، والهيئات العامة.

لكن النقاط الأكثر أهمية هنا ستكون:

• إخفاء البيانات الصحية الشخصية
• الامتثال لقانون حماية البيانات الشخصية (KVKK)
• توحيد البيانات
• استخدام معايير بيانات الصحة مثل HL7 / FHIR
• تصنيف مجموعات البيانات من حيث الدقة السريرية والجودة
• توضيح نماذج الوصول بين القطاعين العام والخاص

تخصيص ميزانية لمشاريع الذكاء الاصطناعي العامة

تستهدف خطة العمل تخصيص ما لا يقل عن 2% من ميزانية برامج الاستثمار العامة لمشاريع الذكاء الاصطناعي.

يمكن أن تخلق هذه الهدف فرصًا جديدة لمشاريع المعلومات الصحية. من المتوقع أن يتم دعم تطبيقات الذكاء الاصطناعي بشكل أكبر في المستشفيات العامة، والمستشفيات الحضرية، ومديريات الصحة الإقليمية، وأنظمة المعلومات الصحية المركزية.

من المحتمل أن تزداد الاستثمارات العامة بشكل خاص في المجالات التالية:

• وحدات HBYS المدعومة بالذكاء الاصطناعي
• منصات التحليل الصحي المركزية
• خدمات ذكية في أنظمة الصحة الوطنية مثل e-Nabız
• إدارة سعة المستشفيات والموارد
• أنظمة الفرز الرقمي
• تطبيقات دعم اتخاذ القرار في التصوير والمختبر
• البنية التحتية للأمن السيبراني وأمان البيانات

زيادة سعة مراكز البيانات إلى 1 جيجاوات بحلول عام 2030

تستهدف الخطة زيادة القدرة المركبة لمراكز البيانات في تركيا إلى ما لا يقل عن 1 جيجاوات بحلول عام 2030.

تمثل هذه الهدف أهمية استراتيجية في تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي، ومعالجة البيانات الكبيرة، والبنية التحتية السحابية العامة، وتخزين البيانات الصحية بشكل آمن.

يمكن أن يكون لزيادة سعة مراكز البيانات تأثير فعال على أنظمة المعلومات الصحية في المجالات التالية:

• معالجة بيانات صحية على نطاق واسع
• بنية تحتية أقوى لأنظمة أرشفة الصور
• انتقال أنظمة PACS وHBYS وLIS وRIS إلى البنية السحابية
• زيادة سرعة التحليلات السريرية المدعومة بالذكاء الاصطناعي
• تعزيز قدرة التعافي من الكوارث والنسخ الاحتياطي
• زيادة أمان البنية التحتية للبيانات الصحية الوطنية

ستستمر أعمال نماذج اللغة الكبيرة باللغة التركية

تم التأكيد على أهمية أعمال نماذج اللغة الكبيرة باللغة التركية في خطة العمل. تشمل المشاريع البارزة Bilge التي طورتها TÜBİTAK، وأعمال نماذج اللغة الكبيرة التي تنفذها مؤسسة T3 وBaykar، وأعمال HAVELSAN في هذا المجال.

تمتلك نماذج اللغة الكبيرة باللغة التركية أهمية خاصة في مجال المعلومات الصحية. لأن الوثائق الصحية، وسجلات المرضى، والتقارير المخبرية، وتقارير الأشعة، والنصوص السريرية تُنتج غالبًا باللغة التركية.

لذلك، يمكن استخدام النماذج التي تركز على اللغة التركية في المجالات التالية:

• تلخيص التقارير
• تصنيف الوثائق السريرية
• استنتاج المعاني من النصوص الطبية
• تلخيص تاريخ المرضى
• هيكلة ملاحظات الأطباء
• مساعدات التواصل في مراكز الاتصال والمرضى
• استعلامات بلغة طبيعية داخل أنظمة إدارة المعلومات الصحية (HBYS)
• مساعدات تفسير القوانين الصحية وSUT

تدريب 10 آلاف متخصص في الذكاء الاصطناعي المتقدم

تستهدف الخطة تدريب 10 آلاف متخصص في الذكاء الاصطناعي المتقدم و100 ألف محترف في تطبيقات الذكاء الاصطناعي.

يمثل هذا الهدف مصدرًا حيويًا حاسمًا لنظام المعلومات الصحية. لأن نجاح تطبيقات الذكاء الاصطناعي في المستشفيات يتطلب ليس فقط مطوري البرمجيات، ولكن أيضًا محللي البيانات الذين يعرفون العمليات الصحية، وخبراء العمليات السريرية، ومهندسي الطب الحيوي، ومتخصصي أنظمة إدارة المعلومات الصحية (HBYS)، ومحترفي الأمن السيبراني.

من المتوقع أن تصبح الأدوار التالية أكثر وضوحًا في المؤسسات الصحية في الفترة المقبلة:

• محلل بيانات صحية
• خبير الذكاء الاصطناعي السريري
• خبير تكامل أنظمة إدارة المعلومات الصحية (HBYS)
• مهندس بيانات صحية
• خبير NLP الطبي
• خبير الأمن السيبراني في الصحة
• مدير منتج نظام دعم اتخاذ القرار السريري
• مدير مشروع الصحة الرقمية

ستوفر قسائم الذكاء الاصطناعي تكنولوجيا متاحة للشركات الصغيرة والمتوسطة

تناولت خطة العمل أيضًا آلية قسائم الذكاء الاصطناعي التي ستسهل وصول الشركات الصغيرة والمتوسطة إلى حلول الذكاء الاصطناعي في المجالات ذات الأولوية مثل الصحة والطاقة والإنتاج الذكي.

يمكن أن تكون هذه الآلية مهمة لشركات البرمجيات التي تطور تقنيات صحية. يمكن أن تستفيد الشركات الصغيرة والمتوسطة التي تطور أنظمة إدارة المعلومات الصحية (HBYS)، والصحة المتنقلة، ودعم اتخاذ القرار السريري، وتحليل الصور الطبية، ومتابعة المرضى، وتحسين المواعيد، وحلول المستشفيات الرقمية من هذه الدعم.

سيتم إنشاء مجالات تجريبية تنظيمية

تستهدف الخطة إنشاء مجالات تجريبية تنظيمية في ما لا يقل عن 5 قطاعات ذات أولوية.

ستتيح هذه المجالات اختبار حلول الذكاء الاصطناعي في بيئة محكومة. في حال تم إنشاء مثل هذه الهيكلية في القطاع الصحي، سيكون من الممكن اختبار التطبيقات الجديدة للذكاء الاصطناعي من حيث الأمان والدقة والأخلاقيات والتنظيم قبل الانتقال إلى البيئة السريرية الحقيقية.

ستكون مجالات التجريب التنظيمي في الصحة مهمة بشكل خاص في العناوين التالية:

• التحقق من أنظمة دعم اتخاذ القرار السريري
• اختبار الذكاء الاصطناعي في الصور الطبية
• امتثال نماذج معالجة بيانات المرضى لقانون حماية البيانات الشخصية (KVKK)
• تقييم التطبيقات التي تعتبر برامج لأجهزة طبية
• التحقق من أمان أنظمة الاقتراحات التشخيصية المدعومة بالذكاء الاصطناعي
• عمليات تقييم الانحياز الخوارزمي والأخلاقيات في الصحة

ماذا يعني هذا لنظام إدارة المعلومات الصحية (HBYS)؟

تشير خطة عمل الذكاء الاصطناعي في تركيا إلى بداية حقبة جديدة من المنافسة في قطاع إدارة المعلومات الصحية (HBYS) والمعلومات الصحية.

في السنوات القادمة، لن يُتوقع من أنظمة إدارة المعلومات الصحية (HBYS) أن تقتصر فقط على تسجيل البيانات، أو إنتاج الفواتير، أو إدارة عمليات قبول المرضى. من المتوقع أن تتمتع منصات HBYS من الجيل الجديد بالقدرات التالية:

• إنتاج تحليلات البيانات،
• تقديم اقتراحات مدعومة بالذكاء الاصطناعي،
• العمل بشكل متكامل مع آليات دعم اتخاذ القرار السريري،
• الامتثال لمعايير البيانات الوطنية،
• تلبية متطلبات الأمن السيبراني وخصوصية البيانات،
• إقامة تكامل قوي مع معايير مثل FHIR وHL7 وDICOM،
• التواصل على مستوى API مع أنظمة الصحة العامة والخاصة

سيكون مطلوبًا.

لذلك، من المتوقع أن تعطي شركات إدارة المعلومات الصحية (HBYS) مزيدًا من الاهتمام للذكاء الاصطناعي، وإدارة البيانات، ومعايير التكامل، وهندسة الأمان في خرائط منتجاتها في الفترة المقبلة.

النتيجة

تعتبر خطة عمل الذكاء الاصطناعي في تركيا وثيقة رؤية تكنولوجية فقط في مجال المعلومات الصحية، بل تقدم أيضًا إطارًا استراتيجيًا للتحول الذي يتناول البيانات والبنية التحتية والموارد البشرية والتنظيم والاستثمارات العامة معًا.

سيصبح تأثير الذكاء الاصطناعي في القطاع الصحي أكثر وضوحًا في الفترة المقبلة. ستتواجد أنظمة إدارة المعلومات الصحية (HBYS) وأنظمة إدارة المعلومات الصحية (SBYS) وPACS وLIS وRIS وe-Nabız وأنظمة دعم اتخاذ القرار السريري وحلول المستشفيات الرقمية في قلب هذا التحول.

العامل الأكثر أهمية في نجاح هذه العملية هو ليس فقط استخدام الذكاء الاصطناعي، بل تطوير أنظمة ذكاء اصطناعي آمنة ومتوافقة مع المعايير وقابلة للتدقيق وتنتج فوائد سريرية.