اللغة

الصحة

دراسة JAMA عن OpenEvidence: 703,265 مستخدما شهريا

وجدت دراسة JAMA عن OpenEvidence، التي نشرها باحثون من كلية الطب بجامعة هارفارد ومستشفى بريغهام آند ويمنز في 15 أكتوبر 2026، أن عدد المستخدمين النشطين شهريا لمنصة الذكاء الاصطناعي السريرية ارتفع من 355 في يناير 2024 إلى 703,265 في يونيو 2026. ومن بين 950,000 من الأطباء ومساعدي الأطباء والممرضين الممارسين في الولايات المتحدة، تناول 51.9% من الاستفسارات قرارات سريرية. وبالنسبة إلى المنظومات الصحية، تُظهر البيانات أن الأطباء يستخدمون أداة الأدلة الطبية بمبادرة منهم، ولهذا تنتقل OpenEvidence الآن إلى داخل السجل الصحي الإلكتروني.

بقلم Mike Mozgقراءة في 5 دقائق

السؤال الذي يطرحه الأطباء على أداة الأدلة بالذكاء الاصطناعي

كثيرا ما يحتاج الأطباء إلى الأدلة الطبية أثناء علاج المريض، بما في ذلك في مجالات خارج تخصصهم. وقد بنت OpenEvidence محرك بحث طبيا يعمل بالذكاء الاصطناعي وروبوت محادثة بالذكاء الاصطناعي التوليدي مخصصا للأطباء وحدهم، يلخص المعلومات الطبية المبنية على الأدلة ويبسّطها، بحسب موقع Fierce Healthcare.

وحتى هذه الدراسة كانت البيانات الدقيقة عن طريقة استخدام هذه الأدوات قليلة. وقال أنوبام جينا، المؤلف المراسل للدراسة، إن المعلومات كانت محدودة عن عدد الأطباء الذين يستخدمون الذكاء الاصطناعي، وفيم يستخدمونه، وكيف يؤثر في المرضى. وتجيب ورقة JAMA عن أول سؤالين من هذه الأسئلة.

ما الذي قاسه باحثو هارفارد

تابعت الدراسة، التي قادها باحثون من كلية الطب بجامعة هارفارد ومستشفى بريغهام آند ويمنز ونُشرت في 15 أكتوبر 2026 في مجلة JAMA، 950,000 من الأطباء ومساعدي الأطباء والممرضين الممارسين في الولايات المتحدة ممن استخدموا OpenEvidence على مدى عامين ونصف. ومن يناير 2024 إلى يونيو 2026 قدّموا 270 مليون استفسار، بحسب كلية الطب بجامعة هارفارد، بينما يذكر عرض Fierce Healthcare للورقة 271 مليونا.

واستخدم الفريق نموذجا لغويا كبيرا لتصنيف الغرض السريري والموضوع في عينة عشوائية من 38.8 مليون استفسار. ودعمت المعاهد الوطنية للصحة هذا العمل. ولم تموّله OpenEvidence لكنها وفّرت البيانات منزوعة الهوية، وثلاثة من المؤلفين المشاركين موظفون في الشركة.

ماذا يسأل الأطباء OpenEvidence يوما بيوم

تناولت معظم الاستفسارات، أي 51.9%، اتخاذ القرار السريري، ولا سيما العلاج والمتابعة. وشكّل التشخيص 13.9%. وكثيرا ما جاءت الأسئلة خارج تخصص الطبيب: فالجراحون مثلا كثيرا ما سألوا عن موضوعات غير الجراحة.

"الخلاصتان الرئيسيتان أن عددا هائلا من الأطباء يستخدمون الذكاء الاصطناعي في الرعاية السريرية، وأنهم كثيرا ما يستخدمونه في مجالات ليست لديهم فيها خبرة محددة." أنوبام جينا، المؤلف المراسل، كلية الطب بجامعة هارفارد

واختلف الاستخدام حسب التخصص. فقد قدّم أخصائيو الأورام وأمراض الدم 3.8% من الاستفسارات بينما يشكلون 1.9% من القوى العاملة. وقدّم أطباء الباطنة 27.3% من استفسارات الأطباء ويشكلون 14.5% من القوى العاملة الطبية. أما الأشعة وجراحة العظام وطب العيون فاستخدمت الأداة بأقل من حصتها.

ما سرعة نمو الاستخدام وكم مرة عاد الأطباء

ارتفع عدد المستخدمين النشطين شهريا من 355 في يناير 2024 إلى 703,265 في يونيو 2026. ونما عدد الاستفسارات لكل مستخدم نشط من 18 شهريا إلى 39.5، وبلغ معدل الاحتفاظ من شهر إلى آخر نحو 90% في 2026. وبحلول يونيو كان 92.5% من المستخدمين النشطين مستخدمين عائدين لا مجربين عابرين.

وكان أكثر من نصف المستخدمين في العينة، أي 556,200، أطباء، وبلغ متوسطهم 37 استفسارا في كل شهر استخدام. وقدّم الأطباء في بداية مسيرتهم ومن يعملون في الأورام وأمراض الدم والباطنة وطب الأسرة حصة أعلى من المتوسط. وقارن جينا هذه السرعة بالسجلات الصحية الإلكترونية، التي كان اعتمادها بطيئا و"لم يحدث فعليا إلا بعد التنظيم الحكومي" على حد قوله.

ما تقوله OpenEvidence عن انتشارها

أرقام الشركة نفسها تذهب أبعد، وهي ادعاءاتها. فحتى أكتوبر 2026، قال المؤسس والرئيس التنفيذي دانيال نادلر لموقع Fierce Healthcare إن 1.2 مليون ممارس صحي أمريكي موثق الترخيص، منهم أطباء وممرضون، يستخدمون OpenEvidence، وإنهم رجعوا إليها 45 مليون مرة في أكتوبر وحده. وتقول الشركة إن نحو ثلثي الأطباء في الولايات المتحدة يستخدمون المنصة. وقال نادلر أيضا إنها تتلقى نحو استفسار واحد من طبيب متخصص مقابل كل زيارة تخصصية في البلاد، في مقابل 300 مليون زيارة من هذا النوع سنويا.

ما الذي يغيّره للمستشفيات والمنظومات الصحية

جاء الاعتماد من الأطباء أفرادا، والشركة تنتقل الآن إلى سجلات المنظومات الصحية. ففي 29 أكتوبر 2026 ذكر Fierce Healthcare أن NYU Langone Health دمجت OpenEvidence في سير عمل سجلها الصحي الإلكتروني من Epic. ويستطيع الأطباء هناك طرح أسئلة سريرية بلغة طبيعية والحصول على إجابات مستندة إلى الأبحاث المحكّمة ومقروءة في ضوء سجل المريض نفسه دون مغادرة Epic، بحسب مسؤولي الشركة.

والحجم كبير: لدى NYU Langone أكثر من 12 مليون زيارة عيادات خارجية سنويا، و421,000 زيارة لقسم الطوارئ، وأكثر من 6,000 طبيب وعضو هيئة تدريس، و54,000 موظف. ولدى OpenEvidence أصلا نشر مؤسسي في مستشفيات NewYork-Presbyterian العشرة ونحو 350 موقع رعاية، ونشر على مستوى المنظومة في Mount Sinai، وشراكة في طب الأورام الدقيق مع مركز ميموريال سلون كيترينغ للسرطان. وبالنسبة إلى المنظومة الصحية، المهمة التي تتولاها الأداة هي البحث عن الدليل عند نقطة الرعاية. أما هل تحسّن رعاية المرضى فلم يُقس بعد، ويقول الباحثون إن تلك هي الخطوة التالية.

أسئلة وأجوبة

كم طبيبا يستخدم OpenEvidence؟

أحصت دراسة JAMA 703,265 مستخدما نشطا شهريا في يونيو 2026، و556,200 طبيب في عينتها. وقالت الشركة لموقع Fierce Healthcare إن 1.2 مليون ممارس صحي أمريكي موثق الترخيص كانوا يستخدمونها حتى أكتوبر 2026.

فيم يستخدم الأطباء الذكاء الاصطناعي أكثر؟

في هذه الدراسة شكّل اتخاذ القرار السريري، ولا سيما العلاج والمتابعة، 51.9% من الاستفسارات، والتشخيص 13.9%. وجاءت أسئلة كثيرة خارج تخصص السائل.

من موّل دراسة استخدام OpenEvidence؟

دعمتها المعاهد الوطنية للصحة. ووفّرت OpenEvidence بيانات منزوعة الهوية دون تمويل، ويعمل ثلاثة من المؤلفين المشاركين لدى الشركة.

رؤية MOZGII

كيف كنا سنبنيه

أداة الأدلة التي يعتمدها الأطباء بمبادرة منهم هي النصف السهل. أما النصف الصعب فهو ما تفعله المنظومة الصحية حين تستقر الأداة داخل الملف الطبي. لو كنا نبنيها، لفصلنا بين أمرين: الأدبيات الطبية، وهي عامة وتتغير ببطء، وسجل المريض، وهو خاص ويتغير كل ساعة. وكانت كل إجابة ستُظهر الأبحاث التي اعتمدت عليها وأجزاء الملف التي قرأتها، حتى يتحقق الطبيب من الاثنين في ثوان.

تُظهر الدراسة أن أسئلة كثيرة تقع خارج تخصص السائل. وهنا يكمن الخطر، لأن الطبيب أقل قدرة على اكتشاف الإجابة الخاطئة. كنا سنوجّه هذه الأسئلة إلى وضع أكثر صرامة: إجابات أقصر، ومراجع أكثر، وتنبيه واضح عندما يكون الدليل ضعيفا. وكنا سنسجل أيضا كل سؤال حسب التخصص والموضوع، بالطريقة التي صنّف بها الباحثون أسئلتهم، حتى يعرف المستشفى ما يسأله طاقمه فعلا.

المقياس الوحيد الذي كنا سنراقبه ليس حجم الاستخدام، الذي تُظهر الدراسة أنه مرتفع أصلا. إنه عدد المرات التي تغيّر فيها الإجابة قرار علاج، وهل يصمد هذا التغيير حين يراجعه أخصائي. ويسمي الباحثون ذلك سؤالهم التالي. وبعد ذلك كنا سنبني قائمة مراجعة يأخذ فيها الأخصائيون كل أسبوع عينة من الإجابات في مجالهم ويحددون ما لن يوقّعوا عليه.

المصادر

من أين جاءت حقائق هذا الخبر.

  1. 01First Large-Scale Study Shows How Doctors Use AI in Medicine | Harvard Medical Schoolhms.harvard.edu
  2. 02OpenEvidence expands NYC footprint with NYU Langone partnershipfiercehealthcare.com

نستخدم ملفات تعريف الارتباط

نجمع بيانات استخدام مجهولة لتحسين MOZGII. لا تُجمع أي بيانات بدون موافقتك. سياسة الخصوصية · سياسة الكوكيز