أطلقت شركة أنثروبيك (Anthropic) توسعًا كبيرًا في عروضها المتعلقة بالرعاية الصحية وعلوم الحياة، وذلك في ظل سباق محموم بين شركات الذكاء الاصطناعي لدمج نماذج اللغة الكبيرة بشكل أعمق في سير العمل الطبي المنظم. أعلنت الشركة يوم الأحد عن “كلود للرعاية الصحية” (Claude for Healthcare)، وهو منتج يسمح لمقدمي الرعاية الصحية وشركات التأمين والمستهلكين باستخدام نموذج كلود في أغراض طبية من خلال بنية تحتية جاهزة للامتثال لقانون HIPAA الخاص بحماية بيانات المرضى. هذا التوسع يمثل خطوة مهمة في مجال الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية، ويشير إلى إمكانات متزايدة لتحسين الكفاءة والدقة في هذا القطاع الحيوي.
يأتي هذا الإطلاق بعد إصدار أنثروبيك سابقًا لـ “كلود لعلوم الحياة”، والذي ركز على البحث واكتشاف الأدوية، ويعكس جهود الشركة الأوسع لتحديد موقع نماذجها من الذكاء الاصطناعي كأدوات عملية للصناعات المنظمة. وتشهد هذه الخطوة أيضًا اشتداد المنافسة في مجال الذكاء الاصطناعي للرعاية الصحية، حيث كشفت شركة OpenAI مؤخرًا عن منتج منافس، وقد جذبت الشركات الناشئة مثل Abridge و Sword Health تقييمات بمليارات الدولارات حيث يضخ المستثمرون الأموال في أدوات الذكاء الاصطناعي للطب.
كلود للرعاية الصحية: ميزات وقدرات جديدة
صُمم كلود للرعاية الصحية بهدف تقليل الأعباء الإدارية ومساعدة كل من الأطباء والمرضى على فهم المعلومات الطبية بشكل أفضل. تعتمد هذه الأدوات على التحسينات الأخيرة التي أدخلتها أنثروبيك على نموذجها الرئيسي، كلود أوبوس 4.5 (Claude Opus 4.5)، والذي تقول الشركة إنه يتفوق بشكل كبير على الإصدارات السابقة في المهام الطبية والعلمية المحاكاة، مع إظهار عدد أقل من الأخطاء الواقعية. وتعتبر هذه الدقة المتزايدة أمرًا بالغ الأهمية في مجال يتطلب أعلى مستويات الموثوقية.
بالإضافة إلى ذلك، يمكن لـ كلود الآن الاتصال مباشرةً بعدة قواعد بيانات قياسية في الصناعة. وتشمل هذه قواعد بيانات خدمات Medicare و Medicaid، وبيانات الترميز الطبي ICD-10، وسجل المعرف الوطني للمزودين (National Provider Identifier Registry)، ومكتبة PubMed للأبحاث الطبية الحيوية. وأوضحت أنثروبيك أن هذه الوصلات تسمح لكلود باسترجاع المعلومات ذات الصلة بسرعة، ودعم سير عمل التفويض المسبق، ومساعدة الأطباء والإداريين على إنشاء التقارير بكفاءة أكبر.
تسهيل تبادل البيانات الطبية
كما تقدم الشركة “مهارات الوكيل” (Agent Skills) القابلة للتخصيص، بما في ذلك أدوات نموذجية لتبسيط طلبات التفويض المسبق ومساعدة المطورين في بناء تطبيقات باستخدام FHIR، وهو المعيار الحديث لتبادل بيانات الرعاية الصحية بين الأنظمة. يهدف هذا إلى تسهيل التكامل السلس لكلود في البنية التحتية الحالية لمؤسسات الرعاية الصحية. يعتبر FHIR (Fast Healthcare Interoperability Resources) معيارًا مهمًا لـ تبادل المعلومات الصحية، ويدعم جهود تحقيق قابلية التشغيل البيني بين الأنظمة المختلفة.
على صعيد المستهلك، تقوم أنثروبيك بطرح عمليات تكامل تسمح لمشتركيها في الولايات المتحدة في خطط Pro و Max بمنح كلود وصولاً آمنًا إلى سجلاتهم الصحية الشخصية. وتشمل عمليات الاتصال الجديدة HealthEx و Function Health، اللتين تم إطلاقهما في نسخة تجريبية يوم الأحد. كما سيتم طرح عمليات تكامل Apple HealthKit و Android Health Connect في نسخة تجريبية هذا الأسبوع عبر تطبيقات كلود للهواتف المحمولة. وأكدت أنثروبيك أن البيانات التي يتم الوصول إليها من خلال هذه التكاملات لا يتم تخزينها في ذاكرة كلود ولا تستخدم لتدريب نماذجها.
توسيع القدرات في مجال علوم الحياة
لا يقتصر توسع أنثروبيك على الرعاية الصحية فحسب، بل يشمل أيضًا تعزيز قدرات كلود لعملاء علوم الحياة. وقد أضافت الشركة وصلات إلى منصات مثل Medidata و ClinicalTrials.gov و bioRxiv. وتدعم “مهارات الوكيل” الجديدة مهام مثل صياغة بروتوكولات التجارب السريرية المتوافقة مع إدارة الغذاء والدواء الأمريكية (FDA) والمعاهد الوطنية للصحة (NIH)، أو مراقبة أداء التجارب. هذا يعزز دور الذكاء الاصطناعي في البحث الدوائي.
تعتبر هذه التطورات جزءًا من اتجاه أوسع نحو استخدام الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية وعلوم الحياة. وتشير التقديرات إلى أن سوق الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية سيشهد نموًا كبيرًا في السنوات القادمة، مدفوعًا بالطلب المتزايد على حلول يمكنها تحسين رعاية المرضى وخفض التكاليف وتسريع عملية اكتشاف الأدوية. ومع ذلك، هناك أيضًا تحديات كبيرة، مثل ضمان خصوصية البيانات وأمنها، ومعالجة التحيزات المحتملة في الخوارزميات، والحاجة إلى تنظيم واضح.
من المتوقع أن تستمر أنثروبيك وشركات الذكاء الاصطناعي الأخرى في الاستثمار في تطوير نماذج وأدوات جديدة للرعاية الصحية وعلوم الحياة. وستشمل الخطوات التالية على الأرجح المزيد من التكامل مع أنظمة السجلات الصحية الإلكترونية، وتطوير تطبيقات أكثر تخصصًا، وإجراء المزيد من البحوث حول فعالية وأمان هذه التقنيات. من المهم مراقبة التطورات التنظيمية المتعلقة بالذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية، حيث يمكن أن تؤثر بشكل كبير على نمو واعتماد هذه التقنيات.