طب قصر العيني تقود الذكاء الاصطناعي من الرؤية إلى التطبيق المؤسسي
أطلقت كلية طب قصر العيني جامعة القاهرة فعاليات اليوم العلمي وورش العمل التدريبية تحت عنوان «الذكاء الاصطناعي في الممارسة الطبية: من البيانات النظيفة إلى المشاريع الواقعية».
وتعكس هذه المبادرة إيمان إدارة الكلية بأن المستقبل الطبي لن يُصنع فقط داخل غرف العمليات أو قاعات المحاضرات، بل كذلك داخل منصات البيانات وأنظمة التحليل الذكية.
وشهدت الفعاليات حضوراً وإشرافاً علمياً من الدكتور عمر عزام، وكيل الكلية لشؤون خدمة المجتمع وتنمية البيئة ورئيس مكتب الذكاء الاصطناعي، وبتنسيق الدكتور إيهاب الرفاعي، أستاذ جراحة المخ والأعصاب ومنسق مكتب الذكاء الاصطناعي بالكلية، وبمشاركة واسعة تجاوزت 100 من أعضاء هيئة التدريس والباحثين وطلبة الكلية والامتياز، في مشهد يعكس جاهزية حقيقية داخل قصر العيني لاحتضان هذا التحول النوعي.
وجاء تنظيم هذا اليوم العلمي تحت رعاية الدكتور حسام صلاح مراد، عميد كلية طب قصر العيني، في إطار سعيه المستمر نحو استباق الطفرات التكنولوجية المتلاحقة، وتحويلها إلى أدوات فاعلة داخل بيئة العمل الطبي، بما يضمن إعداد كوادر قادرة على فهم لغة البيانات، واستيعاب تقنيات الذكاء الاصطناعي، وتوظيفها بصورة آمنة ومسؤولة تخدم المريض والمنظومة الصحية على حد سواء.
عرض سياسة الذكاء الاصطناعي الخاصة بطب قصر العيني
امتد البرنامج العلمي ليقدم طرحاً متكاملاً يجمع بين الأسس النظرية والتطبيقات العملية، حيث تناولت الجلسات تعريف الذكاء الاصطناعي في الطب، وناقشت مفهوم الذكاء الاصطناعي الرمزي العصبي (Neuro-Symbolic AI) الذي يدمج بين المعرفة الطبية المتخصصة والتحليل القائم على البيانات.
واستعرض اليوم العلمي قدرات النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) في دعم الاستنتاج الطبي، وشرح آليات كتابة الأوامر الذكية (Prompts) لضمان الاستخدام الدقيق والآمن لهذه الأنظمة.
وركزت المحاضرات كذلك على البيانات الإكلينيكية داخل مستشفيات قصر العيني باعتبارها ثروة معرفية حقيقية، مع توضيح آليات توظيف بيانات العالم الحقيقي (RWD) في البحث العلمي والتطوير، إلى جانب عرض سياسة الذكاء الاصطناعي الخاصة بالكلية، ومناقشة الجوانب الأخلاقية والتنظيمية لضمان حماية خصوصية المرضى وسلامة المعلومات.
ولم يقتصر اليوم على الطرح الأكاديمي، بل امتد إلى ورش عمل تطبيقية هدفت إلى بناء قدرات المشاركين عملياً، شملت إعداد مستندات متطلبات المنتج (PRD) لتحويل الأفكار الطبية إلى مشروعات تقنية قابلة للتنفيذ، والتدريب على هندسة الأوامر (Prompt Engineering) لاستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي كمساعدين إكلينيكيين وبحثيين، إلى جانب التعريف بأساسيات قواعد البيانات (SQL) لفهم لغة البيانات والتعامل معها بكفاءة، وكذلك استخدام أداة NotebookLM لدعم الباحثين في تحليل وتلخيص الأبحاث الطبية الضخمة بسرعة ودقة.
