وكيل قصر العيني: نرسّخ الذكاء الاصطناعي داخل المنظومة التعليمية والطبية والبحثية
أكد الدكتور عمر عزام، وكيل كلية طب قصر العيني لشؤون خدمة المجتمع وتنمية البيئة، العمل على ترسيخ الذكاء الاصطناعي داخل منظومتها التعليمية والإكلينيكية والبحثية.
وأوضح وكيل طب قصر العيني، في تصريحات خاصة لبوابة الوفد الإلكترونية، أن الكلية تتبنى توظيف الذكاء الاصطناعي؛ لأنه لم يعد خيارًا مستقبليًا، بل مسارًا عمليًا.
ونوه وكيل كلية طب قصر العيني بأن المستقبل الطبي أصبح يصنع داخل منصات البيانات وأنظمة التحليل الذكية وليس داخل غرف العمليات أو قاعات المحاضرات فقط.
ولفت وكيل كلية طب قصر العيني إلى أن الكلية لا تتعامل مع الذكاء الاصطناعي باعتباره موجة عابرة، بل تعتبره خيارًا استراتيجيًا يعيد تشكيل منظومة التعليم الطبي والممارسة الإكلينيكية والبحث العلمي.
وأضاف أن التعامل مع الذكاء الاصطناعي يتم في إطار رؤية واضحة تقودها إدارة واعية من الدكتور حسام صلاح مراد عميد طب قصر العيني، تدرك أن السبق الحقيقي لا يكون في متابعة التغيير، بل في صناعته.
وأشار إلى أن رؤية الكلية تتضمن تحويل الذكاء الاصطناعي 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.
ورش عمل عن الذكاء الاصطناعي في قصر العيني
ذكر وكيل كلية طب قصر العيني أن مكتب الذكاء الاصطناعي نظم اليوم العلمي وورش العمل التدريبية تحت عنوان «الذكاء الاصطناعي في الممارسة الطبية: من البيانات النظيفة إلى المشاريع الواقعية».
وألمح وكيل كلية طب قصر العيني إلى أن المحاضرات ركزت على البيانات الإكلينيكية داخل مستشفيات قصر العيني باعتبارها ثروة معرفية حقيقية، مع توضيح آليات توظيف بيانات العالم الحقيقي (RWD) في البحث العلمي والتطوير.
وتابع أنها تضمنت عرض سياسة الذكاء الاصطناعي الخاصة بالكلية، ومناقشة الجوانب الأخلاقية والتنظيمية لضمان حماية خصوصية المرضى وسلامة المعلومات.
وأشار إلى إقامة ورش عمل تطبيقية هدفت إلى بناء قدرات المشاركين عملياً، شملت إعداد مستندات متطلبات المنتج (PRD) لتحويل الأفكار الطبية إلى مشروعات تقنية قابلة للتنفيذ.
واستطرد وكيل كلية طب قصر العيني أن الورش تضمنت التدريب على هندسة الأوامر (Prompt Engineering) لاستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي كمساعدين إكلينيكيين وبحثيين
ولفت إلى 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.
وأشار إلى استعراض قدرات النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) في دعم الاستنتاج الطبي، وشرح آليات كتابة الأوامر الذكية (Prompts) لضمان الاستخدام الدقيق والآمن لهذه الأنظمة.