في عصر الذكاء الاصطناعي المتزايد في مجال الرعاية الصحية، يواجه مقدمو الرعاية تحديات جديدة تتعلق بالسلامة. إذ إن الأنظمة الذكية أصبحت جزءاً لا يتجزأ من تقديم الرعاية الطبية، ولكن هناك فجوة كبيرة في كيفية التعامل مع الأخطاء والمشاكل التي قد تنشأ من استخدامها. لتحقيق ذلك، تم اقتراح إطار مراجعة أخطاء الذكاء الاصطناعي (AI Morbidity and Mortality) كأداة متطورة تهدف إلى تعزيز أمان الرعاية الصحية.

الإطار يعتمد على تحليل شامل للأخطاء التي قد تحدث نتيجة لتفاعل الأنظمة الذكية مع الأطباء، سير العمل، والضوابط المؤسسية. يشمل ذلك تعقب الأخطاء وتحليلها وفق أربع أبعاد مرتبطة: العوامل المحفزة، آلية الأداء، مسار العلاج، والإجراءات التصحيحية المتخذة. هذا الأسلوب لا يهدف فقط إلى تحديد المناطق الضعيفة، وإنما يسعى أيضاً إلى تقديم تفسيرات عميقة للأخطاء، مما يمكّن المؤسسات من التعلم وتطوير استراتيجيات أمان أكثر فعالية.

تم اختبار الإطار من خلال أمثلة حقيقية من حالات وصف الأدوية ودعم اتخاذ القرار السريري، حيث توصل المراجعون إلى توافق في الرأي حول التصنيفات المُعتمدة. والتي يمكن أن توفر رؤى قيّمة لنظام الرعاية الصحية، حيث يمكن أن تتحول الأخطاء الفردية إلى دروس عملية تُعزز من المعرفة المؤسسية.

تبقى الحاجة ماسة لتقييم مستقبلي عبر مؤسسات ونظم ذكاء اصطناعي مختلفة، حيث يمكن أن يكون هذا النهج بمثابة نقطة تحول في كيفية تعاملنا مع الأخطاء في صميم تقديم الرعاية الصحية.