في ظل التقدم المتسارع لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي (AI)، تتجه الأنظار نحو أدواته المساعدة في الوثائق الطبية، التي تهدف إلى تقليل العبء الإداري على الأطباء. لكن، ما زال هناك جدل حول تأثير هذه الأدوات على دقة اللغة المستخدمة، خاصة فيما يتعلق بالعبارات ذات الدلالات السلبية أو المنبوذة.

أجريت دراسة بحثية واسعة النطاق لمقارنة المسودات التي أنشأها الذكاء الاصطناعي وتلك التي قام الأطباء بتحريرها نهائيًا. تم استخدام عملية معالجة اللغة الطبيعية (NLP) لتحليل البيانات، وقياس:

1. **مدى انتشار اللغة السلبية في مسودات الذكاء الاصطناعي**.
2. **تركيب الكلمات المستخدمة في الملاحظات النهائية**.
3. **تكرار إضافة أو إزالة المصطلحات السلبية**.

نتائج هذه الدراسة، التي شملت 66,297 قسمًا من الملاحظات، أظهرت أن 21.4% من مسودات الذكاء الاصطناعي احتوت على عبارة سلبية واحدة على الأقل. ولتزيد هذه النسبة إلى 24% في النسخ النهائية التي أعدها الأطباء.

ما يثير الدهشة هو أن توظيف الكلمات السلبية حدث بوتيرة أكثر من إزالة هذه الكلمات، مما يوضح أن التعديلات التي يجريها الأطباء قد تكون مصدراً إضافياً للغة السلبية التي تدخل إلى السجلات الصحية الإلكترونية (EHR) عند استخدام الذكاء الاصطناعي المساعد.

هذا البحث يطرح تساؤلات هامة حول كيفية تعزيز دقة اللغة واستخدامها في الوثائق الطبية، هل يمكن أن يصبح الذكاء الاصطناعي عامل تغيير إيجابي، أم أن التحديات لا تزال قائمة؟