تشهد مجالات الطب تحولًا جذريًا بفضل علم الأمراض الحاسوبي (CompPath) الذي يستفيد من خوارزميات الذكاء الاصطناعي (AI) لتحسين عمليات التشخيص، التنبؤ بالتشخيص، وتقديم خيارات العلاج من خلال تحليل الصور الضخمة. رغم إقبال الأطباء على هذه التقنيات، إلا أن هناك بعض التحديات التي تعيق تبنيها، مثل مخاوف الأمان، المساءلة، والمراقبة التنظيمية في البيئات السريرية الحساسة.

هنا يأتي دور الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI)، الذي يظهر كمفتاح لبناء الثقة وتسهيل عمليات التحقق من صحة الأنظمة الذكية. لكن على الرغم من الوعود الكبيرة التي يحملها هذا العلم، إلا أن الأدبيات العلمية المتعلقة به لا تزال متشتتة بسبب عدم اتساق المصطلحات، والعائلات المنهجية المتداخلة، وأسلوب التحقق المرتجل.

تهدف هذه المراجعة إلى وضع تعريفات منهجية للذكاء الاصطناعي القابل للتفسير في علم الأمراض الحاسوبي عن طريق:
1. تقديم مفردات متخصصة في علم الأمراض تتضمن سبعة مصطلحات أساسية.
2. تطوير تصنيف يرتكز على العائلات المنهجية وثلاثة محاور متعامدة (المرحلة، النوع، النطاق).
3. إنشاء إطار عمل مدفوع بالمهام يرسم خريطة لخمسة أسئلة سريرية ترتبط بأساليب موصى بها، وتقييم الأساليب، وسياق التنفيذ.

تم تحديد خمسة فجوات رئيسية بين قدرات XAI الحالية والتنفيذ السريري، وتم اقتراح خطوات عملية لتعزيز وتوسيع استخدام XAI في علم الأمراض الحاسوبي. هذه الخطوات من شأنها أن تقرب الممارسين من مشهد طبي أكثر أمانًا وشفافية.

ما رأيكم في هذه التطورات التقنية؟ هل تعتقدون أن XAI سيحقق التحول المطلوب في مجال الطب؟ شاركونا آراءكم!