تأثیر هوش مصنوعی بر هویت حرفه‌ای پزشکان و تعریف مجدد «طبابت خوب»: یک دیدگاه تحلیلی

نوع مقاله : نامه به سردبیر

نویسنده
چکیده
ادغام فزاینده هوش مصنوعی (AI) در فرآیندهای تصمیم‌گیری بالینی، موجب تحول بنیادین در هویت حرفه‌ای پزشکان و بازتعریف مفهوم «طبابت خوب» شده است. این مطالعه با هدف بررسی تأثیرات چندلایه هوش مصنوعی بر معیارهای طبابت و ویژگی‌های طبیب خوب در عصر فناوری، به تحلیل پیامدهای این تحول در مراقبت‌های پزشکی پرداخته است.

یافته‌ها نشان می‌دهد که استفاده گسترده از سامانه‌های تصمیم‌یار مبتنی بر هوش مصنوعی، منجر به کاهش اعتماد بالینی پزشکان به تشخیص و تصمیم‌گیری مستقل شده و وابستگی به الگوریتم‌های خودکار را افزایش داده است. این وابستگی در برخی موارد با بروز سوگیری‌های سیستماتیک همراه بوده که به‌ویژه در تعامل با بیماران آسیب‌پذیر، موجب دریافت ناقص اطلاعات و کاهش کیفیت ارتباط انسانی شده است. همچنین، تمرکز بیش از حد بر داده‌های کمی و شاخص‌های قابل اندازه‌گیری، توجه به ابعاد روانی-اجتماعی بیماران را کاهش داده و همدلی و ارتباط انسانی در فرآیند درمان را تضعیف کرده است.

در چنین شرایطی، حفظ تعادل میان بهره‌گیری از ظرفیت‌های هوش مصنوعی و صیانت از مهارت‌های انسانی‌محور در پزشکی، نیازمند تدوین چارچوب‌های اخلاقی، آموزشی و سازمانی نوین است. این چارچوب‌ها باید مفهوم «طبابت خوب» را به‌گونه‌ای بازتعریف کنند که ضمن بهره‌گیری از رویکردهای مبتنی بر شواهد، ارزش‌های انسانی نظیر همدلی، مسئولیت‌پذیری و ارتباط مؤثر را در محوریت قرار دهد
کلیدواژه‌ها

عنوان مقاله English

The Impact of Artificial Intelligence on Physicians’ Professional Identity and the Redefinition of 'Good Medical Practice': An Analytical Perspective"

نویسنده English

Lili mosalanejad
چکیده English

The increasing use of artificial intelligence (AI) in clinical decision-making has significantly altered physicians' professional identity and the concept of "good medical practice." The aim of this analytic study is to explore the multifaceted impact of AI on standards of care and the physician's evolving role in the age of digital medicine.



There is evidence that widespread reliance on AI-based decision-support systems has generated a perceived erosion of physicians' clinical confidence and autonomy. Practitioners are more dependent on automated algorithms, and in some cases, this has generated systemic biases and fragmented patient assessments. This hinders the physician's ability for gathering comprehensive information by personal interaction, with vulnerable populations being affected most.

Moreover, the growing emphasis on quantitative data and measurable indicators has shifted attention away from patients’ psychosocial dimensions. As a result, empathetic engagement and human-centered communication in clinical encounters have weakened, raising concerns about the erosion of core values in medical practice.

To realize a harmony between AI benefits and the sustainability of fundamental human competencies in medicine, new ethical, educational, and organizational foundations have to be established. These foundations must reformulate "good medical practice" in a way that not only embraces evidence-based practices but also places human values—like empathy, responsibility, and relational depth—at the center of care.

This redefinition is necessary so that technology serves as an adjunct to, rather than a replacement for, the physician's role as a compassionate healer.

.

کلیدواژه‌ها English

Artificial intelligence
professional identity
medical practice
clinical decision-making
References
1. Topol EJ. High-performance: the convergence of
human and artificial intelligence. Nat Med. 2019: 25:
44–56.
2.Obermeyer Z, Powers B, Vogeli C, Mullainathan S.
Dissecting racial bias in a clinical prediction
algorithm. Science. 2019;366(6464):447-53.
3. Esteva A, Kuprel B, Novoa RA, et al. Dermatologistlevel classification of skin cancer with deep neural
networks. Nature. 2017;542(7639):115-8.
4. Wang H, Chen Y, Zhang L. Artificial intelligence in
medical education: A bibliometric analysis of research
trends and hotspots (2000-2024). Med Educ Online.
2024;29(1):2356789.
5. Ghassemi M, Oakden-Rayner L, Beam AL. The false
hope of current approaches to explainable artificial
intelligence in health care. Lancet Digit Health.
2021;3(11):745-50.
6. Obermeyer Z, Powers B, Vogeli C, Mullainathan S.
Dissecting racial bias in an algorithm used to manage
the health of populations. Science.
2019;366(6464):447-53.
7. Vayena E, Blasimme A, Cohen IG. Machine learning
in medicine: Addressing ethical challenges. PLoS
Med. 2018;15(11): e1002689.
8. Rajkomar A, Hardt M, Howell MD, Corrado G, Chin
MH. Ensuring fairness in machine learning to advance
health equity. Ann Intern Med. 2018;169(12):866-72.
9. Kumar A, Krishnamurthi R, Nayyar A, et al. Artificial
intelligence bias in medical system designs: a
systematic review. Multimed Tools Appl.
2024;83:18005-57.
10. Burlina P, Joshi N, Paul W, Pacheco KD, Bressler
NM. Addressing artificial intelligence bias in retinal
diagnostics. Transl Vis Sci Technol. 2021;10(2):13.