DOI: https://doi.org/10.3389/fpubh.2026.1776922
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/42007334
تاريخ النشر: 2026-04-02
المؤلف: Sreya Pulakkat Warrier وآخرون
الموضوع الرئيسي: الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI)
نظرة عامة
تستعرض هذه القسم القضايا الملحة لمقاومة المضادات الحيوية والأمراض المعدية الناشئة، مع التأكيد على إمكانيات الذكاء الاصطناعي (AI) في تعزيز علم الميكروبيولوجيا السريرية، والأمراض المعدية، والصحة العامة من خلال تحليل مجموعات بيانات منظمة واسعة. ومع ذلك، فإن دمج الذكاء الاصطناعي في الممارسة السريرية يواجه تحديات بسبب طبيعته “الصندوق الأسود”، مما يحد من الشفافية ويعيق التبني في بيئات الرعاية الصحية. للتخفيف من هذه القضايا، تسلط المراجعة الضوء على طرق الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI)، مثل SHAP وLIME وGrad-CAM، التي يمكن أن تحسن من قابلية التفسير والثقة في تطبيقات الذكاء الاصطناعي.
تعمل هذه المراجعة السردية كمصدر تمهيدي للأطباء، حيث تقيم بشكل منهجي التقدمات الأخيرة في XAI ذات الصلة بالتطبيقات السريرية. كما تتناول الأطر الأخلاقية والتنظيمية التي تؤثر على اعتماد الذكاء الاصطناعي، مما يبرز أهمية البيانات المفتوحة والمراقبة ذات الجودة، ومقاييس الأداء القوية، وقابلية التفسير الواضحة لضمان التنفيذ السريري الآمن. يدعو المؤلفون إلى مبادرات مستقبلية تعزز التعاون بين التخصصات، وتبادل البيانات الدولية، وتدريب محو الأمية في الذكاء الاصطناعي المخصص لضمان الاستخدام المسؤول والفعال للذكاء الاصطناعي في مواجهة التحديات في علم الميكروبيولوجيا السريرية والأمراض المعدية.
مقدمة
**مقدمة**
تستمر مسببات الأمراض المقاومة للمضادات الحيوية والفتاكة في التأثير بشكل كبير على الصحة العالمية، مما يسهم في ارتفاع معدلات المرض والوفيات، بالإضافة إلى زيادة تكاليف الرعاية الصحية. على الرغم من التقدم في النظافة والمضادات الحيوية واللقاحات، تظل الأمراض المعدية سببًا رئيسيًا لوفيات الأطفال وتؤثر على جميع الفئات العمرية، حيث تتساوى مع الأمراض القلبية الوعائية والسرطان من حيث عبء الصحة العامة. وقد أكدت المراقبة الأخيرة خلال تفشي الأمراض مثل COVID-19 وMpox والعدوى الناتجة عن *Corynebacterium diphtheriae* على أهمية البيانات المفتوحة في تحسين التشخيص، ومكافحة العدوى، وفهم بيولوجيا مسببات الأمراض. وهذا يبرز الحاجة إلى تعزيز ممارسات تبادل البيانات لمعالجة هذه التحديات المستمرة في الصحة العامة بشكل فعال.
طرق
في اختيار طرق القابلية للتفسير للذكاء الاصطناعي في سياقات الأمراض المعدية، يتم التأكيد على ثلاثة أبعاد رئيسية: الشفافية، ونطاق التفسير، ونمط البيانات. تميز الشفافية بين النماذج القابلة للتفسير بطبيعتها، والتي تُعرف غالبًا باسم نماذج “الصندوق الزجاجي”، والطرق اللاحقة التي توضح النماذج المعقدة بعد التدريب. بينما تقدم النماذج القابلة للتفسير بطبيعتها شفافية فورية، قد تتنازل عن الدقة. على العكس، تحافظ الطرق اللاحقة على دقة عالية ولكنها تتطلب خطوات إضافية لتحقيق القابلية للتفسير.
تعتمد فعالية تقنيات القابلية للتفسير أيضًا على توافقها مع أنماط البيانات المحددة. على سبيل المثال، تعتبر خريطة تنشيط الفئة المعتمدة على التدرج (Grad-CAM) فعالة بشكل خاص في تصور الصور الطبية، مثل تسليط الضوء على المناطق ذات الصلة في الأشعة السينية للصدر. بالمقابل، يُعتبر SHAP بارعًا في تحديد أهمية الميزات في البيانات الجدولية المنظمة، كما يتضح من مجموعات بيانات مقاومة المضادات الحيوية، بينما يُناسب LIME-text تفسير بيانات نصوص الفرز السريري. من خلال دمج هذه الاعتبارات، تدعو الدراسة إلى تنفيذ قوي وشفاف لأساليب الذكاء الاصطناعي في مجال الأمراض المعدية.
مناقشة
يوفر قسم المناقشة في ورقة البحث نظرة شاملة على تطور وتطبيق الذكاء الاصطناعي (AI) في محاكاة الذكاء البشري، متتبعًا أصوله منذ الخمسينيات. يبرز ظهور نماذج اللغة الكبيرة المتقدمة (LLMs) وإمكاناتها في المختبرات التشخيصية. يتناول القسم استراتيجيات التعلم المختلفة المستخدمة في الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك التعلم المراقب، وغير المراقب، والتعلم المعزز، كل منها بأساليب وتطبيقات مميزة في البيئات السريرية، مثل إدارة الإنتان واكتشاف العلامات الحيوية.
موضوع حاسم يتم تناوله هو التوازن بين الدقة وقابلية التفسير في نماذج الذكاء الاصطناعي. بينما قدم الذكاء الاصطناعي الرمزي التقليدي الشفافية من خلال قواعد واضحة، فإن الانتقال إلى طرق التعلم الإحصائي المعقدة غالبًا ما أدى إلى نماذج “الصندوق الأسود” التي تحجب عمليات اتخاذ القرار. تؤكد الورقة على أهمية الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI) في سد هذه الفجوة، داعيةً إلى استراتيجيات تعزز من قابلية تفسير النماذج من خلال الطرق الذاتية، والتفسيرات اللاحقة، والهياكل الهجينة. كما تبرز المناقشة التحديات الأخلاقية والتنظيمية المرتبطة بنشر الذكاء الاصطناعي في الممارسة السريرية، مشددةً على الحاجة إلى الشفافية، والعدالة، والتحقق القوي لتعزيز ثقة الأطباء وضمان نتائج رعاية صحية عادلة، خاصة في إدارة الأمراض المعدية.
القيود
تُعزى قيود هذه المراجعة السردية بشكل أساسي إلى نهجها المنهجي ونطاقها. على عكس المراجعة المنهجية، كانت عملية اختيار الدراسات قائمة على عمليات بحث مستهدفة بدلاً من بروتوكول شامل، مما قد يقدم تحيزًا. بالإضافة إلى ذلك، قد يؤدي التركيز على المنشورات باللغة الإنجليزية إلى تمثيل ناقص للأبحاث من المناطق غير الناطقة باللغة الإنجليزية، مما قد يشوه النتائج.
علاوة على ذلك، لم تستخدم المراجعة أدوات تقييم الجودة الرسمية للدراسات التي تم تحليلها، على الرغم من أنها اعترفت بالقوى والضعف المنهجي حيثما كان ذلك ممكنًا. تتكون الأدلة الحالية إلى حد كبير من دراسات استعادية، ومركز واحد مع تحقق خارجي محدود، مما يشير إلى أن مجال الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI) في علم الميكروبيولوجيا السريرية والأمراض المعدية لا يزال في مراحله المبكرة. ستكون المراجعات المنهجية المستقبلية التي تتضمن تقييم الجودة الرسمي ضرورية مع استمرار تطور هذا المجال.
DOI: https://doi.org/10.3389/fpubh.2026.1776922
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/42007334
Publication Date: 2026-04-02
Author(s): Sreya Pulakkat Warrier et al.
Primary Topic: Explainable Artificial Intelligence (XAI)
Overview
The section outlines the pressing issues of antimicrobial resistance and emerging infectious diseases, emphasizing the potential of Artificial Intelligence (AI) to enhance clinical microbiology, infectious diseases, and public health through the analysis of extensive structured datasets. However, the integration of AI into clinical practice is challenged by its “black-box” nature, which limits transparency and hinders adoption in healthcare settings. To mitigate these issues, the review highlights Explainable AI (XAI) methods, such as SHAP, LIME, and Grad-CAM, which can improve interpretability and trust in AI applications.
This narrative review serves as an introductory resource for clinicians, systematically assessing recent advancements in XAI relevant to clinical applications. It also addresses the ethical and regulatory frameworks that influence AI adoption, underscoring the importance of open, quality-controlled data, robust performance metrics, and clear interpretability for safe clinical implementation. The authors advocate for future initiatives that promote interdisciplinary collaboration, international data-sharing, and tailored AI literacy training to ensure the responsible and effective use of AI in addressing challenges in clinical microbiology and infectious diseases.
Introduction
**Introduction**
Antimicrobial-resistant and virulent pathogens continue to significantly impact global health, contributing to high morbidity and mortality rates, as well as increasing healthcare costs. Despite advancements in hygiene, antibiotics, and vaccines, infectious diseases remain a leading cause of childhood mortality and affect all age demographics, ranking alongside cardiovascular diseases and cancer in terms of public health burden. Recent surveillance during outbreaks such as COVID-19, Mpox, and infections caused by *Corynebacterium diphtheriae* has underscored the importance of open data in improving diagnostics, infection control, and understanding pathogen biology. This highlights the need for enhanced data-sharing practices to address these ongoing public health challenges effectively.
Methods
In the selection of explainability methods for AI in infectious disease contexts, three key dimensions are emphasized: transparency, explanatory scope, and data modality. Transparency differentiates between intrinsically interpretable models, often referred to as “glass-box” models, and post-hoc methods that clarify complex models after training. While intrinsically interpretable models offer immediate transparency, they may compromise on accuracy. Conversely, post-hoc methods maintain high accuracy but require additional steps to achieve interpretability.
The effectiveness of interpretability techniques is also contingent upon their alignment with specific data modalities. For example, Gradient-weighted Class Activation Mapping (Grad-CAM) is particularly effective for visualizing medical images, such as highlighting pertinent areas in chest radiographs. In contrast, SHAP is adept at attributing feature importance in structured tabular data, exemplified by antibiotic resistance datasets, while LIME-text is suitable for interpreting clinical triage text data. By integrating these considerations, the study advocates for a robust and transparent implementation of AI methodologies in the field of infectious diseases.
Discussion
The discussion section of the research paper provides a comprehensive overview of the evolution and application of artificial intelligence (AI) in emulating human intelligence, tracing its origins back to the 1950s. It highlights the emergence of advanced large language models (LLMs) and their potential in diagnostic laboratories. The section elaborates on various learning strategies employed in AI, including supervised, unsupervised, and reinforcement learning, each with distinct methodologies and applications in clinical settings, such as sepsis management and biomarker discovery.
A critical theme addressed is the trade-off between accuracy and interpretability in AI models. While traditional symbolic AI offered transparency through explicit rules, the shift to complex statistical learning methods has often resulted in “black-box” models that obscure decision-making processes. The paper emphasizes the importance of explainable AI (XAI) in bridging this gap, advocating for strategies that enhance model interpretability through intrinsic methods, post-hoc explanations, and hybrid architectures. The discussion also underscores the ethical and regulatory challenges associated with AI deployment in clinical practice, stressing the need for transparency, fairness, and robust validation to foster clinician trust and ensure equitable healthcare outcomes, particularly in infectious disease management.
Limitations
The limitations of this narrative review are primarily attributed to its methodological approach and scope. Unlike a systematic review, the study selection was based on targeted searches rather than a comprehensive protocol, which may introduce bias. Additionally, the focus on English-language publications could lead to an underrepresentation of research from non-English speaking regions, potentially skewing the findings.
Furthermore, the review did not employ formal quality assessment tools for the studies analyzed, although it did acknowledge methodological strengths and weaknesses where applicable. The existing evidence largely comprises retrospective, single-center studies with limited external validation, indicating that the field of explainable artificial intelligence (XAI) in clinical microbiology and infectious diseases is still in its early stages. Future systematic reviews that incorporate formal quality appraisal will be essential as the field continues to develop.