DOI: https://doi.org/10.1038/s44360-025-00024-7
تاريخ النشر: 2026-01-15
المؤلف: Jasmine Chiat Ling Ong وآخرون
الموضوع الرئيسي: الصحة العالمية والجراحة
نظرة عامة
يؤكد قسم ورقة البحث على الإمكانيات التحولية لنماذج اللغة الكبيرة (LLMs) في معالجة التحديات الصحية العالمية، لا سيما في البلدان ذات الدخل المنخفض والمتوسط (LMICs). يبرز كيف يمكن أن تساعد LLMs في سد الفجوات في الوصول إلى الرعاية الصحية، وتمكين العاملين في مجال الرعاية الصحية في الخطوط الأمامية، وتسهيل الابتكارات القابلة للتوسع المتوافقة مع أهداف التنمية المستدامة (SDGs). ومع ذلك، يؤكد المؤلفون أن تحقيق هذه الفوائد يتطلب جهودًا تعاونية بين مختلف أصحاب المصلحة، بما في ذلك المنظمات الدولية، والحكومات الوطنية، وهيئات التمويل.
للاستفادة بشكل فعال من LLMs في الصحة العالمية، تدعو الورقة إلى سياسات منسقة، وتنظيمات حساسة للسياق، واستثمارات في القدرات المحلية للرعاية الصحية. تدعو إلى توليد أدلة من العالم الحقيقي لضمان التنفيذ الآمن والفعال لـ LLMs في البيئات السريرية. ويخلص المؤلفون إلى أن نهجًا جماعيًا وعاجلاً ضروريان لتطور LLMs إلى شركاء موثوقين في إنشاء أنظمة رعاية صحية عادلة ومرنة في جميع أنحاء العالم.
نقاش
يسلط النقاش حول نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) في الصحة العالمية الضوء على إمكانياتها في معالجة الفجوات الصحية، لا سيما في البلدان ذات الدخل المنخفض والمتوسط (LMICs). على الرغم من أن LLMs قد تقدمت بشكل كبير، إلا أن نشرها في LMICs يواجه تحديات مثل البنية التحتية الرقمية غير الكافية، ونقص البيانات المحلية، والقضايا التنظيمية، ونقص تمثيل اللغات المحلية. على الرغم من هذه الحواجز، توضح دراسات الحالة الناجحة، مثل MomConnect في جنوب إفريقيا ونظام الذكاء الاصطناعي الهجين DeepDR-LLM، كيف يمكن أن تعزز LLMs الوصول إلى الرعاية الصحية، وتحسن التشخيصات، وتدعم اتخاذ القرارات السريرية في البيئات ذات الموارد المحدودة. ومع ذلك، فإن المخاطر مثل هلاوس النموذج ومخاوف العدالة تتطلب تحققًا صارمًا وتعديلًا محليًا لضمان عدم استمرار LLMs في تعزيز عدم المساواة الصحية القائمة.
تؤكد الورقة على الحاجة إلى نهج عالمي منسق لتنفيذ LLMs بشكل آمن وعادل، داعية إلى إنشاء أطر حوكمة تعطي الأولوية للسياق المحلي ومشاركة أصحاب المصلحة. كما تناقش الآثار البيئية والعمالية لاعتماد LLM، مشيرة إلى أنه بينما يمكن أن تحسن هذه التقنيات الكفاءة، إلا أنها قد تؤدي أيضًا إلى فقدان الوظائف وتساهم في انبعاثات الكربون. يقترح المؤلفون استراتيجيات لتقدم LLMs في الصحة العالمية، بما في ذلك تكييف التقنيات للسياقات المحلية، وتقييمات صارمة لنتائج الصحة، وتطوير أطر تنظيمية شاملة لضمان الاستخدام المسؤول للذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية.
القيود
يسلط قسم القيود الضوء على الحواجز الكبيرة أمام تنفيذ نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) في المناطق ذات الموارد المحدودة، لا سيما في الرعاية الصحية. تشمل التحديات الرئيسية مشكلات البنية التحتية مثل انقطاع الكهرباء وعدم موثوقية الاتصال بالإنترنت، مما يعيق نشر LLMs. بالإضافة إلى ذلك، فإن النقص الحاد في المهنيين المهرة، الذي تفاقم بسبب “هجرة العقول” إلى البلدان ذات الدخل الأعلى، يقوض القدرات المحلية لتطوير وصيانة هذه الأنظمة. كما أن تجزئة السجلات الطبية الرقمية تحد من الوصول إلى مجموعات بيانات تدريب شاملة، بينما لا تستطيع المرافق التي تفتقر إلى السجلات الصحية الإلكترونية توليد البيانات اللازمة على مستوى المرضى للتطبيقات الحساسة للسياق.
علاوة على ذلك، يتطلب نشر LLMs موارد متخصصة – مثل الحوسبة عالية الأداء وخبرة توضيح البيانات – التي غالبًا ما تكون غير متاحة محليًا. غالبًا ما تفتقر النماذج المدربة مسبقًا إلى الفهم السياقي للممارسات المحلية، واللغات، والمعايير الثقافية، مما يقلل من فعاليتها في البلدان ذات الدخل المنخفض والمتوسط (LMICs). إن نقص تمثيل اللغات من هذه المناطق في بيانات التدريب يزيد من الفجوات، حيث تميل النماذج التجارية إلى الأداء بشكل أفضل باللغة الإنجليزية، مما يؤدي إلى عدم المساواة الصحية المحتملة من خلال سوء التواصل وتقليل تفاعل المستخدمين. إن معالجة هذه القيود أمر ضروري للتكامل العادل والفعال لـ LLMs والذكاء الاصطناعي التوليدي في المبادرات الصحية العالمية.
DOI: https://doi.org/10.1038/s44360-025-00024-7
Publication Date: 2026-01-15
Author(s): Jasmine Chiat Ling Ong et al.
Primary Topic: Global Health and Surgery
Overview
The research paper section emphasizes the transformative potential of Large Language Models (LLMs) in addressing global health challenges, particularly in Low- and Middle-Income Countries (LMICs). It highlights how LLMs can help close healthcare access gaps, empower frontline healthcare workers, and facilitate scalable innovations aligned with the Sustainable Development Goals (SDGs). However, the authors stress that realizing these benefits necessitates collaborative efforts among various stakeholders, including international organizations, national governments, and funding bodies.
To effectively harness LLMs for global health, the paper calls for coordinated policies, context-sensitive regulations, and investments in local healthcare capacities. It advocates for the generation of real-world evidence to ensure the safe and effective implementation of LLMs in clinical settings. The authors conclude that a collective and urgent approach is essential for LLMs to evolve into trusted partners in creating equitable and resilient healthcare systems worldwide.
Discussion
The discussion on large language models (LLMs) in global health highlights their potential to address health disparities, particularly in low- and middle-income countries (LMICs). While LLMs have advanced significantly, their deployment in LMICs faces challenges such as inadequate digital infrastructure, lack of local data, regulatory issues, and under-representation of local languages. Despite these barriers, successful case studies, such as South Africa’s MomConnect and the hybrid AI system DeepDR-LLM, illustrate how LLMs can enhance healthcare access, improve diagnostics, and support clinical decision-making in resource-limited settings. However, risks such as model hallucinations and equity concerns necessitate rigorous validation and localized fine-tuning to ensure that LLMs do not perpetuate existing health inequities.
The paper emphasizes the need for a coordinated global approach to the safe and equitable implementation of LLMs, advocating for the establishment of governance frameworks that prioritize local context and stakeholder engagement. It also discusses the environmental and labor implications of LLM adoption, noting that while these technologies can improve efficiency, they may also displace jobs and contribute to carbon emissions. The authors propose strategies for advancing LLMs in global health, including the adaptation of technologies for local contexts, rigorous evaluations of health outcomes, and the development of comprehensive regulatory frameworks to ensure the responsible use of AI in healthcare.
Limitations
The section on limitations highlights significant barriers to the implementation of large language models (LLMs) in resource-limited regions, particularly in healthcare. Key challenges include infrastructural issues such as inconsistent electricity and unreliable internet connectivity, which hinder the deployment of LLMs. Additionally, a critical shortage of skilled professionals, exacerbated by ‘brain drain’ to higher-income countries, undermines local capabilities to develop and maintain these systems. The fragmentation of digital medical records further limits access to comprehensive training datasets, while facilities lacking electronic health records cannot generate the necessary patient-level data for context-specific applications.
Moreover, the deployment of LLMs necessitates specialized resources—such as high-performance computing and data annotation expertise—that are often unavailable locally. Existing pretrained models frequently lack contextual understanding of local practices, languages, and cultural norms, which diminishes their effectiveness in low- and middle-income countries (LMICs). The underrepresentation of languages from these regions in training data exacerbates disparities, as commercial models tend to perform better in English, leading to potential health inequities through miscommunication and reduced user engagement. Addressing these limitations is essential for the equitable and effective integration of LLMs and generative AI in global health initiatives.