كيف تتعاون Highmark Health و Google Cloud لتبسيط المطالبات الطبية وتحسين الرعاية الصحية: 6 دروس رئيسية 27 يونيو 2025 - الساعة 10:24 صباحًا في المؤتمر السنوي Transform 2025 الذي نظمته VentureBeat هذا الأسبوع، قدمت جلسة بعنوان "المنصة الجديدة للذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية: الهندسة المعمارية للأجهزة متعددة النماذج والمodes" نظرة عملية على كيفية تعاون شركتي Google Cloud و Highmark Health لنشر الذكاء الاصطناعي بفعالية عبر أكثر من 14,000 موظف في نظام الرعاية الصحية الكبير Highmark Health. أسس الشراكة التي تم بناؤها تخدم Highmark Health، وهي نظام دفع وموفري خدمات متكامل، أكثر من 6 ملايين عميل، وتستخدم نماذج وبنية تحتية للذكاء الاصطناعي من Google Cloud لتحديث الأنظمة القديمة، زيادة الكفاءة الداخلية، وتحسين نتائج المرضى. أكد ريتشارد كلارك، نائب الرئيس التنفيذي ومدير البيانات والتحليلات في Highmark، على أهمية بناء بنية تحتية مرنة مبكرًا. قال كلارك: "لا يوجد شيء أكثر تحولًا إلى قديم من منصة توظيف مبرمجة بلغة COBOL"، لكن Highmark نجحت في دمج هذه الأنظمة مع نماذج الذكاء الاصطناعي المستندة إلى السحابة، مما أدى إلى نسخ تصل إلى 90% من العمل بدون اضطرابات نظامية، مما مكّن من انتقال أملس وحصول مديري العمليات على رؤى وقتية إلى العمليات الإدارية المعقدة. ومن جانبه، أكد ويل غرانيس، نائب الرئيس التنفيذي ومدير التقنية في Google Cloud، أن النجاح يبدأ بالأرضية التحضيرية. قال: "قد يستغرق الأمر ثلاث أو أربع أو خمس سنوات، ولكن إذا كان بياناتك جاهزة، يمكنك تشغيل حلقات التجربة والتقييم التي تجعل الذكاء الاصطناعي مفيدًا على نطاق واسع". من مفهوم الإثبات إلى الاستخدام اليومي يستخدم أكثر من 14,000 من موظفي Highmark، الذين يبلغ عددهم أكثر من 40,000، أدوات الذكاء الاصطناعي الجيلية الداخلية المدعومة بنماذج Google Cloud مثل Vertex AI و Gemini. تُطبق هذه الأدوات في مجموعة متنوعة من الحالات الاستخدامية، بدءًا من إنشاء تواصل شخصي مع الأعضاء وصولاً إلى استرجاع الوثائق للمعالجة القانونية. قدم كلارك مثالًا من جانب مقدمي الخدمات يتعلق بالاعتماد والتحقق من العقود. سابقًا، كان يجب على الموظفين البحث يدويًا في عدة أنظمة للتحقق من جاهزية مقدم الخدمة. الآن، يقوم الذكاء الاصطناعي بجمع هذه البيانات، التحقق من متطلباتها، وإنشاء مخرجات مخصصة تشمل الإحالات والتوصيات السياقية. ما يدفع هذا معدل التبني العالي هو مزيج من مكتبات الدفعات المهيكلة، التدريب الفعال، وحلقات رد فعل المستخدمين. قال كلارك: "لا نقوم فقط بإسقاط الأدوات ونتمنى أن يستخدمها الناس، بل نظهر لهم كيف تجعلها عملهم أسهل، ثم نتوسع بناءً على ما يحقق الزخم". التحول من الدردشات إلى أنظمة وكيل متعددة من أبرز المواضيع المستقبلية التي تناولتها الجلسة كان التحول من التفاعلات القائمة على الدردشة إلى أنظمة وكيل متعددة قادرة على إكمال المهام من البداية إلى النهاية. وصف غرانيس هذا التحول بأنه انتقال من نماذج الدردشة السريعة إلى تركيب المهام وأتمتتها. قال غرانيس: "فكّر أقل في وجود واجهة دردشة وأكثر في القول: 'اذهب وأعد هذا، وأحضره لي، واترك لي القرار'". تقوم هذه الوكلاء بتنسيق عدة نماذج، وقد تتدرج عبر وظائف مختلفة من الترجمة إلى البحث إلى تنفيذ العمليات. تقوم Highmark حاليًا بتجربة وكلاء لاستخدامات محددة، والهدف طويل المدى هو دمجها في الأنظمة الخلفية لأداء الأفعال بشكل مستقل. هذا سيقلل من الحاجة إلى واجهات متعددة أو متصفحات ويعمل على التحكم المركزي بمساحة أوسع. البدء بالمهمة وليس بالنموذج أكدا المتحدثان على تغيير فكري مهم للمؤسسات: توقفوا عن البدء بالنماذج. بدلاً من ذلك، ابدأوا بالمهمة واختاروا أو قاموا بتنسيق النماذج وفقًا لذلك. على سبيل المثال، تستخدم Highmark نموذج Gemini 2.5 Pro للأستفسارات البحثية طويلة الأمد و Gemini Flash للأستفسارات السريعة في الوقت الحقيقي. وفي بعض الحالات، يتم استخدام النماذج التقليدية المحددة عندما تكون أكثر ملاءمة للمهمة، مثل ترجمة التواصل مع المرضى إلى عدة لغات. كما قال غرانيس: "عملية الأعمال الخاصة بك هي ملكيتك الفكرية. فكّر في إنجاز مهمة، وقم بتنسيق النماذج لتحقيق ذلك". لدعم هذه المرونة، تستثمر Google Cloud في قدرات توجيه النماذج ومعايير مفتوحة. تم تصميم مبادرة Agent Protocol الحديثة، التي تم تقديمها بالتعاون مع Linux Foundation، لتعزيز التوافق والاستقرار في بيئات الوكلاء المتعددة. النصائح العملية للمديرين التنفيذيين عبر القطاعات للتوجه نحو نجاح مشابه لما حققته Highmark، قدم المتحدثان إرشادات ملموسة: ضع الأساس مبكرًا: استثمر في جاهزية البيانات ودمج الأنظمة الآن. حتى لو كانت نشر الذكاء الاصطناعي الكامل بعيدًا، فإن الفائدة تعتمد على التحضير المبكر. تجنب بناء نماذج أساسية خاصة بك: ما لم تكن شركتك تبني نماذج، فبناء نماذج خاصة بك هو أمر مكلف للغاية. ركز على التنسيق وضبط النماذج لحالات استخدام محددة. تبنى منهج المنصة: حدد الوصول إلى النماذج وتتبع الاستخدام. أنشئ هيكلًا يدعم التجربة دون التضحية بالحاكمية. ابدأ بالمهمة، وليس بالأداة: حدد النتيجة أولاً. ثم قم بتوافقها مع النموذج أو هندسة الوكيل الأكثر ملاءمة. قاس وشارك: ينمو التبني الداخلي عندما يرى الموظفون النتائج العملية. راقب الاستخدام، اجمع قصص النجاح، وحدث باستمرار مكتبات الدفعات والتدفقات المعتمدة. صمم للأفعال، وليس للمعلومات فقط: المستقبل هو تنفيذ المهام وليس مجرد الحصول على معلومات ثابتة. بنِ وكلاء يمكنهم تحفيز الأفعال الحقيقية بآمان وتأمين داخل أنظمتك. مستقبل الشراكة بينما لا تزال الشراكة بين Highmark و Google Cloud في طور التطور، إلا أن التقدم حتى الآن يقدم نموذجًا يمكن للآخرين في قطاع الرعاية الصحية وحتى خارجه الاستفادة منه لبناء أنظمة ذكاء اصطناعي قابلة للتوسع، مسؤولة، وسهلة الاستخدام. قال كلارك في الختام: "الأمر لا يتعلق بالميزات الجذابة؛ بل يتعلق بما يساعد الناس فعليًا على أداء عملهم بشكل أفضل". يمكن للمديرين التنفيذيين الذين فاتهم هذه الجلسة أن يشعروا بالراحة: فالنجاح في الذكاء الاصطناعي الجيلي ليس محصورًا في الشركات ذات الميزانيات الكبرى، بل يعتمد على الخطط الواضحة، المنصات المرنة، والصبر الاستراتيجي. التقييم من قبل المختصين ونبذة عن الشركة يعد هذا التعاون بين Highmark Health و Google Cloud مثالًا بارزًا على كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين الكفاءة والنتائج في قطاع الرعاية الصحية. يرى العديد من الخبراء أن هذا النهج يوفر نموذجًا قابلًا للتطبيق في مجالات أخرى، حيث يركز على الحلول العملية والتكامل السلس مع الأنظمة الموجودة. Highmark Health هي شركة رعاية صحية متكاملة ومقرها غرب بنسلفانيا، تقدم خدمات التأمين والرعاية الصحية لأكثر من 6 ملايين عميل. أما Google Cloud فهي واحدة من أكبر الشركات السحابية في العالم، وتقدم حلولًا تقنية متطورة تساعد المؤسسات على تحقيق الكفاءة والابتكار. هذا التعاون يُظهر كيف يمكن للشركات الكبرى أن تعمل معًا لتحقيق نتائج ملموسة ومستدامة من خلال الذكاء الاصطناعي.