تحسين القوى العاملة في مجال التغذية باستخدام الذكاء الاصطناعي: لمحة عن مستقبل التغذية العلاجية

بدأ الأمر بسؤال بسيط: هل يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعدنا في تلبية الطلب المتزايد على الرعاية التغذوية في ظل النقص في القوى العاملة؟ مع ارتفاع معدلات الأمراض المزمنة، وازدياد أعداد كبار السن، والنقص العالمي في المتخصصين بالتغذية، أصبح الضغط على هذا المجال لا يُنكر. في هذا العصر الجديد، لا يهدد الذكاء الاصطناعي بإحلالنا بل يعرض أن يعمل معنا. في مراجعتي الأخيرة، بعنوان "تحسين قدرة القوى العاملة في التغذية والتغذية العلاجية من خلال ابتكارات الذكاء الاصطناعي"، استعرضتُ كيف استخدمت صناعات مثل المالية والرعاية الصحية والتعليم والأعمال الذكاء الاصطناعي لتدريب وتوسيع ودعم القوى العاملة، وماذا يمكن أن يعني ذلك بالنسبة لمجالنا.

النتائج التي توصلنا إليها:

باستخدام إطار PRISMA-ScR وأدوات ذكاء اصطناعي مثل ChatGPT للتحليل الموضوعي، قمنا بمراجعة أكثر من اثنتي عشرة قاعدة بيانات ووجدنا خمسة مجالات رئيسية يمكن للذكاء الاصطناعي أن يعزز من خلالها القوى العاملة:

1. التدريب المعزز بالذكاء الاصطناعي

   منصات التعلم التكيفية والمحاكاة الافتراضية يمكنها تخصيص التعليم المستمر لأخصائيي التغذية.

   
   

2. تحسين سير العمل

   أتمتة المهام الإدارية وتقييمات النظام الغذائي يوفر وقتًا أكبر للرعاية وأقل للروتين الورقي.

   
   

3. التخطيط التنبؤي للقوى العاملة

   يمكن للذكاء الاصطناعي أن يتوقع احتياجات التوظيف ويصمم استراتيجيات أكثر ذكاءً.

   
   

4. تقديم الخدمات بمساعدة الذكاء الاصطناعي

   من خلال روبوتات الدردشة والنماذج الصحية عن بُعد والمساعدين الافتراضيين.

   
   

5. الاعتبارات الأخلاقية

   نحتاج لمواجهة التحيز الخوارزمي وفجوات الوصول إلى التقنية وتطبيقها المسؤول.

نظام مترابط

تخيل الذكاء الاصطناعي في مركز شبكة ديناميكية: تدريب، عمليات، تخطيط، وتقديم خدمات - مترابطة ومتطورة. هذا هو النموذج المقترح.

لماذا هذا مهم؟

مع استمرار الذكاء الاصطناعي في تغيير المجالات الأخرى، يجب على التغذية أن تواكب. لكننا نحتاج أكثر من

الحماس - نحتاج إلى سياسات وتدريب قابل للتوسع والتزام بالعدالة والأخلاقيات.

الشكر:

جزيل الشكر لإسراء العوران على الدعم، ولأدوات الذكاء الاصطناعي مثل Elicit و ChatGPT-4.0 على التحليل والمراجعة.

الاقتباسات:

Jeanty, P. W., Narcisse, M. R., & Crastes Dit Sourd, R. (2025). Artificial intelligence, machine learning, and data-mining techniques to increase cost-effectiveness in healthcare. Frontiers in Public Health, 12, 1525628. https://doi.org/10.3389/fpubh.2024.1525628

Munira, M. S. K., Juthi, S., & Begum, A. (2025). Artificial Intelligence in Financial Customer Relationship Management: A Systematic Review of AI-Driven Strategies in Banking and Fintech. American Journal of Advanced Technology and Engineering Solutions, 1(01), 20-40. https://orcid.org/0009-0006-4739-1717

This work was presented as an oral research poster at the International Academy of Nutrition and Dietetics Virtual Conference 2025 and was recognized with second-place honors.

تواصل للمزيد