يشهد قطاع الرعاية الصحية والصلم العيني تحولات جذرية متسارعة، لم تعد تقتصر على تطوير العلاجات والأدوية فحسب، بل امتدت لتشمل طريقة إدارة وتشغيل المؤسسات والمختبرات الطبية. وفي قلب هذا التحول، تبرز تقنيات الذكاء الاصطناعي والأتمتة المتقدمة كأدوات استراتيجية لا غنى عنها، لا سيما عندما تقترن بمفاهيم "التنمية المستدامة" وحماية البيئة. إن دمج هذه التقنيات في المختبرات المرضية يمثل نقلة نوعية من التشخيص التقليدي المستهلك للموارد إلى نموذج مستدام يوازن بين دقة النتائج والحفاظ على البيئة. الواقع البيئي للمختبرات الطبية: تحديات واستزاف للموارد تُعد المختبرات الطبية ومختبرات التحليلات المرضية بيئات عمل كثيفة الاستهلاك للموارد؛ فهي تعتمد بشكل يومي على كميات هائلة من الكواشف الكيميائية، والمستلزمات بلاستيكية للاستخدام لمرة واحدة (مثل الأنابيب، والماصات، وأطباق بتري)، فضلاً عن استهلاك الطاقة المستمر لتشغيل الأجهزة والمجمدات، وتوليد كميات معتبرة من النفايات البيولوجية والخطرة التي تتطلب معالجة مكلفة وآمنة. هذا النمط التشغيلي التقليدي يفرض ضغوطاً بيئية جسيمة، مما يجعل تبني ممارسات "المختبرات الخضراء" ضرورة ملحة وليست مجرد رفاهية إضافية. وهنا يأتي دور الذكاء الاصطناعي والأتمتة لتقديم حلول جذرية تعيد هندسة هذه العمليات. كيف تسهم الأتمتة والذكاء الاصطناعي في الاستدامة المخبرية؟ 1. تحسين الكفاءة وتقليل الهدر الكيميائي والمادي تعتمد الأنظمة الآلية الحديثة (Laboratory Automation Systems) على الروبوتات وخوارزميات الذكاء الاصطناعي لإدارة العينات بدقة متناهية. تتيح هذه الأنظمة التحكم الدقيق في حجم الحجم الكيميائي والكواشف المستخدمة في الاختبارات، مما يمنع الهدر الناتج عن التخمير اليدوي أو الأخطاء البشرية التي تستدعي إعادة الفحص. كما تساعد النماذج التنبؤية المدعومة بالذكاء الاصطناعي في إدارة المخزون بكفاءة، وتوقع صلاحية المواد وتجنب تلف الكواشف باهظة الثمن نتيجة انتهاء صلاحيتها. 2. كفاءة استهلاك الطاقة والموارد التشغيلية تستهلك الأجهزة المخبرية طاقة هائلة على مدار الساعة. تتيح أنظمة الأتمتة الذكية جدولة تشغيل الأجهزة بحسب الأحمال الفعلية للعمل، وتفعيل وضع السكون أو إيقاف التشغيل التلقائي للمعدات غير المستخدمة خلال ساعات الذروة المنخفضة. علاوة على ذلك، يقلل التشخيص الرقمي والصور الافتراضية للشرائح النسيجية والخلوية من الحاجة لطباعة التقارير الورقية وتخزينها، مساهماً في تقليل البصمة الكربونية للمختبر. 3. تقليل الأخطاء البشرية وإعادة الفحص كل خطأ تشخيصي أو تلوث في العينة يعني بالضرورة إعادة سحبها واختبارها، وهو ما يترتب عليه مضاعفة استهلاك المواد البلاستيكية والكواشف، فضلاً عن إهدار وقت المريض والكادر الطبي. ترفع خوارزميات الذكاء الاصطناعي، وخاصة في مجالات تحليل الصور الطبية وعلم الأمراض الرقمي (Digital Pathology)، من دقة القراءات التشخيصية من المرة الأولى، مما يضمن استنزافاً أقل للموارد المتاحة. نحو مستقبل صحي أخضر إن دمج الذكاء الاصطناعي والأتمتة في المختبرات الطبية لا يقتصر هدفه على تسريع وتيرة العمل أو خفض التكاليف التشغيلية فحسب، بل يمثل التزاماً أخلاقياً وعلمياً بتحقيق أهداف التنمية المستدامة، وتحديداً الهدف الثالث (الصحة الجيدة والرفاه) والهدف الثاني عشر (الاستهلاك والإنتاج المسؤولان). باختصار، إن التحول نحو "المختبرات الذكية المستدامة" يثبت أن التطور التقني والمسؤولية البيئية ليسوا خطين متوازيين، بل هما مساران متكاملان؛ فكلما زادت دقة وكفاءة المختبرات رقمياً، كلما تقلص أثرها البيئي، لنقترب بخطى ثابتة نحو رعاية صحية مستدامة تحمي الإنسان وكوكبه على حد سواء. جامعة المستقبل الجامعة الاولى في العراق قسم تقنيات المختبرات الطبية الاول في التصنيف الوطني العراقي .