سياسة الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية الإماراتية ووضع القانون الاتحادي المرتقب

الخلاصة التنفيذية

دخل الذكاء الاصطناعي في القطاع الصحي الإماراتي في 2026 مرحلة أكثر مؤسسية وتنظيمًا.

في 18 مايو 2026 اعتمد مجلس الوزراء السياسة الوطنية لتعزيز الخدمات الصحية الرقمية والذكاء الاصطناعي في القطاع الصحي.

وفي الاجتماع نفسه وافق مجلس الوزراء على إعداد قانون اتحادي لتنظيم التطبيقات الصحية الذكية واستخدام الذكاء الاصطناعي في القطاع الصحي.

هذه نقطتان مختلفتان قانونيًا.

السياسة تم اعتمادها.

أما القانون الاتحادي، فالمعلن رسميًا هو اعتماد صياغته وإعداده.

لذلك لا يجوز حتى صدور نص نهائي رسمي وسنّه أن نقول إن الإمارات أصدرت في مايو 2026 قانونًا اتحاديًا جديدًا نافذًا للذكاء الاصطناعي الصحي.

ماذا اعتمدت الإمارات في مايو 2026؟

اعتمد مجلس الوزراء مسارين مترابطين:

المسار الأول

National Policy for Advancing Digital Healthcare Services and Artificial Intelligence in the Health Sector.

المسار الثاني

Drafting of a Federal Law to regulate:

• Smart health applications.
• AI use in healthcare.
• Development.
• Licensing.
• Accreditation.
• Operation.
• Use.

هذه الصياغة الرسمية مهمة جدًا.

القرار بإعداد قانون ليس هو سن القانون.

قبل هذا التطور في 2026، توجد بالفعل طبقة قانونية اتحادية مهمة يجب عدم إغفالها: Federal Law No. 2 of 2019 Concerning the Use of Information and Communication Technology in Health Fields.

هذا القانون ينظم استخدام تقنيات المعلومات والاتصالات في القطاع الصحي في دولة الإمارات، بما في ذلك المناطق الحرة، ويرتبط مباشرة بحوكمة البيانات والمعلومات الصحية من حيث السرية والسلامة والأمن وصحة البيانات وإتاحتها للأطراف المخولة.

لذلك فإن القانون الاتحادي الجديد الذي وافق مجلس الوزراء في 2026 على إعداده لتنظيم التطبيقات الصحية الذكية واستخدام الذكاء الاصطناعي لا يبدأ من فراغ تنظيمي. يجب قراءته، عند صدوره، إلى جانب الطبقات القانونية والتنظيمية الصحية والرقمية القائمة، ومنها قانون 2019.

والتمييز هنا مهم:

Federal Law No. 2 of 2019 = قانون قائم ونافذ يتعلق باستخدام ICT في المجالات الصحية.

أما:

القانون الاتحادي المتخصص بالتطبيقات الصحية الذكية واستخدام AI الذي أُعلن عنه في 2026 = قيد الإعداد وفق الوضع الرسمي الذي تم التحقق منه حتى 2 سبتمبر 2026.

السياسة الوطنية للذكاء الاصطناعي والصحة الرقمية

السياسة تؤسس إطارًا وطنيًا لبناء نظام صحي متكامل يعتمد على أنظمة ونماذج الذكاء الاصطناعي.

ولا تقتصر على التشخيص.

تمتد إلى:

• الوقاية.
• العلاج.
• التأهيل.
• العمليات.
• البنية التحتية الصحية الرقمية.
• تطوير قدرات العاملين.
• أمن الخدمات الذكية.
• أخلاقيات AI.
• حوكمة البيانات.

إذن AI الصحي هنا ليس مجرد Medical Model.

بل منظومة وطنية رقمية متكاملة.

المرتكزات الرئيسية للسياسة

يمكن تلخيص ما أعلنته الحكومة في ثلاثة مرتكزات رئيسية:

نظام طبي وطني مدعوم بالذكاء الاصطناعي

الهدف هو استخدام AI لتحسين صحة ورفاه المجتمع عبر مراحل الرعاية المختلفة.

بنية تحتية صحية رقمية متقدمة

AI لا يعمل بمعزل عن:

• Health information systems.
• Data infrastructure.
• Interoperability.
• Security.
• Digital services.

بناء القدرات البشرية

يشمل تطوير مهارات العاملين الصحيين في الذكاء الاصطناعي.

وهذا مهم لأن سلامة AI الصحي تعتمد على الأشخاص الذين يختارونه ويفسرونه ويستخدمونه ويراقبونه.

ما وضع القانون الاتحادي المرتقب؟

المصدر الرسمي يقول إن مجلس الوزراء:

approved the drafting of a Federal Law.

وهذا يعني أن المشروع انتقل إلى مسار إعداد تشريعي.

والأهداف المعلنة للقانون تشمل إنشاء إطار موحد يحكم:

• التطوير.
• الترخيص.
• الاعتماد.
• التشغيل.
• الاستخدام.
• حوكمة البيانات الصحية.
• السلامة.
• الجودة.
• المسؤولية القانونية.
• حقوق المرضى.
• التنسيق الاتحادي والمحلي.

لكن هذه الموضوعات تمثل النطاق المعلن للقانون الذي سيجري إعداده.

ولا ينبغي تحويلها إلى مواد قانونية نافذة قبل صدور النص النهائي.

ما الذي لا يجوز وصفه بالقانون النافذ؟

لا يجوز الخلط بين:

National Policy adopted

و:

Federal Law drafting approved

و:

Federal Law enacted.

كل حالة لها معنى مختلف.

حتى 2 سبتمبر 2026 يجب أن يبقى سجل Siyada Regulatory Watch واضحًا:

Policy: Adopted.

Future Federal Law: Drafting approved / pending verified enactment.

النطاق المتوقع للتنظيم

وفق الإعلان الرسمي، من المتوقع أن يتعامل القانون مع دورة حياة تطبيقات الصحة الذكية وأنظمة AI.

ومن أهم الموضوعات:

• Development.
• Licensing.
• Accreditation.
• Operation.
• Use.

هذا يشير إلى أن الحوكمة المستقبلية قد تتجاوز تقييم النموذج نفسه إلى النظام التشغيلي الكامل.

لكن التفاصيل النهائية ستعتمد على النص الذي يتم سنه.

حوكمة البيانات الصحية

Health AI يعتمد على بيانات شديدة الحساسية.

قد تشمل:

• السجل الطبي.
• التاريخ المرضي.
• الصور الطبية.
• البيانات الجينية.
• بيانات المختبر.
• الأدوية.
• الأجهزة القابلة للارتداء.
• المؤشرات الحيوية.

لذلك يجب أن يرتبط AI Governance بـData Governance.

من الأسئلة الرئيسية:

• ما مصدر البيانات؟
• من يملك الوصول؟
• ما الغرض؟
• هل تستخدم لأغراض ثانوية؟
• ما مدة الاحتفاظ؟
• أين تتم المعالجة؟
• من الموردون؟
• كيف يتم الفصل بين التدريب والاستخدام السريري؟

السلامة والجودة

في الرعاية الصحية، AI risk ليس فقط Privacy Risk.

قد يصبح:

Patient Safety Risk.

نظام ضعيف قد:

• يفشل في اكتشاف حالة.
• يرفع إنذارًا خاطئًا.
• يعطي توصية غير مناسبة.
• يعامل مجموعة سكانية بدقة أقل.
• يتغير أداؤه بعد تحديث.
• يعتمد على بيانات لا تمثل السياق المحلي.

لذلك يجب أن تشمل الحوكمة:

• Clinical validation.
• Technical validation.
• Intended-use definition.
• Performance thresholds.
• Monitoring.
• Incident reporting.

المسؤولية القانونية

المصدر الرسمي يشير صراحة إلى أن القانون المرتقب سيتعامل مع Legal Liability Provisions.

وهذه نقطة مهمة.

عند وجود AI في القرار الصحي قد تتوزع الأدوار بين:

• الطبيب.
• المنشأة.
• مطور النظام.
• مزود الخدمة.
• مشغل النظام.
• جهة الاعتماد.

لكن إلى أن يصدر القانون النهائي لا ينبغي اختراع توزيع قانوني للمسؤولية.

عمليًا، على المؤسسة من الآن تحديد:

Who owns the clinical decision?

Who owns the system?

Who approves deployment?

Who can suspend it?

حقوق المرضى

من النطاق المعلن للقانون حماية حقوق المرضى ومتلقي الخدمات الصحية.

من منظور AI Governance يجب النظر إلى:

• الشفافية.
• فهم دور النظام.
• حقوق البيانات.
• مسارات الشكوى.
• مراجعة القرارات.
• السلامة.
• الوصول إلى الرعاية.
• عدم التمييز.

ويزداد ذلك أهمية كلما كان AI يؤثر مباشرة في نتيجة علاجية أو قرار سريري.

الإشراف البشري

Human Oversight في الصحة لا يعني أن الطبيب يجب أن يضغط زر موافقة في كل عملية.

المستوى المناسب يعتمد على:

• طبيعة القرار.
• احتمال الضرر.
• قابلية التراجع.
• استقلالية النظام.
• موثوقية النموذج.

يمكن استخدام:

• Human-in-the-Loop.
• Human-on-the-Loop.
• Escalation.
• Override.
• Mandatory review.

لكن يجب أن يكون التدخل حقيقيًا وقابلًا للتنفيذ.

نموذج مخاطر AI الصحي

يمكن للمؤسسة بناء نموذج تصنيف أولي حسب:

Clinical impact

+ Autonomy

+ Data sensitivity

+ Patient exposure

+ Reversibility

+ Model uncertainty

+ Third-party dependency.

كلما ارتفعت هذه العناصر ارتفع مستوى Assurance المطلوب.

هذه صياغة تشغيلية من سيادة وليست نصًا حكوميًا ملزمًا.

جاهزية المؤسسة الصحية

قبل صدور أي قانون جديد، توجد إجراءات No-Regret:

1. AI inventory.
2. تحديد Medical AI وAdministrative AI.
3. Health data mapping.
4. Clinical risk assessment.
5. Vendor due diligence.
6. Human oversight design.
7. Incident process.
8. Monitoring.
9. Evidence retention.
10. Regulatory watch.

بهذه الطريقة لا تبدأ المؤسسة من الصفر عند صدور النص النهائي.

المراقبة التنظيمية

هذا المقال يجب أن يبقى Living Regulatory Article.

المؤسسة يجب أن تراقب:

• UAE Legislation platform.
• Cabinet announcements.
• Ministry of Health and Prevention.
• الجهات الصحية المحلية.
• أي Implementing Regulations.
• أي licensing أو accreditation rules.

وعند صدور القانون يجب تحديث:

• Legal status.
• applicability.
• obligations.
• references.
• controls.

أخطاء شائعة

القول إن القانون صدر بالفعل

المعلن هو إعداد تشريع.

اعتبار السياسة قانونًا

السياسة ليست تشريعًا اتحاديًا.

استخدام AI صحي دون Clinical Governance

AI Governance لا تستبدل الحوكمة السريرية.

التركيز على Privacy فقط

Patient Safety عنصر جوهري.

افتراض أن Vendor يتحمل المسؤولية كاملة

المؤسسة تحتاج مسؤولية داخلية واضحة.

خلاصة سيادة

الصحة تقدم مثالًا مهمًا على تطور مشهد AI في الإمارات:

Policy → Institutional Transformation → Legislative Development → Future Operational Requirements.

الحوكمة الجيدة لا تنتظر صدور القانون لتبدأ.

لكنها أيضًا لا تحول مشروع القانون إلى التزام نافذ قبل أوانه.

القاعدة هي:

Prepare early. Classify accurately. Claim only what is official.