اعترف بذلك، لقد بحثتَ عن أعراضك الطبية على جوجل لتشخيص نفسك بنفسك بطريقة مرعبة. بل ربما استبدلتَ البحث على الإنترنت بمحادثات مع روبوتات الدردشة، أملاً في الحصول على إجابات طبية أكثر دقة من تلك الموجودة على صفحات الويب. ولكن لإدخال الذكاء الاصطناعي في المجال السريري، يجب أن تحاكي نماذج اللغة الكبيرة نفس عملية التشخيص التي يتبعها طبيبك.
عند زيارتك للطبيب، تُقدّم حالتك الصحية خطوةً بخطوة: الأعراض التي تُعاني منها، ثم إجاباتك على أسئلة الطبيب، ونتائج الفحوصات التي يطلبها لفهم حالتك بشكل أفضل. مع ذلك، حتى الآن، تم تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي على جميع المعلومات ذات الصلة دفعةً واحدة: شكاوى المريض، وأمراضه، ونتائج فحوصاته.
" لكن بالطبع، هذا ليس واقعياً. لم يأتِ إليّ أي مريض قط بملخص جيد "، هكذا صرّح دومينيك كينغ، نائب رئيس قسم الصحة في مايكروسوفت إيه آي، لوكالة رويترز.
لتحسين محاكاة البيئات السريرية الواقعية، قام كينغ وبعض زملائه الباحثين في مايكروسوفت بتحويل 304 حالة من مؤتمرات طبية منشورة في مجلة نيو إنجلاند الطبية، و325 حالة من أقسام الطوارئ، إلى ملخصات للأعراض. بعد ذلك، يمكن لوكيل ذكاء اصطناعي أو طبيب حقيقي طرح الأسئلة، وطلب الفحوصات، وتشخيص الحالات. وقام الباحثون بقياس دقة التشخيص النهائي وتكلفة الفحوصات المطلوبة للوصول إليه.
بشكل عام، نجحت أنظمة الذكاء الاصطناعي في تشخيص الحالات بدقة تزيد عن ضعف دقة الأطباء الذين يتمتعون بإمكانية الوصول الكامل إلى الموارد - بنسبة 80% تقريبًا مقابل 40%. كما أن تكلفة اختبار أنظمة الذكاء الاصطناعي لم تتجاوز نصف أو حتى ثلث تكلفة اختبار الأطباء. ويعتزم الباحثون البدء باختبار أداة الذكاء الاصطناعي على حالات حقيقية في أقسام الطوارئ خلال الأشهر القليلة القادمة.
اقرأ الصحيفة
ليست هناك تعليقات:
إرسال تعليق