مايكروسوفت تكشف عن أداة ذكاء اصطناعي تشخص الحالات الطبية المعقدة

[عواطف]

كشفت نتائج دراسة علمية عن تفوق أداة طورتها "<a href="https://www.alyaum.com/articles/668...ي-لتحسين-دقة-توقعات-العواصف-الغبارية-والرملية">مايكروسوفت</a>" باستخدام <a href="https://www.alyaum.com/articles/668...يل-الوظائف-لا-إلغاءها-والمهارات-تحسم-المنافسة">الذكاء الاصطناعي</a> في تشخيص <a href="https://www.alyaum.com/articles/668...عين-الأمريكيين-قانونا-لتنظيم-الذكاء-الاصطناعي">الحالات الطبية المعقدة</a>، بعدما سجلت دقة بلغت نحو 83%، مقابل 36% لدى الأطباء العامين المشاركين في الاختبارات، ما يسلط الضوء على إمكانات التقنية في دعم القرارات الطبية.<br /><br />ووفقًا للدراسة المنشورة في دورية «ساينس»، تعتمد الأداة على نهج تدريجي يحاكي عمل فريق من الخبراء الطبيين؛ إذ تبدأ بجمع معلومات أولية عن الحالة، ثم تطرح أسئلة بشأن التاريخ المرضي، وتحدد الفحوصات المطلوبة، قبل تحليل النتائج وتحديث التشخيصات المحتملة استنادًا إلى الأدلة المتاحة.<h2>دقة أعلى في التشخيص</h2>واختبر الباحثون أداء الأداة على 304 حالات طبية معقدة، استنادًا إلى تقارير منشورة في دورية «نيو إنغلاند جورنال أوف ميديسين»، إلى جانب حالات مستمدة من قاعدة بيانات لأقسام الطوارئ.<br /><br /> <br /><br />وأظهرت نتائج الاختبارات أن دقة الأداة في تشخيص الحالات المعقدة بلغت نحو 83%، مقارنة بـ36% لدى الأطباء المشاركين في الدراسة، فيما سجلت دقة بلغت 80% عند التعامل مع حالات الطوارئ، مقابل نحو 47% للأطباء.<h2>تقييم الفحوصات والتكاليف</h2>ولا يقتصر دور النظام على تحديد التشخيص الأكثر احتمالًا، بل يمتد إلى تقييم الأسئلة التي ينبغي طرحها والفحوصات اللازمة لإتمام عملية التشخيص، مع تقدير تكاليفها، بما قد يسهم في اختيار مسارات تشخيصية أكثر كفاءة وأقل تكلفة.<br /><br />وأوضح الباحثون أن هذا النهج يحاكي آلية الممارسة الطبية الواقعية، التي تعتمد على جمع المعلومات وتحليلها بصورة متدرجة، وتحديث التقييم الطبي مع ظهور أدلة جديدة، بدلًا من الاكتفاء بالإجابة عن أسئلة متعددة الخيارات.