روبوت المحادثة الطبي لـغوغل ينجح في اختبار الطب الأميركي
تاريخ النشر: 13th, July 2023 GMT
نجح روبوت المحادثة الطبي القائم على الذكاء الاصطناعي من "غوغل" (Google) في اختبار الطب بالولايات المتحدة، لكن نتائجه جاءت أقل من تلك التي حققها البشر، وفقا لدراسة نُشرت أمس الأربعاء في مجلة "نيتشر" (Nature).
وتخوض شركات التكنولوجيا العملاقة تنافسا محموما في مجال الذكاء الاصطناعي الآخذ في الازدهار منذ إطلاق "شات جي بي تي" (ChatGPT)، الذي صممته شركة "أوبن إيه آي" (OpenAI) المدعومة من "مايكروسوفت" (Microsoft) المنافسة لـ"غوغل" العام الفائت.
وتشكّل الرعاية الصحية أحد المجالات التي سبق أن تحقق فيها تقدم ملموس بفضل التكنولوجيا، إذ تبيّن أنّ بعض الخوارزميات تكفل قراءة أفضل لصور الأشعة الطبية من تلك التي يجريها البشر.
وأعلنت غوغل -ديسمبر/كانون الأول الماضي في مقال لها- عن أداة الذكاء الاصطناعي "ميد-بالم" (Med-PaLM) المخصصة للأسئلة الطبية. لكنّ هذه الأداة لم تُتَح للعامّة، على عكس "شات جي بي تي".
وأكدت غوغل أن "ميد-بالم" كان أول برنامج كبير قائم على النموذج اللغوي، وهي تقنية ذكاء اصطناعي يتم تدريبها بواسطة كميات كبيرة من النصوص البشرية المنشأ، لاجتياز اختبار الترخيص الطبي الأميركي.
والنجاح في هذا الاختبار يؤهل صاحبه لمزاولة الطب في الولايات المتحدة، ويتطلب ذلك أن يحصل فيه على درجة تقارب 60%.
وفي فبراير/شباط الفائت، كشفت دراسة أن "شات جي بي تي" حصل على درجة مُرضِيَة قريبة من تلك المطلوبة لاجتياز الاختبار.
وأفاد باحثو غوغل -في دراسة جديدة راجعها باحثون آخرون ونشرت أمس الأربعاء في مجلة نيتشر- بأن "ميد-بالم" حصل على نسبة 67.6% في إجابته عن أسئلة الاختيار من متعدد المعتمدة في اختبار الترخيص الطبي.
ووصفت الدراسة هذه النتائج بأنها "مشجعة، لكنها لا تزال أقل من تلك الخاصة بالبشر".
وسعيا إلى الحدّ مما يسمى "الهلوسات" -الكلمة التي تشير إلى إجابة خاطئة بوضوح يقدمها نموذج من الذكاء الاصطناعي- طورت غوغل معيارا جديدا للتقويم، حسب ما أعلنت.
وقال الباحث في غوغل والمعدّ الرئيسي للدراسة الجديدة كاران سينغال -لوكالة الصحافة الفرنسية- إن فريقه اختبر نسخة أحدث من النموذج.
وأشارت دراسة نُشرت في مايو/أيار الماضي لكنها لم تخضع لمراجعة من باحثين آخرين أن "ميد-بالم 2" حصل على 86.5% في اختبار الطب، متفوقا على النسخة السابقة من البرنامج بنحو 20%.
كما أفادت صحيفة "وول ستريت جورنال" (The Wall Street Journal) بأن "ميد-بالم 2" يخضع للاختبار في مستشفى الأبحاث الأميركي المرموق "مايو كلينيك" (Mayo Clinic) منذ أبريل/نيسان الماضي.
المصدر: الجزيرة
كلمات دلالية: الذکاء الاصطناعی فی اختبار من تلک
إقرأ أيضاً:
الذكاء الاصطناعي يحسن تشخيص العدوى المقاومة للأدوية
طوّر باحثون في أميركا طريقة مبتكرة للتغلب على العدوى المقاومة للأدوية تعتمد على الذكاء الاصطناعي، وصمّمت لتحديد العلامات الجينية لمقاومة المضادات الحيوية في مُسبّبات الأمراض المعروفة، مثل بكتيريا المتفطرة السلية والمكورات العنقودية الذهبية، مما قد يُؤدي للحصول على علاجات أسرع وأكثر فعالية.
وأجرى الدراسة باحثون من جامعة تولين في الولايات المتحدة، ونشرت في مجلة "نيتشر كوميونيكيشنز" (Nature Communications)، وكتب عنها موقع يوريك أليرت.
استخدم الباحثون نموذجا حاسوبيا مُبتكرا مُعزّزا بخوارزميات التعلّم الآلي يعرف بنموذج الارتباط الجماعي (Group Association Model – GAM).
طريقة مبتكرة ونتائج واعدةبخلاف أدوات التشخيص التقليدية، مثل اختبارات زراعة الخلايا أو بعض الاختبارات الوراثية، التي غالبا ما تواجه صعوبة في تحديد آليات المقاومة بدقة، تُمثل تقنية نموذج الارتباط الجماعي نقلة نوعية من خلال تحليل الملف الجيني الكامل للبكتيريا لتحديد الطفرات الجينية المسؤولة عن مقاومة المضادات الحيوية.
ويصف الدكتور توني هو، الباحث المشارك في الدراسة ورئيس قسم الابتكار في التكنولوجيا الحيوية في جامعة ويذرهيد الأميركية ومدير مركز تولين للتشخيص الخلوي والجزيئي في الولايات المتحدة، هذه المنهجية بأنها وسيلة لاكتشاف أنماط مقاومة البكتيريا دون معرفة مسبقة بآليات المقاومة، مما يجعلها أكثر مرونة وقدرة على اكتشاف التغيرات الجينية غير المعروفة سابقا.
إعلانوتكمن قوة نموذج الارتباط الجماعي في تحليلها الشامل لتسلسلات الجينوم الكاملة، مما يسمح للعلماء بمقارنة سلالات بكتيرية ذات أنماط مقاومة متفاوتة.
في هذه الدراسة، طبّق الباحثون منهجية نموذج الارتباط الجماعي على أكثر من 7 آلاف سلالة من المتفطرات السلية وما يقرب من 4 آلاف سلالة من المكورات العنقودية الذهبية، مُحدّدين الطفرات الرئيسية المرتبطة بالمقاومة.
ووجدوا أن النموذج لم يحسّن دقة التشخيص فحسب، بل قلل أيضا من حدوث نتائج إيجابية خاطئة، التي قد تؤدي إلى اتخاذ قرارات علاجية غير مناسبة.
صورة أوضحقال الباحث المشارك في الدراسة جوليان صليبا، وهو طالب دراسات عليا في مركز جامعة تولين للتشخيص الخلوي والجزيئي في الولايات المتحدة: "قد تُصنّف الاختبارات الجينية الحالية البكتيريا بشكل خاطئ على أنها مقاوِمة، مما يؤثر على رعاية المرضى".
وأضاف: "تُقدّم طريقتنا صورة أوضح عن الطفرات التي تُسبب المقاومة بالفعل، مما يُقلّل من التشخيصات الخاطئة والتغييرات غير الضرورية في العلاج".
وتتيح هذه التقنية للأطباء التنبؤ بمقاومة الأدوية في مراحل مبكرة، مما يسمح لهم بصرف العلاج المناسب قبل أن تتفاقم العدوى.
ومن خلال تعميق فهمنا لآليات المقاومة وتسهيل التدخل المبكر، تُمهد هذه الطريقة المبتكرة الطريق لأنظمة علاجية مُخصصة، وتُبشر بعصر جديد في مكافحة العدوى المقاومة للأدوية.
غدًا.. تدابير سير على الطريق البحرية من بيروت الى الضبيه