روسيا.. برمجيات ذكاء اصطناعي جديدة لتحليل البيانات الطبية
تاريخ النشر: 6th, October 2024 GMT
الثورة نت/..
أعلنت جامعة إنوبوليس الروسية عن تطوير برمجيات جديدة تعتمد على الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات الطبية في المشافي والعيادات.
وحول الموضوع قال راميل كولييف، مدير مركز أبحاث الذكاء الاصطناعي بالجامعة:”تعاون الخبراء في جامعتنا مع خبراء من مركز لوغينوف الطبي الروسي، وطوّروا برمجيات ذكاء اصطناعي جديدة ستستخدم في تحليل البيانات الطبية وبيانات المسح النسيجي لأعضاء الجسم.
وأضاف:”هذه البرمجيات ستكون لها استخدامات واعدة في مجال تحليل بيانات الفحوصات النسيجية لأعضاء معينة في جسم الإنسان وفي مجالات علوم الأمراض.. لقد اختبرناها في مركز لوغينوف ونأمل أن يتم اختبارها في مراكز طبية أخرى في روسيا، أعتقد أننا سنوسع اختبارت هذه البرمجيات ونستعملها في مراكز وعيادات طبية أخرى أوائل العام القادم”.
وأشار كولييف إلى أن البرمجيات الجديدة تختصر وقت معالجة البيانات مسح الأعضاء بشكل كبير، فمثل هذه العمليات كانت تستغرق ما بين 30 إلى 40 دقيقة عادة في المراكز الطبية، ومع التقنيات الجديدة باتت تستغرق بضع دقائق فقط.
وسّعت روسيا في السنوات الأخيرة بشكل كبير اعتمادها على تقنيات الذكاء الاصطناعي في تحليل البيانات الطبية، واستخدمت هذه التقنيات في تحليل بيانات الصور الشعاعية للمرضى في المشافي والعيادات الطبية، كما طوّر الخبراء الروس هذه التقنيات لتساهم في تشخيص عدد من الأمراض، مثل أمراض الصرع والسرطان.
المصدر: الثورة نت
إقرأ أيضاً:
علي بابا تكشف عن ذكاء اصطناعي قادر على تعرف المشاعر البشرية
أصدرت مجموعة علي بابا Alibaba، نموذجا جديدا للذكاء الاصطناعي، يدعي R1-OMNI، وهو قادر على التعرف على المشاعر الإنسانية من خلال الإشارات الصوتية والبصرية.
يمثل هذا النموذج الذي طوره مختبر تونغي التابع للشركة، خطوة حاسمة في تحقيق الذكاء الاصطناعي العام، وهو أيضا هدف أساسي لـ Openai المدعوم من مايكروسوفت.
شارك مختبر تونغي ورقة بحثية هذا الأسبوع تسلط الضوء على نتائج نموذج اللغة الكبير متعدد الوسائط الجديد.
يستخدم R1-OMNI التعلم الآلي بمكافأة يمكن التحقق منها لتعزيز التعرف على العاطفة باستخدام كل من الطرائق البصرية والصوتية.
ووفقا للدراسة، يمثل التعلم الآلي مع المكافآت القابلة للتحقق نموذج تدريب جديد مصمم لتحسين النماذج للمهام حيث يمكن التحقق من النتائج بشكل موضوعي.
كما تقول الدراسة، إن الأمثلة على هذه المهام تشمل حل المشكلات الرياضية، وتحديات الترميز، والمجالات الأخرى مع معايير صحيحة محددة جيدا.
تظهر النتائج أن نموذج R1-OMNI قد عزز التفكير وتحسين الفهم والتعميم الأقوى على نماذج أخرى.
وقالت الدراسة "مع ظهور Deepseek R1 من ديب سيك، استحوذت إمكانات التعلم التعزيز على اهتمام متزايد من الباحثين الذين يعملون في نماذج كبيرة.
ويعد الابتكار الرئيسي الذي قدمه نموذج Deepseek R1 الصيني، هو التعلم التعزيز بمكافأة يمكن التحقق منها، والتي تستفيد من آليات المكافآت القائمة على القواعد لتحسين النماذج بطريقة عالية الكفاءة وموثوقة.
وقد أظهر هذا النهج نجاحا ملحوظا في تعزيز إمكانات نماذج اللغة الكبيرة حتى مع بيانات التدريب المحدودة.
ويعتمد النموذج الجديد على تحسينات في تقنيات الرؤية الحاسوبية، مستندا إلى نموذج سابق يدعى HumanOmni، قام بتطويره الباحث جياشينج تشاو.
وفي الوقت نفسه، تعمل علي بابا أيضا مع شركة آبل الأمريكية، لجلب ميزات الذكاء الاصطناعي إلى أجهزة آيفون التي تباع في الصين.
إندريك يعوض غياب نيمار في قائمة منتخب البرازيل