“جوجل” تواجه تحديات المعلومات الطبية على الإنترنت
في ظل اعتماد ملايين المستخدمين على محركات البحث للحصول على نصائح صحية، أصبحت دقة المعلومات وأمان المصدر أولوية قصوى. وتعمل “غوغل” على تطوير أدوات ذكاء اصطناعي لتحسين جودة نتائج البحث الطبي.
نماذج لغوية لفهم أعمق لأسئلة المستخدمين
طورت “غوغل” نماذج مثل BERT وMed-PaLM لفهم الأسئلة الطبية بشكل دقيق وتحليل العلاقة بين الأعراض والمصطلحات، مما يساعد في تقديم نتائج قريبة من التشخيص الفعلي.
تقنيات جديدة للتمييز بين المصادر الموثوقة والمضللة
تعتمد خوارزميات “غوغل” على مؤشرات علمية لتقييم المحتوى الصحي، منها وجود مراجعات طبية وذكر مصادر أصلية، وليس فقط شهرة الموقع.
Med-PaLM.. نموذج يُحاكي الأطباء في الإجابة على الأسئلة الطبية
أعلنت “غوغل” عن نموذج مدرّب خصيصًا على البيانات الطبية، قادر على تقديم إجابات دقيقة في موضوعات حساسة، مثل السرطان والصحة النفسية.
شراكات مع مستشفيات وجامعات لضمان الجودة السريرية
تتعاون “غوغل” مع مؤسسات مثل “مايو كلينك” وجامعات كـ”هارفارد” لتحديث المحتوى الطبي وضبط استجابات الذكاء الاصطناعي حسب الممارسات السريرية.
حدود أخلاقية صارمة في التعامل مع المعلومات الصحية
تُرفق نتائج البحث الطبي بتحذيرات تؤكد أهمية استشارة الطبيب، وتمنع الإعلانات المضللة للعلاجات غير المثبتة.
انتقادات وقلق من الخصوصية والتحيّز الخوارزمي
رغم التقدم، تواجه “غوغل” انتقادات تتعلق بإمكانية استخدام بيانات المرضى الحساسة دون إذن، ومخاوف من تحيّز النماذج لمجموعات ديمغرافية معينة.
هدف “جوجل”: شراكة معرفية في الرعاية الصحية الرقمية
من خلال الجمع بين الذكاء الاصطناعي والمصادر الموثوقة وخبرة الأطباء، تسعى “غوغل” لأن تكون جزءاً أساسياً من مستقبل الصحة الرقمية حول العالم.
