نظام MAI-DxO الجديد يتفوق على الأطباء في الدقة ويقلل التكاليف بنسبة 20%
كشفت شركة مايكروسوفت عن إنجاز وصفته بـ”الخطوة الحقيقية نحو الذكاء الطبي الفائق”، بعد تطوير نظام تشخيص طبي جديد يعمل بتقنية الذكاء الاصطناعي متعددة النماذج، قادر على تشخيص الأمراض بدقة تفوق الأطباء البشر بأربعة أضعاف، وبتكلفة أقل.
اختبار تشخيصي مبتكر يقود الثورة
أجرت مايكروسوفت تجربة باستخدام 304 حالات طبية منشورة في مجلة New England Journal of Medicine، حيث ابتكر فريقها اختبارًا باسم “معيار التشخيص المتسلسل”، لتفكيك كل حالة طبية إلى خطوات منهجية تحاكي ما يقوم به الطبيب البشري في التشخيص.
وقد بُني النظام الجديد، الذي يحمل اسم MAI Diagnostic Orchestrator (MAI-DxO)، ليعمل كمُنسق بين عدة نماذج ذكاء اصطناعي متقدمة، تشمل GPT من OpenAI، Gemini من Google، Claude من Anthropic، Llama من Meta، وGrok من xAI، في محاكاة لما يشبه النقاش الجماعي بين أطباء متخصصين.
تفوق كبير على الأطباء وتقليل التكاليف
بحسب تقرير نشره موقع Wired، حقق النظام دقة تصل إلى 80% مقارنة بـ 20% فقط للأطباء البشر، في تشخيص نفس الحالات الطبية.
كما تمكن النظام من تقليل تكاليف الإجراءات الطبية بنسبة 20%، من خلال اقتراح اختبارات وفحوصات أقل تكلفة دون التأثير على دقة التشخيص.
وصرّح مصطفى سليمان، الرئيس التنفيذي لذراع الذكاء الاصطناعي في مايكروسوفت، بأن “آلية التنسيق بين نماذج الذكاء المختلفة بطريقة تحاكي نقاش الأطباء هي المفتاح لتحقيق الذكاء الطبي الفائق”.
استقطاب مواهب من جوجل وزيادة حدة المنافسة
أشارت مايكروسوفت إلى أنها ضمّت لفريقها عددًا من خبراء الذكاء الاصطناعي من شركة جوجل، مما يعكس اشتداد المنافسة في سوق الذكاء الاصطناعي الطبي بين شركات التكنولوجيا الكبرى، خاصة في ظل سباقهم نحو إنتاج أدوات ذات تطبيقات واقعية دقيقة وآمنة.
الاستخدامات المحتملة للنظام الطبي الجديد
رغم أن مايكروسوفت لم تحسم بعد ما إذا كانت ستُطلق هذا النظام بشكل تجاري، إلا أن الخيارات تشمل:
- دمج التقنية ضمن محرك البحث Bing لمساعدة المستخدمين في فحص أعراضهم وتقديم مؤشرات أولية عن الأمراض.
- توفير أدوات دعم للأطباء تساعدهم في اتخاذ قرارات أفضل في رعاية المرضى.
- أتمتة بعض المهام الطبية في العيادات والمستشفيات.
تحديات أمام الذكاء الطبي الفائق
ورغم الإشادة الكبيرة بالنظام، حذر خبراء من تحديات مستقبلية قد تواجه استخدام هذه الأنظمة، أبرزها:
- التحيز في البيانات التدريبية، وهو ما قد يؤثر على دقة التشخيص لفئات سكانية معينة.
- نقص التغطية الشاملة للحالات النادرة أو المعقدة التي لم تُدرّب عليها النماذج بشكل كافٍ.
كما لا تزال هناك أسئلة مفتوحة حول الجوانب الأخلاقية والقانونية لاستخدام الذكاء الاصطناعي في المجالات الصحية الحساسة.
خلاصة المشهد
تُعد خطوة مايكروسوفت الجديدة تطورًا نوعيًا في مجال الذكاء الاصطناعي الطبي، يُمهّد الطريق لنموذج جديد من الرعاية الصحية القائمة على التشخيص الذكي والفعّال، ولكن تحقيق ذلك يتطلب معالجة التحديات المتعلقة بالتحيز والخصوصية، وضمان الاستخدام الآمن والموثوق به على نطاق عالمي.
