حقق الذكاء الاصطناعي الطبي من مايكروسوفت دقة تشخيصية أعلى من الأطباء في معايير بحثية شملت حالات طبية معقدة وحالات عرضت على أقسام الطوارئ، وفقًا لما أعلنته الشركة في 22 أكتوبر 2026. وتدعم النتائج، المنشورة في مجلة Science، إجراء مزيد من الاختبارات على نظام MAI-DxO، لكنها لا تثبت فعاليته في رعاية المرضى الاعتيادية.
أبرز النقاط
- تفوق MAI-DxO على الأطباء في تقييمات تشخيصية قائمة على الحالات، بما في ذلك الحالات الصعبة التي أتيح فيها الاطلاع على الكتب الطبية والإنترنت.
- يعمل النظام من خلال طرح الأسئلة التشخيصية وإجراء الفحوص بالتتابع، وأفاد الباحثون بانخفاض تكاليف الفحوص التشخيصية.
- ستقارن دراسة مخطط لها في مركز بيث إسرائيل ديكونيس الطبي بين الذكاء الاصطناعي والتقييمات السريرية المستقلة للأطباء.
جدول المحتويات
- تعتمد نتائج الذكاء الاصطناعي الطبي من مايكروسوفت على ظروف الاختبار
- نهج تدريجي يستهدف خفض تكاليف الفحوص التشخيصية
- تعاون مع مستشفى لاختبار الأداء مع المرضى
- الخلاصة
تعتمد نتائج الذكاء الاصطناعي الطبي من مايكروسوفت على ظروف الاختبار
قيّم البحث أكثر من 300 حالة طبية صعبة، إلى جانب سيناريوهات مستندة إلى حالات عرضت على أقسام الطوارئ. وقالت مايكروسوفت إن الحالات المعقدة مأخوذة من مجلة The New England Journal of Medicine، في حين استخدم تقييم قسم الطوارئ حالات من قاعدة بيانات MIMIC-IV-ED.
اختلفت المقارنات بحسب الحالات والموارد المتاحة للأطباء. وهذا التمييز مهم: فالنتائج تصف الأداء في ظل ظروف تقييم محددة، ولا تمثل مقياسًا واحدًا لكيفية مقارنة النظام بالأطباء عبر الممارسة السريرية.
أعلنت مايكروسوفت النتائج النسبية التالية للدقة. وهي مقارنات بأداء الأطباء، وليست معدلات نجاح تشخيصي مطلقة.
| البند | التفاصيل |
|---|---|
| الحالات المعقدة؛ أطباء يستخدمون الكتب الطبية والإنترنت | أفادت مايكروسوفت بأن MAI-DxO كان أدق بأكثر من الضعف. |
| الحالات المعقدة؛ أطباء من دون تلك الموارد | أفادت مايكروسوفت بأن MAI-DxO كان أدق بنحو أربعة أضعاف. |
| حالات قسم الطوارئ من MIMIC-IV-ED | أفادت مايكروسوفت بأن MAI-DxO كان أدق من الأطباء بمقدار 1.7 مرة. |
نهج تدريجي يستهدف خفض تكاليف الفحوص التشخيصية
يستخدم MAI-DxO منسقًا لتحديد الأسئلة التي ينبغي طرحها والفحوص التي ينبغي طلبها وكيفية مراجعة التشخيص المبدئي مع ورود المعلومات. وبدلًا من تلقي جميع الأدلة دفعة واحدة، يتعامل النظام مع الحالة بالتتابع.
يعالج هذا النهج أحد أوجه القصور في معايير الذكاء الاصطناعي الطبي القائمة على أسئلة الاختيار من متعدد، إذ لا ترصد هذه المعايير عملية اختيار المعلومات المطلوب جمعها لاحقًا. وقال الباحثون إن النظام توصل أيضًا إلى التشخيصات باستخدام عدد أقل من الفحوص والإجراءات، ما خفّض تكاليف الفحوص التشخيصية في التقييمات.
بالنسبة إلى تطوير مايكروسوفت للذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الصحية، يختبر هذا البحث كلًا من الدقة التشخيصية والموارد المستخدمة للوصول إلى إجابة. غير أن انخفاض التكاليف في اختبار معياري لا يثبت تحقق وفورات فعلية للمستشفيات.
تعاون مع مستشفى لاختبار الأداء مع المرضى
يؤكد إعلان مركز بيث إسرائيل ديكونيس الطبي عن دراسة سريرية مستقبلية التخطيط لتعاون سيتفاعل فيه المرضى مباشرة مع نظام مايكروسوفت التشخيصي. وسيقارن الباحثون أداءه بالتقييمات المستقلة للأطباء، مع دراسة الدقة والقيود وإمكانية دمجه في سير العمل ضمن منظومة الرعاية الصحية.
ينقل هذا التعاون البحث إلى ما وراء المعايير القائمة على الحالات، نحو تقييم النظام مع المرضى. لكنها دراسة مخطط لها، وليست تحققًا سريريًا مكتملًا أو إعلانًا عن نشر النظام اعتياديًا في أقسام الطوارئ.
الخلاصة
الخطوة التالية المؤكدة للذكاء الاصطناعي الطبي من مايكروسوفت هي الدراسة المستقبلية المخطط لها بالتعاون مع مركز بيث إسرائيل ديكونيس الطبي. وسيبحث التقييم ما إذا كانت النتائج المسجلة في الاختبارات المعيارية ستترجم إلى أداء سريري مفيد مع المرضى.
اقرأ المزيد من الأخبار
إخلاء المسؤولية
تقدم هذه المقالة من FinanceVelix معلومات عامة، ولا تشكل نصيحة مالية أو استثمارية أو قانونية أو ضريبية مخصصة. قد تتغير أسعار السوق وأسعار الفائدة والظروف الاقتصادية؛ وتنطوي الاستثمارات على مخاطر الخسارة. وتعكس الحقائق المعلومات المتاحة وقت النشر، وقد تتغير. يُرجى التحقق من المعلومات المهمة بشكل مستقل واستشارة متخصص مؤهل عند الحاجة. ولا يُعد ذكر أي أصل أو شركة أو خدمة بمثابة تأييد لها.
