تمنح جوجل (Google) ذكاءها الاصطناعي التشخيصي القدرة على فهم المعلومات الطبية المرئية من خلال أحدث أبحاثها حول AMIE (مستكشف الذكاء الطبي المفصلي).
تخيل أنك تتحدث مع الذكاء الاصطناعي حول مشكلة صحية، وبدلاً من مجرد معالجة كلماتك، يمكنه بالفعل إلقاء نظرة على صورة ذلك الطفح الجلدي المثير للقلق أو فهم مخطط كهربية القلب الخاص بك. هذا ما تهدف إليه جوجل.
AMIE يتجاوز النصوص: رؤية حقيقية للطب
لقد علمنا بالفعل أن AMIE أظهر وعدًا في المحادثات الطبية النصية، وذلك بفضل عمل سابق نُشر في مجلة Nature. لكن لنواجه الأمر، الطب الحقيقي لا يتعلق بالكلمات فقط. يعتمد الأطباء بشكل كبير على ما يمكنهم رؤيته – الأمراض الجلدية، والقراءات من الآلات، وتقارير المختبر.
كان الذكاء الاصطناعي النصي فقط يفتقد جزءًا كبيرًا من اللغز. كان السؤال الكبير، كما طرحه الباحثون، هو “ما إذا كانت LLMs (نماذج اللغة الكبيرة) يمكنها إجراء محادثات سريرية تشخيصية تتضمن هذا النوع الأكثر تعقيدًا من المعلومات.”
جوجل تعلم AMIE النظر والاستنتاج
قام مهندسو جوجل بتعزيز AMIE باستخدام نموذج Gemini 2.0 Flash الخاص بهم كعقل مدبر للعملية. لقد جمعوا هذا مع ما يسمونه “إطار عمل الاستنتاج المدرك للحالة”. وهذا يعني أن الذكاء الاصطناعي لا يتبع مجرد سيناريو؛ بل يقوم بتكييف محادثته بناءً على ما تعلمه حتى الآن وما زال بحاجة إلى اكتشافه.
إنه قريب من الطريقة التي يعمل بها الطبيب البشري: جمع الأدلة، وتكوين أفكار حول ما قد يكون خاطئًا، ثم طلب معلومات أكثر تحديدًا – بما في ذلك الأدلة المرئية – لتضييق نطاق الأمور.
محاكاة دقيقة وتجارب واقعية
للحصول على هذا بشكل صحيح دون تجربة لا نهاية لها على أشخاص حقيقيين، أنشأت جوجل مختبر محاكاة مفصل. أنشأت جوجل حالات مرضى نابضة بالحياة، وسحبت صورًا وبيانات طبية واقعية من مصادر مثل قاعدة بيانات PTB-XL ECG ومجموعة صور الأمراض الجلدية SCIN، وأضافت قصصًا خلفية معقولة باستخدام Gemini. ثم، تركت AMIE “تتحدث” مع المرضى المحاكين داخل هذا الإعداد وتحققت تلقائيًا من مدى جودة أدائها في أشياء مثل دقة التشخيص وتجنب الأخطاء (أو “الهلوسات”).
نتائج مدهشة من العيادة المحاكاة
في هذه المقارنة المباشرة داخل بيئة الدراسة الخاضعة للرقابة، وجدت جوجل أن AMIE لم تصمد فحسب – بل غالبًا ما تفوقت. تم تصنيف الذكاء الاصطناعي على أنه أفضل من أطباء الرعاية الأولية البشر في تفسير البيانات متعددة الوسائط التي تمت مشاركتها خلال المحادثات. كما سجلت أيضًا أعلى في دقة التشخيص، حيث أنتجت قوائم تشخيص تفاضلية (القائمة المرتبة للحالات المحتملة) اعتبرها المتخصصون أكثر دقة واكتمالًا بناءً على تفاصيل الحالة.
تقييمات عالية من المتخصصين والمرضى
ميل الأطباء المتخصصين الذين يراجعون النصوص إلى تقييم أداء AMIE أعلى في معظم المجالات. لاحظوا بشكل خاص “جودة تفسير الصور والاستنتاج”، والشمولية في عملها التشخيصي، وسلامة خطط إدارتها، وقدرتها على تحديد متى يحتاج الموقف إلى اهتمام عاجل.
ربما كانت إحدى النتائج الأكثر إثارة للدهشة هي تلك التي جاءت من الممثلين الذين لعبوا دور المرضى: غالبًا ما وجدوا أن الذكاء الاصطناعي أكثر تعاطفًا وجديرًا بالثقة من الأطباء البشريين في هذه التفاعلات النصية.
خطوات نحو الواقع
تتعاون جوجل بالفعل مع مركز Beth Israel Deaconess الطبي لإجراء دراسة بحثية لمعرفة كيف يؤدي AMIE في البيئات السريرية الفعلية بموافقة المريض. يقر الباحثون أيضًا بالحاجة إلى تجاوز النص والصور الثابتة في النهاية نحو التعامل مع الفيديو والصوت في الوقت الفعلي – وهو نوع التفاعل الشائع في التطبيب عن بعد اليوم.
إن منح الذكاء الاصطناعي القدرة على “رؤية” وتفسير نوع الأدلة المرئية التي يستخدمها الأطباء كل يوم يقدم لمحة عن الكيفية التي قد يساعد بها الذكاء الاصطناعي الأطباء والمرضى يومًا ما. ومع ذلك، فإن الطريق من هذه النتائج الواعدة إلى أداة آمنة وموثوقة للرعاية الصحية اليومية لا يزال طويلاً ويتطلب توجيهًا دقيقًا.
هذا المحتوى تم باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي.
