جامعة تسينغهوا تطور نظاماً متقدماً لتدريب الأطباء باستخدام الذكاء الاصطناعي

كشف فريق من الباحثين في جامعة تسينغهوا مؤخرًا عن بيئة محاكاة كاملة للتدريب الطبي باستخدام الذكاء الاصطناعي. تتيح هذه البيئة الافتراضية للأطباء الافتراضيين التدريب في مستشفى افتراضي دون الحاجة إلى التفاعل المباشر مع المرضى الفعليين.

اقرأ أيضًا: الذكاء الاصطناعي يساعد المزارعين على زراعة المحاصيل وتربية الماشية

معهد أبحاث الصناعة الذكية (AIR) وقسم علوم وتكنولوجيا الحاسوب بجامعة تسينغهوا أنشأ محاكاةً دقيقةً للغاية لمستشفى يضمّ عاملين ومرضى افتراضيين. تتيح هذه البيئة الافتراضية، المعروفة باسم "المستشفى الوكيل"، لأطباء الذكاء الاصطناعي تشخيص وعلاج آلاف المرضى الافتراضيين. وبفضل عملية التعلم وارتكاب الأخطاء، أصبح أطباء الذكاء الاصطناعي تدريجيًا بارعين في تشخيص وعلاج المرضى. 

البيئة الافتراضية تمكن أطباء الذكاء الاصطناعي من تشخيص المرضى الافتراضيين

الميزة الرئيسية لهذه البيئة المحاكية هي أنها تتيح للمستخدم العمل مع عدد كبير من الحالات دون الحاجة إلى انتظار مرضى حقيقيين. هذه الطريقة ليست أسرع من حيث التدريب فحسب، بل هي أيضًا أكثر فعالية من حيث التكلفة. بهذه الطريقة، يمكن للذكاء الاصطناعي جمع بيانات آلاف المرضى الافتراضيين في وقت قصير نسبيًا.

اقرأ أيضاً:  ميتا تُعلّق خططها لتدريب الذكاء الاصطناعي على بيانات مستخدمي الاتحاد الأوروبي

استخدم الباحثون عملية تُعرف باسم طريقة MedAgent-Zero في تدريب أطباء الذكاء الاصطناعي الافتراضيين على سجلات 10,000 مريض. دربوا نماذج لغوية ضخمة على ثمانية أمراض لإنتاج سجلات صحيةtron. وشملت هذه الأمراض التهاب البلعوم الأنفي الحاد، والتهاب الأنف الحاد، والربو القصبي، والتهاب الشعب الهوائية المزمن، وكوفيد-19، والإنفلونزا A، والإنفلونزا B، وعدوى الميكوبلازما. تباينت أعراض ومراحل المرض لدى المرضى الافتراضيين، مما جعل قاعدة بيانات مجموعة التدريب متنوعة.

أصبح طبيب الذكاء الاصطناعي، المُصمم باستخدام نموذج GPT-3.5-turbo-1106، أكثر فعاليةً في وقت قصير. عالج 10,000 حالة افتراضية، وحقق معدلات نجاح عالية في فحص المرضى وتشخيصهم وعلاجهم، مما يشير إلى أن النظام يتمتع بمنحنى تعلم جيد. تراوحت معدلات النجاح الإجمالية للمرض المحدد بين 88% للفحص و95.6% للتشخيص و77.6% للعلاج.

يتفوق GPT-4 على GPT-3 في أسئلة امتحان الترخيص الطبي

في الدراسة اللاحقة، طبّق باحثو جامعة تسينغهوا طريقة MedAgent-Zero على نموذج gpt-4-1106-preview. أُجريت مقارنة الأداء على 1273 سؤالاً من مجموعة بيانات MedQA التي تُحاكي اختبارات الترخيص الطبي مثل اختبار USMLE. كشفت الدراسة عن زيادة ملحوظة في نموذج GPT-4، حيث بلغ معدل النجاح 93.06% في أسئلة أمراض الجهاز التنفسي، مُقارنةً بـ 84.72% في نموذج GPT-3.

اقرأ أيضًا: برنامج تدريبي جديد في مجال الذكاء الاصطناعي لألف رائد أعمال أفريقي في مجال الأمن السيبراني

يُمثل التطوير والتنفيذ الناجح لمنهجيتي "المستشفى الوكيل" و"ميدأجينت-زيرو" من قِبل جامعة تسينغهوا ثورةً جديدةً في مجال التدريب الطبي. تُعدّ المحاكاة الافتراضية مفيدةً لأنها تُمكّن أطباء الذكاء الاصطناعي من التدريب في بيئة مُتحكّم بها وقابلة للتعديل، مما يُحسّن كفاءة عملية التدريب.

التقارير Cryptopolitan بواسطة بريندا كانانا