- طورت جامعة تشينغوا مستشفىً افتراضيًا لتدريب أطباء الذكاء الاصطناعي.
- حققت أطباء الذكاء الاصطناعي تقدمًا كبيرًا من خلال علاج 10,000 مريض محاكى.
- كانت نماذج أخرى مثل GPT-4 أكثر فعالية وقامت بتحويل التعليم الطبي.
كشفت مؤخراً مجموعة من الباحثين في جامعة تسينغهوا عن بيئة محاكاة كاملة لتدريب الأطباء المدعومين بالذكاء الاصطناعي. تتيح هذه البيئة الافتراضية للأطباء الافتراضيين التدرب في مستشفى افتراضي دون الحاجة إلى التفاعل الفعلي مع المرضى الحقيقيين.
اقرأ أيضًا: الذكاء الاصطناعي يساعد المزارعين في زراعة المحاصيل وتربية الماشية
أنشأ المعهد الذكي لأبحاث الصناعة (AIR) وقسم علوم الحاسوب والتكنولوجيا في جامعة تسينغهوا محاكاة مفصلة للغاية لمستشفى تتضمن عمالاً ومرضى افتراضيين. تتيح البيئة الافتراضية، المعروفة باسم «مستشفى الوكلاء»، للأطباء المدعومين بالذكاء الاصطناعي إجراء التشخيص والعلاج على آلاف المرضى الافتراضيين. وبفضل عملية التعلم والوقوع في الأخطاء، أصبح أطباء الذكاء الاصطناعي بارعين تدريجياً في تشخيص وعلاج المرضى.
البيئة الافتراضية تتيح لأطباء الذكاء الاصطناعي 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 فحسب من حيث التدريب، بل هي أيضاً فعالة من حيث التكلفة. وبهذه الطريقة، يمكن للذكاء الاصطناعي جمع بيانات آلاف المرضى الافتراضيين في فترة زمنية قصيرة نسبياً.
اقرأ أيضًا: ميتا تعلّق خطط تدريب الذكاء الاصطناعي على بيانات مستخدمي الاتحاد الأوروبي
استخدم الباحثون عملية تُعرف باسم طريقة MedAgent-Zero في تدريب أطباء الذكاء الاصطناعي الافتراضيين على 10,000 سجل مريض. قاموا بتدريب نماذج لغوية كبيرة على ثمانية أمراض لإنتاج السجلات الصحية الإلكترونية. وشملت هذه الأمراض التهاب الأنف البلعومي الحاد، والتهاب الأنف الحاد، والربو القصبي، والتهاب الشعب الهوائية المزمن، وCOVID-19، وإنفلونزا أ، وإنفلونزا ب، والتهاب الميكوبلازما. كان لدى المرضى الافتراضيين علامات ومراحل مختلفة من المرض، مما جعل قاعدة بيانات مجموعة التدريب متنوعة.
أصبح طبيب الذكاء الاصطناعي، المبنى باستخدام نموذج GPT-3.5-turbo-1106، أكثر فعالية بكثير في وقت قصير. تعامل مع 10,000 حالة افتراضية وبلغت معدلات النجاح فيه مرتفعة في فحص المرضى وتشخيصهم وعلاجهم، مما يشير إلى أن النظام يتمتع بمنحنى تعلم جيد. تراوحت معدلات النجاح الإجمالية للأمراض المحددة من 88% في الفحص إلى 95.6% في التشخيص و77.6% في العلاج.
يتفوق GPT-4 على GPT-3 في أسئلة امتحان الترخيص الطبي
في الدراسة اللاحقة، طبق باحثو جامعة تسينغهوا طريقة MedAgent-Zero على نموذج gpt-4-1106-preview. تم إجراء مقارنة الأداء على 1273 سؤالاً من مجموعة بيانات MedQA التي تحاكي اختبارات الترخيص الطبي مثل USMLE. كشفت الدراسة عن زيادة ملحوظة مع نموذج GPT-4، حيث بلغت نسبة النجاح 93.06% لأسئلة أمراض الجهاز التنفسي، مقارنة بـ 84.72% لنموذج GPT-3.
اقرأ أيضًا: برنامج تدريب جديد بالذكاء الاصطناعي لـ 1,000 رائد أعمال في مجال الأمن السيبراني الأفريقي
يشكل التطوير الناجح وتنفيذ مستشفى الوكلاء وطريقة MedAgent-Zero من قبل جامعة تسينغهوا ثورة جديدة في التدريب الطبي. المحاكاة الافتراضية مفيدة لأنها تتيح لأطباء الذكاء الاصطناعي التدرب في بيئة خاضعة للتحكم وقابلة للتعديل، وبالتالي تجعل عملية التدريب أكثر كفاءة.
تقرير من كريبتوبوليتان بقلم بريندا كانانا
أذكى العقول في عالم العملات الرقمية يقرأون بالفعل نشرتنا الإخبارية. هل تريد الانضمام؟ انضم إليهم.
إخلاء مسؤولية. المعلومات المقدمة ليست نصيحة تداول. Cryptopolitan.com لا تتحمل أي مسؤولية عن أي استثمارات تتم بناءً على المعلومات المقدمة في هذه الصفحة. نوصي بشدة بإجراء بحث مستقل و/أو الاستعانة بمستشار مؤهل قبل اتخاذ أي قرارات استثمارية.
بريندا كانانا
تمتلك بريندا أكثر من 4 سنوات من الخبرة المتخصصة في العملات الرقمية والذكاء الاصطناعي والتقنيات الناشئة. عملت في Zycrypto وBlockchain Reporter وThe Coin Republic، وهي الآن جعلت Cryptopolitan منزلها. يحافظ شهادتها في علم الاجتماع من جامعة مومباسا التقنية على تواصلها مع نبض قرائها.
