الذكاء الاصطناعي يرصد إصابات محتملة بإنفلونزا الطيور
ابتكار طبي جديد يوظف النماذج التوليدية لمسح السجلات الطبية واكتشاف التعرضات عالية الخطورة لفيروس إنفلونزا الطيور H5N1 بدقة وكفاءة.
تفاصيل الخبر
اعتمد باحثون من جامعة ماريلاند للطب على نموذج LLM توليدي (GPT-4 Turbo) لمسح آلاف الملاحظات الطبية في أقسام الطوارئ بهدف تحديد المرضى المعرضين لخطر الإصابة بإنفلونزا الطيور H5N1.
- تم تحليل 13,494 زيارة طبية في مستشفيات جامعة ماريلاند خلال عام 2024.
- النموذج رصد 76 حالة مذكور فيها تعرض عالي الخطورة مثل العمل في مزارع دواجن أو مهنة الجزارة.
- بعد المراجعة البشرية، تأكد وجود 14 حالة تعرض مباشر لحيوانات مصابة مثل الدواجن والطيور البرية والأبقار.
- لم يخضع هؤلاء المرضى لاختبارات خاصة بـ H5N1، لكن النظام أبرز الحالات المحتملة التي قد يتم تجاهلها عادة.
- المراجعة تطلبت فقط 26 دقيقة من وقت الباحثين وبتكلفة زهيدة 3 سنتات لكل ملاحظة.
- دقة النموذج كانت 90% للقيمة التنبؤية الإيجابية و98% للسلبية.
الأهداف المستقبلية
يسعى الباحثون إلى تطوير النظام ليصبح أداة استباقية تعمل داخل السجلات الطبية الإلكترونية:
- تنبيه الأطباء مباشرة عند رصد تعرض محتمل لفيروسات ناشئة.
- المساعدة في اتخاذ قرارات فورية مثل العزل أو الفحص المبكر.
- بناء شبكة مراقبة وطنية تعتمد على الذكاء الاصطناعي لمتابعة الأوبئة.
- توسيع نطاق الاستخدام ليشمل أمراض معدية أخرى إلى جانب إنفلونزا الطيور.
هذا الإنجاز يوضح كيف يمكن أن تسد برامج الذكاء الاصطناعي في التعليم الصحي والطب فجوة حرجة في أنظمة المراقبة. المستقبل يَعِد بمزيد من الأدوات التنبؤية التي تحمي المجتمعات من تفشي الأوبئة.
