Microsoft تطور ذكاءً اصطناعيًا يتفوق على الأطباء في التشخيص
كشفت Microsoft عن نتائج واعدة لنظامها الطبي MAI-DxO، الذي حقق دقة أعلى من الأطباء في تشخيص حالات طبية معقدة وحالات الطوارئ، مع تقليل تكاليف الفحوصات. ومع ذلك، لا يزال النظام بحاجة إلى اختبارات داخل المستشفيات لتقييم فعاليته في الرعاية الصحية الواقعية.
تفاصيل الخبر
أعلنت Microsoft في 22 أكتوبر 2026 عن نتائج بحثها حول نظام MAI-DxO، وهو نظام ذكاء اصطناعي مصمم لمحاكاة طريقة تفكير الأطباء أثناء تشخيص المرضى، ونُشرت الدراسة في مجلة Science. وتتمثل أبرز النتائج فيما يلي:
- دقة أعلى في الحالات المعقدة: اختُبر النظام على 304 حالات طبية منشورة في The New England Journal of Medicine، وحقق دقة تشخيصية بلغت نحو 83%، مقارنةً بـ36% للأطباء الذين استخدموا الكتب والمراجع الطبية، و22% لمن عملوا دونها.
- نتائج قوية في حالات الطوارئ: حقق النظام دقة بلغت نحو 80% عند تقييمه باستخدام بيانات حالات من أقسام الطوارئ، مقابل 47% للأطباء المشاركين في المقارنة.
- محاكاة عمل فريق طبي: لا يعتمد MAI-DxO على نموذج واحد لإعطاء إجابة فورية، بل ينسق بين وكلاء ذكاء اصطناعي يقترحون التشخيصات، ويحددون الأسئلة والفحوصات المناسبة، ويناقشون الاحتمالات مع ظهور معلومات جديدة.
- تقليل تكاليف الفحوصات: أظهرت التجارب أن النظام يستطيع الوصول إلى تشخيصات دقيقة بتكلفة أقل، مع اختيار فحوصات أكثر كفاءة. وحققت إحدى إعداداته دقة بلغت 81% بتكلفة تقل عن نصف تكلفة الأنظمة المقارنة.
- استمرار التحسن مع النماذج الأحدث: أشارت Microsoft إلى استمرار هذه النتائج عند استخدام نماذج أحدث، منها GPT-5.5، مع الإبقاء على طريقة تنسيق عملية التشخيص.
لكن هذه الأرقام لا تعني أن النظام أصبح بديلًا للأطباء؛ فالنتائج مستندة إلى مجموعات حالات وبيانات سابقة، ولا تثبت وحدها قدرته على التعامل مع جميع تفاصيل الفحص السريري واحتياجات المرضى في المستشفيات.
الأهداف المستقبلية
تسعى Microsoft إلى الانتقال من الاختبارات البحثية إلى تقييم النظام في بيئات الرعاية الصحية الفعلية، مع التركيز على مدى دقته وفائدته للأطباء والمرضى. وتشمل خططها:
- اختبار النظام في المستشفيات: التعاون مع مركز Beth Israel Deaconess الطبي في بوسطن لتقييم قدراته على الاستدلال الطبي ومقارنة نتائجه بتقييمات الأطباء المستقلة.
- توسيع دور الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية: تطوير أنظمة لا تقتصر على التشخيص، بل تساعد أيضًا في اختيار العلاج ومتابعة الحالة الصحية بمرور الوقت.
- تعزيز التعاون بين الأنظمة الطبية والأطباء: دمج قدرات الذكاء الاصطناعي مع الخبرة السريرية لدعم اتخاذ القرارات بدلًا من الاعتماد على التشخيص الآلي وحده.
- تحسين الشفافية وإمكانية التقييم: إتاحة أجزاء من معيار الاختبار SDBench وأدواته البحثية للباحثين، بما يساعدهم على إعادة التجارب وتقييم أداء أنظمة أخرى.
في النهاية، تمثل نتائج MAI-DxO خطوة مهمة في تطوير الذكاء الاصطناعي الطبي، خصوصًا في الحالات التي يصعب تشخيصها وتحتاج إلى فحوصات متعددة. لكن نجاح هذه التقنية سيعتمد على إثبات فعاليتها وسلامتها في الممارسة السريرية، وقدرتها على دعم الأطباء وتحسين رعاية المرضى، وليس على تحقيق نتائج مرتفعة في الاختبارات وحدها.
