جوجل تحدث الذكاء الاصطناعي الذي يجيب عن الأسئلة الطبية

جوجل تُحدّث الذكاء الاصطناعي الذي يجيب عن الأسئلة الطبية - الصورة من unsplash

أصبح الذكاء الاصطناعي جزءاً لا يتجزأ من حياتنا اليومية، وهو الأنظمة أو الأجهزة التي تحاكي الذكاء البشري لأداء المهام والتي يمكنها أن تحسن من نفسها استنادًا إلى المعلومات التي تجمعها، ويتجلى الذكاء الاصطناعي في عدد من الأشكال، ومنها، تحليل المعلومات الهامة من مجموعة كبيرة من البيانات النصية لتحسين الجدولة.

مبادرات وشراكات صحية جديدة

وفي هذا الصدد، أعلنت شركة جوجل العملاقة، عن مبادرات وشراكات صحية جديدة خلال حدثها السنوي المسمى The Check Up – ويعني "الفحص".

تحديثات جديدة قادمة لمحرك البحث

وكشف فريق جوجل الصحي (جوجل هيلث) Google Health عن تحديثات بشأن الميزات القادمة إلى محرك البحث، وأدوات إنشاء التطبيقات الصحية، وأحدث الأبحاث الصحية القائمة على تقنية الذكاء الاصطناعي.

نموذج اللغة الطبية

وناقشت شركة جوجل خلال الحدث شراكات جديدة للمساعدة في تطوير الموجات فوق الصوتية بمساعدة الذكاء الاصطناعي، وعلاج السرطان، وفحوصات السل، ولكن الشركة ركزّت بصورة خاصة في أحدث إصدار من نموذج اللغة الطبية الكبير الذي يطلق عليه اسم Med-PaLM.

وقدّمت جوجل Med-PaLM أول مرة في أواخر العام الماضي، وقالت إنه مصمم لتقديم إجابات عالية الجودة عن الأسئلة الطبية.

أول نظام للذكاء الاصطناعي

وكان Med-PaLM أول نظام للذكاء الاصطناعي يحصل على علامة النجاح، أو أكثر من 60 في المئة، في اختبار الإجابة عن أسئلة من نمط الاختيار من متعدد، مماثلة لتلك المستخدمة في اختبارات الترخيص الطبي في الولايات المتحدة.

وأوضحت جوجل، إن الإصدار الثاني للتقنية، Med-PaLM 2، يُطوَّر باستمرار على مستوى "الخبراء"، وذلك فيما يتعلق بأسئلة الفحص الطبي، وقد وصلت دقة Med-PaLM 2 إلى أكثر من 85 في المئة.

إجابات دقيقة وواقعية

من جهته، قال الدكتور آلان كارثيكسالينجام، رئيس الأبحاث في (جوجل هيلث)، إن الشركة تختبر أيضًا إجابات Med-PaLM مقابل إجابات المعالجين والأطباء الحقيقيين، وأضاف، إن إجابات Med-PaLM تُقيَّم من حيث الدقة الواقعية، والتحيز، واحتمال حدوث الضرر.

وكشف كارثيكسالينجام عن أمثلة مضبوطة لكيفية إجابة Med-PaLM 2 عن أسئلة، مثل: "ما العلامات التحذيرية الأولى للالتهاب الرئوي؟"، و"هل يمكن علاج سلس البول؟".

وفي بعض الحالات، كانت إجابات Med-PaLM 2 على قدم المساواة، وحتى أكثر تفصيلًا، من الإجابات التي قدّمها الأطباء، ولكن في حالات أخرى، لم تكن إجابات Med-PaLM 2 دقيقة.

وبالنظر إلى الطبيعة الحساسة للمعلومات الطبية، قال كارثيكسالينجام، إن الأمر قد يستغرق بعض الوقت قبل أن تصبح هذه التقنية في متناول المستهلك العادي، وقال إنه من المهم الابتكار بمسؤولية وفي بيئة خاضعة للرقابة.

مصطلحات الذكاء الاصطناعي

لقد أصبح الذكاء الاصطناعي مصطلحًا شاملاً للتطبيقات التي تؤدي مهام مُعقدة كانت تتطلب في الماضي إدخالات بشرية مثل التواصل مع العملاء عبر الإنترنت أو ممارسة لعبة الشطرنج. وغالبًا ما يُستخدم هذا المصطلح بالتبادل مع مجالاته الفرعية، والتي تشمل التعلم الآلي والتعلم العميق، ومع ذلك، هناك اختلافات على سبيل المثال، يُركز التعلم الآلي على إنشاء أنظمة تتعلم أو تحسّن من أدائها استنادًا إلى البيانات التي تستهلكها. ومن المهم أن نلاحظ أنه على الرغم من أن كل سُبل التعلم الآلي ما هي إلّا ذكاء اصطناعي، فإنه ليس كل ذكاء اصطناعي يُعد تعلمًا آليًا.

وللحصول على القيمة الكاملة من الذكاء الاصطناعي، تقوم العديد من الشركات باستثمارات كبيرة في فرق علوم البيانات. إن علوم البيانات، التي تُعد مجالاً متعدد التخصصات يستخدم الأساليب العلمية وأساليب أخرى لاستخلاص القيمة من البيانات، تجمع بين المهارات المستمدة من مجالات مثل الإحصاء وعلوم الكمبيوتر مع المعرفة العلمية لتحليل البيانات التي يتم جمعها من مصادر متعددة.