الملخص:
أعلنت شركة مايكروسوفت أن نظام التشخيص الطبي القائم على الذكاء الاصطناعي Diagnostic Orchestrator قد حقق نتائج أفضل من الأطباء البشريين في اختبارات الحالات المعقدة. قال الرئيس التنفيذي لشركة مايكروسوفت للذكاء الاصطناعي، مصطفى سليمان، إن الشركة تتجه نحو هدف الذكاء الطبي الفائق، وتوقع أنه خلال السنوات القليلة المقبلة، من المتوقع أن يصل أداء أنظمة الذكاء الاصطناعي في المجال الطبي إلى مستوى لا يمكن تمييزه عن الخبراء البشريين.
ونُشرت نتائج البحث في المجلة الأكاديمية الدولية "Science" في 22 أكتوبر. وقارنت شركة Microsoft نظامها التشخيصي الذي طورته شركة AI مع الأطباء البشريين من خلال سلسلة من الحالات الطبية وبيانات قسم الطوارئ، وأنشأت معيارًا للتقييم يسمى SDBench. يختلف هذا المعيار عن الاختبارات التقليدية التي تتطلب فقط الإجابة على سؤال طبي متعدد الاختيارات، ويتطلب من المشاركين تحليل الحالة تدريجيًا، وطرح الأسئلة، واختيار عناصر الفحص، وأخيراً إعطاء نتيجة التشخيص، ومحاولة محاكاة عملية التشخيص للطبيب بشكل أكثر واقعية.
تتمثل الفكرة الأساسية لـ Diagnostic Orchestrator في السماح للعديد من عملاء الذكاء الاصطناعي بالعمل معًا لمحاكاة فريق استشاري يتكون من أطباء ذوي خلفيات مهنية مختلفة. سيحدد النظام الأسئلة التي يجب طرحها والاختبارات التي يجب إجراؤها بعد ذلك بناءً على أعراض المريض وتاريخه الطبي، وسيقوم باستمرار بتعديل حكمه بناءً على المعلومات المكتسبة حديثًا حتى يتم تشكيل التشخيص النهائي. وتأمل مايكروسوفت في اختراق القيود المفروضة على نموذج واحد للذكاء الاصطناعي في التفكير الطبي المعقد.
في الاختبارات المستندة إلى مئات تقارير الحالات المنشورة في مجلة نيو إنجلاند الطبية، بلغت دقة تشخيص النظام حوالي 83%. بالمقارنة، كان الممارسون العامون الذين تمكنوا من الوصول إلى المواد المرجعية دقيقين بنسبة 36% تقريبًا من الوقت، وكان الأطباء الذين لم يتمكنوا من الوصول إلى المراجع دقيقين بنسبة 22% تقريبًا. وفي مجموعة أخرى من الحالات من قاعدة بيانات مرضى الطوارئ في مركز بيث إسرائيل ديكونيس الطبي في بوسطن، حقق نظام الذكاء الاصطناعي دقة بلغت 80%، في حين بلغ متوسط معدل دقة الأطباء البشريين المشاركين في المقارنة حوالي 47%.
بالإضافة إلى دقة التشخيص الأعلى، ذكرت Microsoft أيضًا أن النظام كان قادرًا في كثير من الأحيان على إنتاج نتائج تشخيصية بتكلفة تقديرية أقل في الاختبارات. أحد الأسباب هو أن النظام يمكنه تحديد عناصر الفحص بناءً على المعلومات الموجودة، بدلاً من إجراء عدد كبير من عمليات التفتيش بشكل عشوائي. ومع ذلك، تعتمد نتائج التكلفة هذه على طرق تقدير موحدة عبر الدراسات ولا تعني أن النظام قد أثبت فعاليته في تقليل نفقات التشغيل الفعلية للمستشفى بشكل مباشر في إعدادات الرعاية الصحية الواقعية.
يوفر النظام حاليًا إمكانات أساسية بواسطة GPT-5 الخاص بـ OpenAI، لكن Microsoft تؤكد أن النموذج الأساسي نفسه ليس فقط هو الذي يلعب دورًا حقًا، ولكن أيضًا آلية التنسيق المسؤولة عن تنظيم عملية التشخيص، وتنسيق العوامل المتعددة، والتحقق من نتائج الاستدلال. وقال فريق البحث إنه حتى لو استمر تطوير النموذج الأساسي، فإن التعاون بين الوكلاء المتعددين قد يحقق فوائد إضافية. تم تطوير النظام في البداية عندما كان GPT-4.1 لا يزال نموذجًا متقدمًا، وأظهرت الاختبارات اللاحقة أيضًا أن التحسينات في قدرات النموذج لا تضعف بالضرورة قيمة بنية التشخيص التعاوني.
ومع ذلك، لا تزال هناك حاجة إلى النظر إلى هذه النتائج بحذر. وقد ركزت الاختبارات بشكل أساسي على الحالات السابقة وحالات تشخيصية معقدة مختارة، ولم تكن قادرة على إثبات أن النظام يمكنه تحقيق نفس الأداء في البيئات السريرية الحقيقية. يحتاج البحث أيضًا إلى مزيد من التقييم لموثوقيته في مواجهة الأعراض الشائعة والمشتركة، بالإضافة إلى أدائه في ظل ظروف الحياة الواقعية مثل المعلومات غير الكاملة والظروف المتغيرة. واعترفت مايكروسوفت أيضًا أنه لكي يتم وضع النظام في الاستخدام السريري حقًا، يجب أن يخضع للتحقق السريري الصارم.
يرى سليمان أن هذا البحث يمثل خطوة مهمة لشركة مايكروسوفت نحو "الذكاء الطبي الفائق". إن ما تسميه مايكروسوفت الذكاء الطبي الفائق لا يسمح للذكاء الاصطناعي بالتفوق على الأطباء البشريين في بعض المهام التشخيصية فحسب، بل تأمل أيضًا أن تتمكن أنظمة الذكاء الاصطناعي المستقبلية من توفير قدرات تتجاوز النظام الطبي التقليدي في العديد من الجوانب الرئيسية للخدمات الطبية.
قال دومينيك كينج، المسؤول عن الأعمال الطبية للذكاء الاصطناعي في مايكروسوفت، إن التشخيص ليس سوى جزء من الإستراتيجية الطبية للشركة. وتأمل مايكروسوفت أيضًا أن يساعد الذكاء الاصطناعي في تنسيق الرعاية السريرية، وتطوير خطط العلاج، والتعامل مع المشكلات المعقدة التي تنطوي على التواصل مع المرضى والتفاعل البشري في الخدمات الطبية. تستكشف الأبحاث ذات الصلة ومقالات الشركات أيضًا كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يتولى مهام أوسع في نظام الرعاية الصحية بدلاً من مجرد تحديد الأمراض بناءً على الأعراض.
تخطط Microsoft للعمل مع مركز Beth Israel Deaconess الطبي لإجراء اختبارات في بيئة المستشفى لمزيد من مراقبة كيفية أداء النظام في الإجراءات الطبية الواقعية. وقال كينج إن العمل يمكن أن يبدأ في الأشهر المقبلة، لكن مايكروسوفت لم تعلن بعد عن جدول زمني محدد. أما بالنسبة للتسويق، فلم تحدد الشركة بالمثل تاريخًا محددًا أو خطة لإطلاق المنتج. يتضمن المجال الطبي متطلبات تنظيمية وامتثالية ومتطلبات سلامة المرضى صارمة، ويجب أن يكمل النظام التحقق اللازم قبل أن يتمكن من توسيع نطاق تطبيقه تدريجيًا.
يتوقع سليمان أنه ستكون هناك بعض حالات النشر العملية المثيرة للإعجاب للأنظمة الذكية في العام المقبل، ويعتقد أن الذكاء الاصطناعي سيغير بشكل كبير طريقة تقديم الخدمات الطبية. لكنه أكد أن الذكاء الاصطناعي لا يعني اختفاء الأطباء من المنظومة الطبية. تتضمن وظيفة الطبيب أكثر من مجرد التشخيص، فهي تتضمن أيضًا معالجة المعلومات الغامضة، وبناء الثقة مع المرضى وعائلاتهم، وإصدار أحكام شاملة بناءً على ظروف محددة. وتأمل مايكروسوفت أن يتمكن الذكاء الاصطناعي من تقليل الوقت الذي يقضيه الأطباء في المهام المتكررة والمملة، مما يسمح لهم بالتركيز بشكل أكبر على رعاية المرضى.
إذا كان من الممكن التحقق من نتائج أبحاث Microsoft في بيئة سريرية حقيقية، فقد يصبح نظام التشخيص متعدد العوامل القائم على الذكاء الاصطناعي أداة مساعدة مهمة للأطباء للتعامل مع الحالات الصعبة، وتتاح لهم الفرصة لتحسين كفاءة تحديد الأمراض المعقدة. لكن الانتقال من الاختبارات المعملية واختبارات الحالات السابقة إلى الممارسة الطبية اليومية لا يزال يتطلب التحقق السريري والمراجعة التنظيمية وتقييم السلامة على المدى الطويل. في هذه المرحلة، يُظهر هذا البحث إمكانية التشخيص بمساعدة الذكاء الاصطناعي، ولكن لا يمكن استنتاج أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يحل محل الأطباء عالميًا.
التعليقات