كشف باحثو مايكروسوفت عن نظام ذكاء اصطناعي جديد يُمكنه تشخيص المرضى بدقة أكبر من الأطباء، يُطلق على النظام اسم "ماي-دي إكس أو" (MAI-DxO)، ويتضمن نماذج ذكاء اصطناعي متعددة وإطار عمل يُتيح له فحص أعراض المريض وتاريخه المرضي لاقتراح الفحوصات اللازمة.

وبناءً على النتائج، يُقترح التشخيصات المُحتملة، وأكدت شركة التكنولوجيا العملاقة، أنه بالإضافة إلى دقة التشخيص، فإن النظام مُدرّب أيضًا ليكون فعالًا من حيث التكلفة من حيث الفحوصات المُجراة.

مايكروسوفت تُطوّر معيارًا لاختبار أداء MAI-DxO

وفي منشور على منصة X (المعروفة سابقًا باسم تويتر)، نشر مصطفى سليمان، الرئيس التنفيذي لشركة مايكروسوفت للذكاء الاصطناعي، عن نظام MAI-DxO. واصفًا إياه بأنه "خطوة كبيرة نحو الذكاء الطبي الفائق"، قال إن نظام الذكاء الاصطناعي يُمكنه حل بعض أصعب الحالات الطبية في العالم بدقة أعلى وتكاليف أقل مُقارنةً بوسائل التشخيص التقليدية.

ويحاكي نظام MAI-DxO مجموعة افتراضية من الأطباء ذوي مناهج تشخيصية متنوعة، والذين يتعاونون لحل الحالات الطبية، وفقًا لما ذكرته الشركة في منشور على مدونتها، ويتضمن نظام Orchestrator نظامًا متعدد الوكلاء، حيث يقدم أحدهم فرضية، ويختار الثاني الاختبارات، ويقدم اثنان آخران قوائم التحقق والإدارة، ويشكك الأخير في الفرضية.

وبمجرد اجتياز الفرضية لهذه المجموعة، يمكن لنظام الذكاء الاصطناعي إما طرح سؤال، أو طلب اختبارات، أو تقديم التشخيص إذا رأى أن لديه معلومات كافية. في حال أوصى النظام بإجراء اختبار، فإنه يُجري تحليلًا للتكلفة لضمان أن تكون التكلفة الإجمالية معقولة. ومن المثير للاهتمام أن النظام مستقل عن أي نموذج، أي أنه قادر على العمل مع أي نماذج ذكاء اصطناعي تابعة لجهات خارجية.

وتؤكد مايكروسوفت أن النظام يُعزز الأداء التشخيصي لجميع نماذج الذكاء الاصطناعي التي تم اختبارها، ومع ذلك، حقق نظام o3 من OpenAI أفضل أداء، حيث نجح في حل 85.5% من الحالات المعيارية لمجلة نيو إنجلاند الطبية (NEJM)، وذكرت الشركة أن الحالات نفسها عُرضت أيضًا على 21 طبيبًا ممارسًا من الولايات المتحدة والمملكة المتحدة، وجميعهم يتمتعون بخبرة سريرية تتراوح بين خمس وعشرين عامًا. وبلغت دقة الأطباء البشريين 20%.

وأضافت الشركة أنه يمكن تهيئة MAI-DxO للعمل ضمن قيود تكلفة محددة، وبمجرد إضافة ميزانية المدخلات، يستكشف النظام مقايضات التكلفة مقابل القيمة أثناء اتخاذ القرارات التشخيصية، وهذا يساعد نظام الذكاء الاصطناعي على طلب الاختبارات اللازمة فقط، بدلاً من جميع الاختبارات الممكنة لاستبعاد جميع أسباب الأعراض.

ولتقييم نظام الذكاء الاصطناعي، طورت مايكروسوفت أيضًا معيارًا معياريًا جديدًا يُطلق عليه اسم معيار التشخيص المتسلسل (SD Bench). وعلى عكس اختبارات المعيارية الطبية التقليدية التي تطرح أسئلة اختيار من متعدد، يُقيّم هذا الاختبار قدرة أنظمة الذكاء الاصطناعي على طرح الأسئلة الصحيحة وطلب الاختبارات الصحيحة بشكل متكرر. ثم يُقيّم الإجابات بمقارنتها بالنتائج المنشورة في مجلة نيو إنجلاند الطبية (NEJM).

وتجدر الإشارة إلى أن MAI-DxO لم يُعتمد بعد للاستخدام السريري، وهو مُصمم كبحث أولي لتطوير قدرات الذكاء الاصطناعي في العمليات التشخيصية. وقد صرّحت مايكروسوفت بأنه لا يُمكن اعتماد نظام الذكاء الاصطناعي الخاص بها للاستخدام السريري إلا بعد اختبارات سلامة دقيقة، وتحقق سريري، ومراجعات تنظيمية.