وذكرت وكالة رويترز، الجمعة، أن الأداة الجديدة تعتمد على نظام يسمى “المنسق”، يحاكي تعاون فريق من الخبراء الطبيين للوصول إلى التشخيص، بدلا من تحليل جميع الأعراض والفحوصات دفعة واحدة، كما تفعل معظم نماذج الذكاء الاصطناعي الطبية الحالية.
ويبدأ النظام بتحديد الأسئلة التي ينبغي طرحها على المريض بشأن تاريخه الطبي، والجوانب التي تتطلب التركيز عليها خلال الفحص السريري، قبل اختيار التحاليل والفحوصات اللازمة.
وبناء على النتائج، يعيد النظام تقييم فرضياته، ويقرر ما إذا كانت هناك حاجة إلى اختبارات إضافية للوصول إلى التشخيص.
وأظهرت اختبارات شملت أكثر من 300 حالة طبية معقدة وغير مألوفة أن الأداة حققت دقة تجاوزت ضعف دقة أطباء التخصص العام الذين استعانوا بالمراجع الطبية والإنترنت.
كما تفوقت على الأطباء في اختبارات أخرى استندت إلى حالات مسجلة في قاعدة بيانات واسعة لمرضى أقسام الطوارئ.
وقال دومينيك كينغ، نائب الرئيس التنفيذي لوحدة الصحة في مايكروسوفت للذكاء الاصطناعي، إن الاختبارات التقليدية التي تقارن أداء الأنظمة الذكية بالأطباء تعتمد غالبا على أسئلة متعددة الخيارات، وهي اختبارات أصبحت نماذج الذكاء الاصطناعي تحقق فيها نتائج شبه مثالية.
وأضاف: “أصبح الذكاء الاصطناعي بارعا للغاية في تحقيق نسبة نجاح تبلغ 100 بالمئة في تلك الأسئلة”.
وتابع: “لكن بالطبع، هذا لا يمت إلى الواقع بصلة. فلم يسبق أن جاءني مريض يحمل معه ملخصا منظما لحالته”.
وأشار الباحثون إلى أن النظام الجديد يحاول محاكاة الواقع الطبي، حيث يتعين جمع المعلومات تدريجيا وتحديث التشخيص مع ظهور نتائج جديدة.
وكشفت الدراسة أيضا أن الأداة تمكنت من خفض تكاليف عمليات التشخيص مقارنة بالمسارات التي حددها الأطباء المشاركون في الاختبارات.
وتشير النتائج إلى إمكانات واعدة لاستخدام الذكاء الاصطناعي في دعم القرارات الطبية، لكنها لا تعني ثبوت تفوقه على الأطباء في الممارسة السريرية اليومية، إذ تستند المقارنات إلى اختبارات بحثية محددة.