تعطي Google الذكاء الاصطناعى التشخيصية القدرة على فهم المعلومات الطبية البصرية مع أحدث أبحاثها حول AMIE (التعبير عن المستكشف الذكاء الطبي).
تخيل الدردشة مع الذكاء الاصطناعي حول القلق الصحي ، وبدلاً من مجرد معالجة كلماتك ، يمكن أن ينظر فعليًا إلى صورة هذا الطفح الجلدي المقلق أو فهم مطبوع ECG. هذا ما تهدف إليه Google.
لقد عرفنا بالفعل أن آمي أظهر الوعد في الدردشات الطبية المستندة إلى النص ، وذلك بفضل العمل السابق المنشور في الطبيعة. ولكن دعونا نواجه الأمر ، الطب الحقيقي لا يتعلق فقط بالكلمات.
يعتمد الأطباء اعتمادًا كبيرًا على ما يمكنهم يرى – الظروف الجلدية ، قراءات من الآلات ، تقارير المختبر. كما يشير فريق Google عن حق ، حتى منصات المراسلة الفورية البسيطة “تسمح للمعلومات المتعددة الوسائط الثابتة (على سبيل المثال ، الصور والمستندات) لإثراء المناقشات”.
كان النص الذكاء النصي فقط يفتقد قطعة ضخمة من اللغز. كان السؤال الكبير ، كما قال الباحثون ، هو “ما إذا كان بإمكان LLMs إجراء محادثات سريرية تشخيصية تتضمن هذا النوع الأكثر تعقيدًا من المعلومات.”
تقوم Google بتدريس Amie للبحث والعقل
قام مهندسو Google بتعزيز Amie باستخدام نموذج Flash Gemini 2.0 كأدمغة العملية. لقد جمعوا هذا مع ما يسمونه “إطارًا للمنطق المدرك للدولة”. في اللغة الإنجليزية البسيطة ، هذا يعني أن الذكاء الاصطناعى لا يتبع النص فقط ؛ إنها تتكيف محادثتها بناءً على ما تعلمته حتى الآن وما الذي لا يزال يتعين عليه اكتشافه.
إنه قريب من كيفية عمل الطبيب البشري: جمع القرائن ، وتشكيل أفكار حول ما قد يكون خطأ ، ثم طلب المزيد من المعلومات المحددة – بما في ذلك الأدلة البصرية – لتضييق الأشياء.
“هذا يمكّن AMIE من طلب القطع الأثرية متعددة الوسائط ذات الصلة عند الحاجة ، وتفسير نتائجها بدقة ، ودمج هذه المعلومات بسلاسة في الحوار المستمر ، واستخدامها لتحسين التشخيصات” ، يوضح Google.
فكر في المحادثة التي تتدفق عبر المراحل: جمع تاريخ المريض أولاً ، ثم الانتقال نحو اقتراحات التشخيص والإدارة ، وأخيراً المتابعة. تقوم الذكاء الاصطناعي بتقييم فهمها باستمرار ، وطلب صورة الجلد أو النتيجة المختبرية إذا كانت تشعر بفجوة في معرفتها.
للحصول على هذا بشكل صحيح دون تجربة تجريبية لا نهاية لها على أشخاص حقيقيين ، قامت Google ببناء مختبر محاكاة مفصل.
أنشأت Google حالات المريض النابضة بالحياة ، وسحب الصور الطبية والبيانات من مصادر مثل قاعدة بيانات PTB-XL ECG ومجموعة صور الأمراض الجلدية SCIN ، مع إضافة محطات خلفية معقولة باستخدام الجوزاء. بعد ذلك ، سمحوا لـ Amie بـ “الدردشة” مع المرضى المحاكاة داخل هذا الإعداد والتحقق تلقائيًا من مدى جودة أدائه على أشياء مثل دقة التشخيص وتجنب الأخطاء (أو “الهلوسة”).
OSCE الافتراضي: تضع Google Amie خلال خطواتها
جاء الاختبار الحقيقي في إعداد مصمم لتعكس كيفية تقييم طلاب الطب: الفحص السريري منظم الهدف (OSCE).
أجرت Google دراسة عن بُعد شملت 105 سيناريوهات طبية مختلفة. تفاعل الممثلون الحقيقيون ، المدربون على تصوير المرضى باستمرار ، إما مع AMIE الجديدة متعددة الوسائط أو مع أطباء الرعاية الأولية البشرية الفعلية (PCPs). حدثت هذه الدردشات من خلال واجهة حيث يمكن للمريض تحميل الصور ، تمامًا كما قد تكون في تطبيق المراسلة الحديثة.
بعد ذلك ، استعرض الأطباء المتخصصون (في الأمراض الجلدية وأمراض القلب والطب الباطني) والممثلين للمريض أنفسهم المحادثات.
سجل الأطباء البشريون كل شيء من مدى جودة التاريخ ، ودقة التشخيص ، وجودة خطة الإدارة المقترحة ، وصولاً إلى مهارات الاتصال والتعاطف – وبالطبع ، كيف فسر الذكاء الاصطناعي المعلومات البصرية.
نتائج مفاجئة من العيادة المحاكاة
هنا حيث يصبح الأمر مثيرًا للاهتمام. في هذه المقارنة وجهاً لوجه داخل بيئة الدراسة التي تسيطر عليها ، وجدت Google أن Amie لم تحتفظ بها فقط-غالبًا ما ظهرت في كثير من الأحيان.
تم تصنيف الذكاء الاصطناعي على أنه أفضل من PCPs البشرية في تفسير البيانات متعددة الوسائط المشتركة أثناء الدردشات. كما سجل أعلى في الدقة التشخيصية ، حيث أنتج قوائم التشخيص التفاضلي (قائمة المرتبة في الحالات الممكنة) التي اعتبرها المتخصصون أكثر دقة وكاملة بناءً على تفاصيل الحالة.
يميل الأطباء المتخصصون الذين يراجعون النصوص إلى تقييم أداء Amie في معظم المناطق. لقد لاحظوا بشكل خاص “جودة تفسير الصورة والتفكير” ، ودقة العمل التشخيصي ، وسلامة خططها الإدارية ، وقدرتها على العلم عندما يحتاج الموقف إلى اهتمام عاجل.
ربما جاءت واحدة من أكثر النتائج إثارة للدهشة من الجهات الفاعلة للمريض: غالبًا ما وجدوا أن الذكاء الاصطناعى أكثر تعاطفًا وجديرًا بالثقة من الأطباء البشريين في هذه التفاعلات القائمة على النص.
وفي ملاحظة أمان حاسمة ، لم تجد الدراسة أي فرق ذي دلالة إحصائية بين عدد المرات التي ارتكبت فيها AMIE أخطاء بناءً على الصور (النتائج الملموسة) مقارنة بالأطباء البشريين.
لا تقف التكنولوجيا أبدًا ، لذلك أجرت Google أيضًا بعض الاختبارات المبكرة التي تبادل طراز Gemini 2.0 Flash لفلاش Gemini 2.5 الأحدث.
باستخدام إطار المحاكاة الخاص بهم ، لم تلمح النتائج إلى مزيد من المكاسب ، خاصة في الحصول على التشخيص بشكل صحيح (دقة أعلى 3) واقتراح خطط الإدارة المناسبة.
على الرغم من واعدة ، فإن الفريق سريع في إضافة جرعة من الواقعية: هذه مجرد نتائج آلية ، و “التقييم الصارم من خلال مراجعة الأطباء الخبراء ضروري لتأكيد مزايا الأداء هذه.”
الشيكات الواقع الهامة
جوجل مقدمة بشكل كبير حول القيود هنا. “تستكشف هذه الدراسة نظامًا للأبحاث فقط في تقييم على غرار OSCE باستخدام الجهات الفاعلة للمريض ، والذي يعاني من تعقيد إلى حد كبير في التعقيد … للرعاية الواقعية” ، يذكرون بوضوح.
سيناريوهات محاكاة ، مهما كانت مصممة جيدًا ، ليست هي نفسها التعامل مع التعقيدات الفريدة للمرضى الحقيقيين في عيادة مزدحمة. كما أنها تشدد على أن واجهة الدردشة لا تجسد ثراء مقطع فيديو حقيقي أو استشارة شخصية.
إذن ، ما هي الخطوة التالية؟ الانتقال بعناية نحو العالم الحقيقي. تشارك Google بالفعل مع مركز Beth Israel Deaconess Medical Center لدراسة بحثية لمعرفة كيفية أداء AMIE في الإعدادات السريرية الفعلية بموافقة المريض.
يعترف الباحثون أيضًا بالحاجة إلى تجاوز النص والصور الثابت في النهاية نحو التعامل مع الفيديو والصوت في الوقت الحقيقي-نوع التفاعل الشائع في مجال الرعاية الصحية عن بُعد اليوم.
إن إعطاء الذكاء الاصطناعي القدرة على “رؤية” وتفسير نوع الأدلة البصرية التي يستخدمها الأطباء كل يوم يقدم لمحة عن كيفية مساعدة الذكاء الاصطناعي في يوم من الأيام. ومع ذلك ، فإن المسار من هذه النتائج الواعدة إلى أداة آمنة وموثوقة للرعاية الصحية اليومية لا يزال طويلًا يتطلب التنقل الدقيق.
(تصوير ألكساندر شين)
انظر أيضا: هل تتغير AI chatbots حقًا عالم العمل؟
هل تريد معرفة المزيد عن الذكاء الاصطناعي والبيانات الكبيرة من قادة الصناعة؟ تحقق من AI و Big Data Expo الذي يقام في أمستردام ، كاليفورنيا ، ولندن. تم تحديد الحدث الشامل مع الأحداث الرائدة الأخرى بما في ذلك مؤتمر الأتمتة الذكي ، و blockx ، وأسبوع التحول الرقمي ، ومعرض Cyber Security & Cloud.
استكشاف أحداث وندوات الويب القادمة الأخرى التي تعمل بها TechForge هنا.