أعلنت شركة مايكروسوفت تطوير أداة تشخيص طبي جديدة تعمل بالذكاء الاصطناعي، تُعرف باسم Microsoft AI Diagnostic Orchestrator (MAI-DxO)، وتزعم الشركة أنها أكثر دقة بأربع مرات من الأطباء البشر في تشخيص الحالات المعقدة، في خطوة قد تمهّد لتحول جذري في عالم الرعاية الصحية.

وتُعد هذه الأداة أول إنجاز رسمي لوحدة الذكاء الاصطناعي في قطاع الصحة التابعة لمايكروسوفت التي أسّسها العام الماضي مصطفى سليمان، أحد مؤسسي شركة DeepMind الشهيرة التابعة حاليًا لشركة جوجل.

وفي مقابلة مع صحيفة فايننشال تايمز، وصف سليمان هذه التجربة بأنها خطوة نحو “ذكاء طبي فائق” قد يُسهم في معالجة أزمة نقص الكوادر الطبية وطول قوائم الانتظار في الأنظمة الصحية المتعثرة.

وأضاف سليمان: “نحن نقترب من نماذج ذكاء اصطناعي لا تتفوق على البشر قليلًا، بل تتجاوزهم بنحو دراماتيكي، إنها أسرع وأرخص وأكثر دقة بأربعة أضعاف، وهذا سيكون تحولًا حقيقيًا”.

ويعتمد النظام على “منسّق تشخيصي” يجمع خمسة وكلاء ذكاء اصطناعي افتراضيين يؤدون أدوارًا مختلفة، مثل اقتراح الفرضيات أو اختيار الفحوصات الطبية، ويخوضون نقاشًا جماعيًا لاختيار أفضل مسار للتشخيص، ضمن آلية تُعرف بـ “سلسلة النقاش”، وهي تُمكّن الباحثين من تتبّع طريقة تفكير الذكاء الاصطناعي خطوة بخطوة.

وقد اختبر الفريق أداة MAI-DxO باستخدام أكثر من 300 حالة طبية منشورة في الدورية الطبية New England Journal of Medicine، وهي من أكثر الحالات تعقيدًا، مع تقييم قدرة الأداة على الوصول إلى التشخيص الصحيح ومقارنة أدائها بأداء الأطباء. وقد نجح النظام في تشخيص 85.5% من الحالات بنحو دقيق، مقارنةً بنسبة قدرها 20% فقط لدى الأطباء، الذين لم يُسمح لهم خلال التجربة بالرجوع إلى المراجع أو طلب المساعدة من زملائهم.

ومن اللافت أن النظام استخدم نماذج لغوية ضخمة من شركات مثل OpenAI وميتا وأنثروبيك وجوجل و xAI و DeepSeek، لكنه حقق أفضل أداء عند استخدام نموذج “o3” من OpenAI. ومع ذلك، شدد سليمان على أن مايكروسوفت لا تتحيز لنموذج بعينه.

وصرّح دومينيك كينغ، الرئيس السابق لوحدة الصحة في DeepMind، وهو الذي انضم إلى مايكروسوفت حديثًا، بأن أداء النظام تجاوز أي تقنيات شهدها من قبل، مشيرًا إلى إمكانية أن تشكّل هذه الأداة “البوابة الجديدة لدخول الرعاية الصحية”.

ومن الجوانب المثيرة في التجربة أن نماذج الذكاء الاصطناعي كانت مبرمجة لتكون واعية بالتكاليف، مما ساعد في تقليل عدد الفحوصات المطلوبة للوصول إلى التشخيص الصحيح، وتوفير مئات الآلاف من الدولارات في بعض الحالات.

ورغم النتائج المبشّرة، أكد كينغ أن هذه التقنية ما زالت في مراحلها الأولى، ولم تخضع بعدُ لمراجعة علمية محكمة، كما أنها غير جاهزة للاستخدام في البيئات الطبية الواقعية حتى الآن.

ووصف الدكتور إريك توبول، أخصائي القلب ومدير معهد سكريبس للأبحاث بولاية كاليفورنيا، هذا الابتكار بأنه “أول تجربة تثبت كفاءة الذكاء الاصطناعي التوليدي في الطب، سواء من ناحية الدقة أو توفير التكاليف”.

نسخ الرابط تم نسخ الرابط