شاركت Microsoft AI يوم 22 أكتوبر نتائج نظامها التشخيصي MAI-DxO (Diagnostic Orchestrator) في دراسة نُشرت في مجلة Science المحكّمة. ويصف مصطفى سليمان، رئيس الوحدة، ذلك بأنه خطوة نحو هدف "الذكاء الفائق الطبي".
ماذا حدث؟
اختُبر النظام في بيئة محاكاة على تقارير حالات معقدة نُشرت في New England Journal of Medicine. وبحسب TechCrunch وThe Verge وصل MAI-DxO إلى التشخيص الصحيح في نحو 83 بالمئة من هذه الحالات. وكانت النسبة 36 بالمئة للأطباء العامين وأطباء الباطنة الذين أتيح لهم الاطلاع على المراجع، و22 بالمئة لمن لم يستخدموا أي مرجع. أما في حالات الطوارئ المأخوذة من قاعدة بيانات القبول في Beth Israel فكانت النتيجة 80 بالمئة مقابل متوسط 47 بالمئة.
MAI-DxO ليس نموذجًا واحدًا، بل منسّق يجعل نماذج ذكاء اصطناعي مختلفة تعمل معًا كفريق أطباء. وتقول Microsoft إن هذه البنية تخفض التكلفة أيضًا مقارنة بنموذج يعمل منفردًا.
ويلفت TechCrunch إلى تحفظ مهم: بحسب بيانات الدراسة نفسها يعود معظم التحسن إلى تقوّي النماذج الأساسية، ونظام Microsoft يضيف مكسبًا فوق ذلك، وهذا المكسب الإضافي لم يظهر في حالات الطوارئ. كما أن هذه الحالات الصعبة تذهب عادة إلى الاختصاصيين، ولم يُدرج الاختصاصيون في المقارنة.
لماذا يهم الأمر؟
النشر في مجلة محكّمة يضع النتائج على أرضية أمتن من إعلانات الشركات. ومع ذلك فهذه محاكاة وليست تجربة على مرضى حقيقيين. تدرّب Microsoft نموذجًا أساسيًا للصحة مع Mayo Clinic، وتجري تجربة في العالم الحقيقي في مركز Beth Israel Deaconess الطبي في بوسطن: تُضاف توصيات MAI-DxO إلى رعاية المرضى الذين يوافقون على ذلك. والسؤال الحقيقي هو هل ستصمد هذه الأرقام في غرفة الفحص أيضًا.