جوجل تختبر أداة ذكاء اصطناعي للإجابة على التساؤلات الطبية للمرضى داخل المشافي

تختبر شركة جوجل أداة جديدة للذكاء الاصطناعي تُعنى بالشأن الصحي تحمل الاسم Med-PaLM 2، وتستطيع الإجابة على الأسئلة الطبية، وذلك بالتعاون مع مركز Mayo Clinic الطبي.

وبدأت الشركة عملية الاختبار في مركز Mayo Clinic وغيره من المشافي منذ شهر أبريل/نيسان الماضي بحسب ما ذكرت صحيفة وول ستريت جورنال.

وتعتبر أداة Med-PaLM 2 نسخة طبية معدلة من PaLM 2، والتي تم الإعلان عنها في مؤتمر مطوري جوجل Google I/O في مايو من هذا العام، وهي نفس نموذج اللغة الذي يقوم عليه روبوت الدردشة المعتمد على الذكاء الاصطناعي Google Bard.

وذكرت الصحيفة أن جوجل تعتقد أن نموذجها المحدث يمكن أن يكون مفيدًا بشكل خاص في البلدان ذات الوصول المحدود إلى الأطباء.

وقد تم تدريب Med-PaLM 2 على مجموعة منسقة من عروض الخبراء الطبيين، والتي تعتقد Google أنها ستجعلها أفضل في محادثات الرعاية الصحية من روبوتات الدردشة العامة مثل Bard و Bing و ChatGPT.

تشير الورقة أيضًا إلى بعض المشكلات التي يعاني منها Med-PaLM 2 مثل مشكلات الدقة التي اعتدنا بالفعل على رؤيتها في نماذج اللغات الكبيرة.

حيث وجد الأطباء عدة إجابات غير دقيقة ومعلومات غير ذات صلة في الإجابات التي قدمها Med-PaLM و Med-PalM 2 من Google.

ومع ذلك فقد نجحت الأداة في كل المقاييس الأخرى تقريبًا، مثل إظهار دليل على التفكير، أو الإجابات المدعومة بالإجماع.

وذكرت الصحيفة أن العملاء الذين يختبرون Med-PaLM 2 سيتحكمون في بياناتهم، وستكون مشفرة بالكامل، ولن تتمكن جوجل من الوصول إليها.

من جهته ذكر مدير الأبحاث في جوجل، جريج كورادو، إن Med-PaLM 2 لا يزال في مراحله الأولى.

مقالات قد تعجبك

آبل تفكر في إصدار حاسوب محمول بشاشة قابلة للطي
آبل تخطّط لبيع Vision Pro من خلال موعد مسبق فقط
إنستغرام تختبر الاستفادة من ميزة الأنشطة الحية في آيفون
هل تمثّل الأجهزة القديمة خطر حدوث حريق؟
ما هي نقطة اتصال الهاتف المحمول Mobile Hotspot؟

ذكاء اصطناعي تعلَّم كيفية خياطة الجروح

لا يرغب أحد في أن يقوم جراح بخياطته إذا عرف أنه قد أخذ تعليمه من خلال دراسة مقاطع فيديو يوتيوب YouTube فقط. ولكن ماذا عندما يتعلق الأمر بالروبوت؟

قد لا يكون الاحتمال خيالياً كما يبدو ، فقد قام باحثون من جامعة كاليفورنيا في بيركلي وإنتل Intel وجوجل براين  Google Brain بتدريس نموذج الذكاء الاصطناعي AI للعمل عن طريق تقليد مقاطع الفيديو لثمانية جراحين بشريين في العمل.

تم تدريب الخوارزمية والمعروفة باسم Motion2Vec – على لقطات للأطباء باستخدام الروبوتات الجراحية دافينشي da Vinci لأداء مهام خياطة مثل تمرير الإبر وربط العقدة.

ويعمل نظام دافنشي على المرضى – بمن فيهم جيمس بوند في مناسبة واحدة – منذ أوائل العقد الأول من القرن الحادي والعشرين. عادة ، يتم التحكم في الروبوت من قبل طبيب من وحدة تحكم الكمبيوتر. لكن هذه التقنية Motion2Vec يدير الجهاز من تلقاء نفسه.

لقد أثبت بالفعل مهاراته في الخياطة على قطعة قماش، في الاختبارات التي أجريت عليه ، حيث كرر النظام حركات الجراح البشري بدقة 85.5٪. ( شاهد الفيديو في نهاية المقال )

ولم يكن الوصول إلى هذا المستوى من الدقة مهمة سهلة حيث استخدم الجراحون الثمانية في مقاطع الفيديو مجموعة متنوعة من التقنيات ، مما جعل من الصعب على الذكاء الاصطناعي معرفة أفضل نهج.

وللتغلب على هذا التحدي ، استخدم الفريق خوارزميات شبه خاضعة للإشراف ، والتي تتعلم مهمة ما من خلال تحليل مجموعات البيانات المصنفة جزئياً ، وقد سمح هذا للذكاء الاصطناعي بفهم الحركات الأساسية للجراحين من كمية صغيرة فقط من بيانات الفيديو المصنفة.

وقال الدكتور أجاي تانواني  Ajay Tanwani ، الذي قاد فريق جامعة كاليفورنيا في بيركلي أن هذا خلق نموذجاً فعالاً للعينة:

ما فعلناه هو دمج كمية صغيرة من البيانات المصنفة بحيث لا نتأثر بالأداء ، في حين تمكنا أيضاً من استغلال الهياكل في البيانات غير المصنفة.

في الوقت الحالي. يعترف تانواني أن النظام يحتاج إلى الكثير من العمل قبل أن يصبح متاحاً في غرفة العمليات .

ويخطط الآن لدمج الإبرة مع أنواع مختلفة من الأنسجة حتى يتمكن النظام من التكيف مع المواقف المختلفة – مثل اندفاع غير متوقع للدم.

وبحسب تانواني نفسه فإن الجراح يتحكم بشكل كامل في الجراحة ، ولكن في الوقت نفسه ، يقوم هذا النظام بتوفير ميزات يمكنها تنفيذ بعض بعض المهام البسيطة ، لتقليل الحمل المعرفي على الجراحين وزيادة إنتاجيتهم من أجل لتركيز المحتمل على المزيد من المرضى والحالات المعقدة أيضاً.

تماماً مثل الانتقال إلى المركبات ذاتية القيادة ، يجب أن تساعد هذه التطورات الإضافية في اكتساب ثقة المستخدمين. في نهاية المطاف ، يعتقد تانواني أن النهج الذي يشرف عليه بنفسه يمكن أن يجلب الذكاء الاصطناعي إلى مجموعة من التطبيقات الواقعية.

الإنترنت مليء بالكثير من المعلومات غير المنظمة في شكل مقاطع فيديو وصور ونصوص ، كانت الفكرة هنا أنه إذا تمكنت الروبوتات من استخراج محتوى مفيد منها لفهم هذه البيانات بالطريقة نفسها التي يفعلها البشر ، فيمكن للروبوتات تحقيق الهدف الطويل الأمد للذكاء الاصطناعي: لتقديم المساعدة في أداء مهام الحياة اليومية.

مقالات قد تعجبك

شاومي أعلنت عن هواتف Redmi 9C و 9A
تعاون بين مرسيدس-بنز وإنفيديا لتطوير كمبيوترات خارقة للسيارات
ناسا أطلقت مسابقة لأفضل تصميم لمرحاض يمكن استخدامه على القمر
ما هي تقنية NFC و بماذا أستطيع استخدامها ؟
كيفية تنصيب ويندوز 10
كيفية استخدام وضعية عزل جوجل بالكاميرا على أي هاتف أندرويد