أعلنت الجامعة الصينية في هونج كونج عن تطوير نموذج ذكاء اصطناعي جديد يحمل اسم VisionFM، يتميز بقدرات استثنائية في تشخيص أمراض العيون بمستوى دقة يضاهي أطباء العيون المتخصصين. وأثبتت دراسة نشرت في مجلة “NEJM AI” العلمية أن VisionFM يتفوق على عدد كبير من الأطباء متوسطي المستوى في التخصص، حيث أظهر دقة عالية في تشخيص 12 مرضًا مختلفًا من أمراض العيون.
تفوق VisionFM في مجال التنبؤ الطبي
يعد نموذج VisionFM نقلة نوعية في مجال التنبؤ بتطور الأمراض، حيث تفوق على النموذج السابق RETFound في التنبؤ بتطور مرض “الجلوكوما” (المياه الزرقاء). وتفتح هذه القدرات الباب أمام تطبيقات طبية متقدمة تسهم في تحسين دقة التشخيص وتوسيع نطاق استخدام الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية.
إمكانيات طبية متعددة مع VisionFM
يمثل VisionFM خطوة كبيرة في استخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين التشخيص الطبي. وأوضح الباحثون أن دمج هذا النموذج مع بيانات إضافية يمكن أن يدعم تطبيقات طبية جديدة تسهم في تعزيز دقة وفعالية الرعاية الصحية. هذه الابتكارات تعكس التحول المتزايد نحو توظيف تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدي في المجال الطبي.
نموذج CARES Copilot: دعم الأطباء بمساعدة الذكاء الاصطناعي
في خطوة أخرى، أطلق مركز الذكاء الاصطناعي والروبوتات (CAIR) في هونج كونج نموذج CARES Copilot، الذي يدعم الأطباء في مجموعة من المهام، مثل تخطيط العمليات الجراحية وإعداد تقارير التشخيص. يعتمد هذا النموذج على تقنيات متقدمة من نموذج اللغة Llama 2 الذي طورته شركة “ميتا”، ويجري استخدامه في مستشفيات مرموقة مثل مستشفى جامعة “صن يات صن” الأولى ومستشفى “أمير ويلز”.
الذكاء الاصطناعي في تشخيص الأمراض العصبية
شهدت السنوات الأخيرة تركيزًا متزايدًا على استخدام الذكاء الاصطناعي في تشخيص الأمراض العصبية مثل ألزهايمر والخرف. وأشارت دراسات حديثة نشرت في دورية Nature Neuroscience إلى إمكانية اكتشاف مرض ألزهايمر مبكرًا عبر تصوير شبكية العين. يرتبط هذا التصوير بالتغيرات الدماغية مثل تراكم الصفائح الأميلويدية، والتي تعد من السمات المميزة لألزهايمر.
أهمية تحليل صور الشبكية في التشخيص المبكر
تعد خوارزميات الذكاء الاصطناعي لتحليل صور الشبكية أداة مبتكرة للكشف المبكر عن أمراض مثل ألزهايمر. هذه التقنية تقدم بديلًا أقل تكلفة وأكثر سهولة مقارنة بمسح الدماغ التقليدي، مما يجعلها خيارًا مثاليًا للفحص المبكر بين الفئات المعرضة للخطر.
يجسد نموذج VisionFM ونموذج CARES Copilot تقدمًا ملموسًا في دمج الذكاء الاصطناعي في المجال الطبي. هذه الابتكارات لا تعزز فقط من دقة التشخيص الطبي، ولكنها تمهد الطريق لتحسين تجربة الرعاية الصحية على مستوى العالم.