ذكاء Microsoft (MSFT.US) الاصطناعي التشخيصي "Orchestrator" يظهر في مجلة Science: دقة تفوق الأطباء العامين بمرتين، والذكاء الاصطناعي الطبي يتجه نحو الإنتاجية السريرية

أفادت منصة "زيتون فاينانس" أن مايكروسوفت (MSFT.US) قامت بخطوة هامة في مجال الذكاء الاصطناعي الطبي. ففي 22 أكتوبر بالتوقيت المحلي، تم نشر نتائج أبحاث نظام التشخيص بالذكاء الاصطناعي MAI-DxO (Microsoft AI Diagnostic Orchestrator) من مايكروسوفت رسميًا في مجلة "ساينس". يُعد هذا أداة ذكاء اصطناعي قادرة على تشخيص المرضى تدريجيًا مثل الأطباء، وقد بلغت دقتها في حل الحالات الطبية المعقدة أكثر من ضعف أطباء الباطنة العاديين.

في تقييم محاكاة شمل 304 حالة معقدة مبنية على مجلة "نيو إنجلاند جورنال أوف ميديسن" (NEJM)، وصلت دقة تشخيص MAI-DxO إلى 83.2%، في حين بلغت الدقة لدى أطباء الباطنة العامة والداخليين الذين يستطيعون الوصول للمراجع بشكل مستقل فقط 36.1%. أما عندما لا يُسمح باستخدام المراجع، فتنخفض الدقة لدى الأطباء إلى نحو 22%. وفي اختبار آخر مبني على بيانات حالات الإدخال الطارئ لمستشفى MIMIC-IV-ED، بلغت دقة النظام 80.3%، بينما كان لدى الأطباء 46.8%، ما يجعل التفوق ينخفض إلى 1.7 مرة.

ووفقًا للتقرير، يقوم هذا النموذج باستخدام "مُنسِق" لتحديد وتنسيق الأسئلة التي يجب طرحها على المريض، وكذلك الفحوصات والتحاليل التي يجب إجراؤها. يعمل هذا المُنسِق بواسطة محاكاة فريق خبراء سريريين يتعاونون في حل حالات التشخيص، ويوجه طريقة معالجة الذكاء الاصطناعي للمشكلة.

عادة ما تعتمد نماذج الذكاء الاصطناعي الحالية في المجال الطبي على طريقة "دفعة واحدة"، أي أنها تحلل كافة أعراض المريض، ونتائج المختبر، والفحوصات التصويرية دفعة واحدة لإصدار التشخيص.

في ظل تنسيق خطوات التشخيص، يقرر هذا النموذج أولاً ما هي المعلومات التاريخية التي يجب الاستفسار عنها، وما هي الجوانب ذات الأهمية في الفحص السريري. بناءً على المعلومات المُجمّعة، يقرر الفحوصات اللازم إجراؤها، يقيم النتائج، وفي الحالات المناسبة يرتب لمزيد من الفحوصات. وقال المسؤول عن البحث في مقابلة إن النموذج يقوم بتحديث فرضياته وخططه بشكل مستمر خلال العملية بأكملها.

عند تشخيص أكثر من 300 حالة طبية نادرة للغاية ومُربِكة، كان نموذج التشخيص المُنسق هذا، في تقييم وفحص المرضى وتحديد التشخيص، أكثر من ضعف دقة أطباء الباطنة العاديين الذين يستخدمون الكتب والمراجع عبر الإنترنت. كما قدمت الأداة أداءً أفضل من الأطباء البشريين في سيناريو مبني على قاعدة بيانات ضخمة لحالات الإدخال الطارئ.

وأشار الباحثون إلى أن تقييمات مقارنة الأنظمة المبكرة المماثلة بالأطباء البشريين عادة ما تستخدم الأسئلة متعددة الخيارات.

وقال نائب رئيس قسم الصحة بالذكاء الاصطناعي في مايكروسوفت، الدكتور دومينيك كينج، والذي يطور هذه التكنولوجيا الجديدة: "لقد أصبحت الذكاء الاصطناعي بارعة للغاية في هذا المجال، حيث تبلغ نسبة النجاح 100%." وأضاف "ولكن بالتأكيد هذا ليس واقع العالم الحقيقي، فلا يأتي أي مريض إليّ ومعه ملخص أنيق."

كما اكتشف الباحثون أنه عندما يُصمم المُنسق عملية الفحص، تكون تكلفة التشخيص أقل من تصميمها من قبل الأطباء البشريين. وعلق رئيس الذكاء الاصطناعي في قسم صحة الذكاء الاصطناعي بمايكروسوفت، هاشا نوري، قائلاً: "نحن لا نقيس فقط دقة النظام، بل نقيم أيضًا مدى حرصه ودقته في إجراء الفحوصات التشخيصية."

وفي تعاون مع مركز "بيث إسرائيل ديكونسيس الطبي" في بوسطن، سيختبر الباحثون في الخطوة التالية قدرة الأداة على فرز المرضى في منطقة الانتظار بقسم الطوارئ.

وفيما يخص السلوك، فقد أظهر الأطباء أنهم يستفسرون في المتوسط عن 5.6 أسئلة فقط قبل طلب الفحص الأول، بينما يقوم DxO باستفسار 25.5 سؤالاً في المتوسط، مما يُظهر نمطًا أكثر منهجية وهيكلية لجمع التاريخ الطبي. أما على مستوى النماذج الأساسية، فقد قدم النظام أداءً أمثل باستخدام OpenAI GPT-5، ومع التحول إلى GPT-5.5 ارتفع الأداء أكثر، ما يدل على أن مكاسب طبقة التنسيق قابلة للانتقال بين النماذج المختلفة.

ومن منظور تجاري، فإن الإشارة الأبرز في هذا البحث هي تحول معايير التقييم: فقد طرحت مايكروسوفت في ذات الوقت SDBench "معيار التشخيص التسلسلي"، والذي يُحوّل الحالة إلى عملية تفاعل خطوة بخطوة في "بيئة مقابلة طبية"، ويضم لأول مرة تكلفة الفحوصات ضمن أبعاد التقييم إلى جانب الدقة. هذا يدل على أن تنافسية الذكاء الاصطناعي الطبي تنتقل من دقة الخوارزميات الفردية إلى "قدرة تنسيق الاستنتاج السريري + كفاءة التكلفة" بشكل متكامل.

ويتوافق هذا التحول مع وتيرة القطاع بشكل عام. ووفقاً لبيانات Grand View Research، من المتوقع أن يصل حجم سوق الذكاء الاصطناعي الطبي العالمي حوالي 42.62 مليار دولار في 2025، ليبلغ 56.2 مليار دولار في 2026، ومن المتوقع أن يصل إلى 1.05 تريليون دولار بحلول 2036، بمعدل نمو سنوي مركب يبلغ حوالي 34% بين عامي 2026 و2036.

وعلى صعيد العرض، منذ أن استحوذت مايكروسوفت على شركة Nuance في 2022 بما يقارب 20 مليار دولار، قامت بدمج Dragon Copilot في توثيق السجلات الطبية وتدفقات العمل الصوتية، لتغطي بذلك عددًا كبيرًا من المستشفيات والأطباء في الولايات المتحدة، ويُعد MAI-DxO الامتداد الطبيعي من "أتمتة السجلات" إلى "دعم اتخاذ القرار التشخيصي".

كما أصبحت نقطة التحقق الأساسية التالية واضحة. تخطط مايكروسوفت للتعاون مع مركز "بيث إسرائيل ديكونسيس الطبي" في بوسطن لإطلاق اختبار استباقي في بيئة سريرية واقعية خلال الأشهر القليلة المقبلة، مع التركيز على تقييم الأداء في سيناريو فرز حالات الطوارئ. وبالتزامن مع برنامج تطوير نموذج أساسي طبي بالتعاون مع عيادة Mayo، تقترب مايكروسوفت من اكتمال خارطة طريقها التجارية في مجال الصحة.

أما بالنسبة للسوق الثانوي، فقد تم بالفعل تحفيز المشاعر قصيرة المدى بفضل تأييد مجلة "ساينس"، ولكن تحدد القيمة النهائية لمجال الذكاء الاصطناعي الطبي في النهاية حسب ما إذا كان بالإمكان تكرار التفوق الذي شوهد في البيئة المحاكاة ضمن اختبارات عمياء في الواقع العملي، بالإضافة إلى كيفية تحديد الجهات الدافعة والتنظيمية لأسعار وحدود المسؤولية لـ "التشخيص المدعوم بالذكاء الاصطناعي".