كشفت دراسة حديثة أجراها باحثون من كلية الطب بجامعة هارفارد وجامعة ستانفورد أن نموذج الذكاء الاصطناعي o1 (في الوضع التجريبي Preview) الذي طوّرته شركة OpenAI قد أثبت تفوقًا ملحوظًا على الأطباء في تشخيص الحالات الطبية المعقدة. وتأتي هذه النتائج لتبرز إمكانيات الذكاء الاصطناعي في قطاع الرعاية الصحية وتفتح آفاقًا جديدة لتحسين التشخيص الطبي.
أداء متميز في اختبارات التشخيص
خلال الدراسة، تم تقييم نموذج o1-preview عبر سلسلة من الاختبارات الشاملة التي شملت حالات طبية معقدة. وحقق النظام نسبة نجاح بلغت 78.3% في تشخيص الحالات التي تم تحليلها بدقة، وهو ما يمثل قفزة نوعية مقارنةً بالإصدارات السابقة. وفي مقارنة مباشرة تضمنت 70 حالة محددة، ارتفعت دقة النموذج إلى 88.6%، متفوقًا بفارق كبير على الإصدار السابق GPT-4 الذي سجل نسبة 72.9% فقط.
أحد أبرز جوانب الدراسة كان التركيز على قدرة النموذج في مجال الاستدلال الطبي. ووفقًا لمقياس R-IDEA المستخدم لتقييم جودة الاستدلال، حصل o1-preview على درجات عالية في 78 من أصل 80 حالة. وللمقارنة، حصل الأطباء المتمرسون على درجات عالية في 28 حالة فقط، بينما لم يتمكن الأطباء المقيمون (المتدربون) من تحقيق سوى 16 حالة بمستويات استدلال عالية.
حالات طبية معقدة وتحديات متقدمة
برز النموذج في إدارة الحالات الطبية المعقدة التي تم تصميمها خصيصًا من قبل 25 أخصائيًا بهدف اختبار كفاءته. وواجه الأطباء البشريون صعوبات متوقعة في التعامل مع هذه الحالات، في حين أظهر النموذج أداءً فائقًا حيث حقق 86% من النقاط، متجاوزًا بأكثر من الضعف ما حققه الأطباء باستخدام الأدوات التقليدية أو نماذج الذكاء الاصطناعي السابقة.
وفي تصريح له عبر منصة “إكس” (تويتر سابقًا)، قال الدكتور آدم رودمان، أحد المشاركين في الدراسة: “هذه أول مرة أروّج لمسودة دراسة قبل مراجعتها بالكامل، ولكنني أعتقد أن نتائجنا تحمل انعكاسات كبيرة على الممارسة الطبية، لذا كان من الضروري نشرها سريعًا”.
قيود ومجالات التحسين
على الرغم من الأداء المميز للنموذج، إلا أنه لا يخلو من التحديات. أبرزها يتعلق بتقدير الاحتمالات. فعلى سبيل المثال، قدّر النظام احتمال الإصابة بالالتهاب الرئوي بنسبة 70% في بعض الحالات، وهو تقدير أعلى بكثير من النطاق العلمي المقبول (25-42%). وبيّن مؤسسو OpenAI أن الأنظمة الحالية تعاني نقصًا كبيرًا في التدريب، حيث تحتاج إلى تدريب أكبر يتراوح بين 100 و1000 ضعف مقارنة بمستوى تدريبها الحالي.
إمكانيات واعدة في التفكير النقدي
.webp "الذكاء الاصطناعي في الطب نموذج OpenAI o1-preview")
تظهر إمكانيات نموذج o1-preview بشكل خاص في المهام التي تتطلب التفكير النقدي مثل تقديم التوصيات العلاجية وتشخيص الحالات المعقدة. ومع ذلك، لا يزال النموذج يواجه صعوبات في المهام التجريدية مثل تقدير الاحتمالات بدقة.
وأشار الباحثون إلى أن إجابات النظام التفصيلية قد أسهمت في رفع تقييمه، مع التأكيد على أن الدراسة ركزت على أدائه بشكل فردي ولم تبحث في كيفية تعاونه مع الأطباء البشريين. وأوصى الخبراء بضرورة تطوير طرق تقييم أفضل لأنظمة الذكاء الاصطناعي تشمل تجارب سريرية واقعية.
تطورات جديدة من OpenAI
أعلنت شركة OpenAI مؤخرًا عن إطلاق الإصدار النهائي الكامل o1، بالإضافة إلى الإصدار الجديد o3 الذي أظهر تحسينات كبيرة في التفكير التحليلي. ومع ذلك، ما زالت هناك تحديات تواجه هذه الأنظمة، أبرزها التكلفة المرتفعة للفحوصات التي يقترحها النموذج وصعوبة تطبيقها في بيئات الرعاية الصحية الفعلية.
وفي تحذير من المبالغة في التوقعات، قال رودمان: “إن هذه دراسة معيارية تستخدم معايير ‘ذهبية’ لتقييم الأطباء البشريين، لكنها لا تعكس واقع الرعاية الطبية. لا تتخلوا عن أطبائكم لصالح o1”.
دعوة إلى تعزيز التعاون
دعا الباحثون إلى تعزيز التعاون بين الأطباء وأنظمة الذكاء الاصطناعي لتحقيق الاستخدام الأمثل في بيئات الرعاية الصحية. وشددوا على أهمية تطوير بنية تحتية تقنية متقدمة ودعم التدريب السريري الواقعي لضمان استخدام فعّال وآمن لهذه الأنظمة.
مستقبل الذكاء الاصطناعي في الطب
لا شك أن هذه الدراسة تفتح الباب أمام فرص واعدة لتحسين الرعاية الصحية باستخدام الذكاء الاصطناعي. ورغم التحديات الحالية، فإن تطور نماذج مثل o1-preview يمثل خطوة كبيرة نحو تحسين دقة التشخيص الطبي وتقديم حلول مبتكرة للتحديات التي تواجه القطاع الطبي.
إن نجاح نموذج o1-preview في التفوق على الأطباء في بعض المهام يعكس إمكانيات الذكاء الاصطناعي لتحسين جودة الرعاية الصحية. ومع استمرار البحث والتطوير، يمكن أن تصبح هذه الأنظمة أدوات أساسية في دعم الأطباء وتقديم رعاية صحية أفضل وأكثر كفاءة.