ذكاء مايكروسوفت التشخيصي يتفوق في اختبارات استعادية لا داخل مستشفى
حقق نظام MAI-DxO من مايكروسوفت دقة تشخيص بلغت 80% في حالات استعادية من أقسام الطوارئ مقابل 47% للأطباء، عبر اختيار الأسئلة والفحوص خطوة بخطوة. وتعزز الورقة المنشورة في Science الأدلة على الذكاء الطبي المتسلسل، لكن الاختبار المستقبلي داخل المستشفى لم يبدأ بعد.
الخلاصة السريعة
تفوق نظام MAI-DxO التشخيصي من مايكروسوفت على أطباء في معيارين تفاعليين مبنيين على بيانات استعادية. وأقوى إضافة جديدة هي 325 حالة من أقسام الطوارئ ضمن قاعدة MIMIC-IV-ED، حيث أعلنت الشركة دقة بلغت 80% مقابل 47% للأطباء. النتيجة خضعت لمراجعة علمية، لكنها ليست تجربة سريرية ولا تصريحاً للاستخدام في رعاية المرضى.
انتقل نظام طبي يعتمد على الذكاء الاصطناعي من مايكروسوفت إلى اختبار أوسع من الحالات التعليمية شديدة التعقيد التي صاحبت ظهوره الأول في 2025. ففي ورقة نشرتها مجلة Science في 22 أكتوبر 2026، قيّم الباحثون «منسق التشخيص بالذكاء الاصطناعي من مايكروسوفت» المعروف باسم MAI-DxO على حالات تعليمية معقدة ومجموعة ثانية أقرب إلى الحالات المعتادة في أقسام الطوارئ.
تكمن أهمية المجموعة الجديدة في أنها تضم 325 حالة مختارة من MIMIC-IV-ED، وهي قاعدة بيانات بحثية منزوعة الهوية تشمل تقييم الفرز والعلامات الحيوية التي راجعتها طواقم التمريض ومراجعة الأدوية ومعلومات العلاج. وتقول مايكروسوفت إن النظام حقق دقة تشخيص قدرها 80% في هذه الحالات، مقابل 47% للأطباء المشاركين.
ما المختلف في طريقة العمل؟
تعرض معظم اختبارات الأسئلة الطبية معلومات الحالة كاملة ثم تطلب إجابة واحدة. أما معيار SDBench فيبدأ بمعلومات محدودة، وعلى المشارك أن يقرر السؤال أو الفحص أو التحليل التالي، ثم يتلقى معلومة إضافية ويعيد ترتيب الاحتمالات التشخيصية.
ينسق MAI-DxO أدواراً متعددة لنماذج تقترح التشخيصات وتطلب المعلومات وتراجع افتراضات بعضها بعضاً. ويكرر المنسق هذه العملية عبر جولات عدة مع تقدير الفائدة المتوقعة والتكلفة المحسوبة لكل فحص.
لا تعني النتيجة الرئيسية أن روبوت محادثة حفظ حقائق أكثر، بل إن نظاماً منسقاً اختار مسار التشخيص خطوة بخطوة داخل محاكاة مضبوطة.
وفي 304 حالات معقدة مقتبسة من تقارير New England Journal of Medicine، أعلنت مايكروسوفت دقة بلغت 83%. وحقق الأطباء 22% من دون مراجع خارجية و36% عند السماح لهم باستخدام الكتب والإنترنت. كما حافظ إعداد يركز على التكلفة على دقة قدرها 81% مع فحوص قدرت تكلفتها بأقل من نصف تكلفة الأنظمة المقارنة.
ما الجديد فعلاً؟
كشفت مايكروسوفت في يونيو 2025 عن معيار الحالات المعقدة ونسخة سابقة من MAI-DxO. وتضيف الورقة المحكمة مجموعة حالات الطوارئ والمقارنات المحدثة وشرحاً أوضح للطريقة المتسلسلة. لذلك فهي توسع قاعدة الأدلة ولا تقدم النظام للمرة الأولى.
وتذكر الورقة أن الأداء تحسن عند استبدال النماذج الأساسية بنماذج أحدث من دون تغيير أسلوب التنسيق. ويشير ذلك إلى أن جزءاً من المكسب قد يأتي من سير العمل المحيط بالنماذج، لا من جيل واحد من النماذج فقط.
الخطوة التالية
تقول مايكروسوفت إنها ستتعاون مع مركز Beth Israel Deaconess الطبي في بوسطن لإجراء دراسة مستقبلية يتفاعل فيها المرضى مباشرة مع النظام، ثم تقارن نتائجه بتقييمات مستقلة من الأطباء. وسيكون هذا الاختبار الجسر الأهم بين النجاح على البيانات الاستعادية والدليل المستمد من بيئة سريرية حية.
اختبار الواقع
لا تثبت النتائج أن MAI-DxO قادر على تشخيص المرضى بأمان من دون أطباء. فقد أعيد بناء الحالات من سجلات موجودة، وتولى نظام وسيط كشف المعلومات استجابة للطلبات. كما أن تقدير تكلفة الفحوص لا يساوي الإنفاق الحقيقي في المستشفى، ودقة التشخيص وحدها لا تقيس جودة العلاج أو الحالات الطارئة الفائتة أو التحيز أو الخصوصية أو أثر النظام في سير العمل. طورت مايكروسوفت النظام وقادت الدراسة، ولا تزال الحاجة قائمة إلى تكرار مستقل وأدلة سلامة مستقبلية.
كيانات وموضوعات موثّقة
المصادر والمراجع5 مصادر
المراجع الخارجية المستخدمة لدعم المعلومات الواردة في هذا المقال.
نشر بواسطة
مكتب نيو تقنية – الذكاء الاصطناعي
فريق تحريري مؤسسي تابع لنيو تقنية
