لعبة التشخيص: محاكاة لبيئة مستشفى افتراضية لقياس قدرات التشخيص لدى الأنظمة المساعدة للذكاء الاصطناعي

هناك نوع من الفيديوهات على منصات مثل إنستغرام وتيك توك، حيث يتحدى طلاب الطب زملاءهم لتشخيص حالة افتراضية في أقل من دقيقة. هذه التحديات ليست مجرد ترفيه، بل وسيلة لعرض المعرفة والمهارات التشخيصية التي اكتسبها الطلاب بطريقة ممتعة وجذابة.

ورغم أن هذه الفيديوهات لا تعكس تماماً طبيعة الحوار الواقعي بين الطبيب والمريض، إلا أنها تبرز جانباً مهماً من الممارسة الطبية الفعلية: الأطباء غالباً ما يصلون إلى التشخيص من خلال طرح أسئلة متتابعة تقلّص الاحتمالات تدريجياً حتى يصلوا إلى السبب الحقيقي للمرض.

وفي هذا السياق تأتي مبادرة جديدة من باحثين في جامعة محمد بن زايد للذكاء الاصطناعي لتحاكي هذا الحوار في بيئة مستشفى افتراضية، باستخدام أنظمة ذكاء اصطناعي مساعدة مدعومة بنماذج لغوية كبيرة لمحاكاة المحادثات التي تحدث عادة في غرفة الفحص وهو نهج يتيح قياس قدرات التشخيص لدى النماذج اللغوية، ويُمكن أن يصبح أداة تدريبية تساعد الأطباء على التشخيص بسرعة ودقة أكبر.

نظام المحاكاة الجديد، المسمى  MedAgentSim، سيُعرض في جلسة شفوية خلال المؤتمر الدولي الثامن والعشرين لمعالجة الصور الطبية والتدخلات بمساعدة الحاسوب (MICCAI) في دايجون، كوريا الجنوبية. ومن الجدير بالذكر أنه تم قبول أقل من 80 ورقة للعرض الشفوي من بين نحو 3700 ورقة بحثية.

مبتكرو هذا النظام هم طلاب الدكتوراه محمد المنصوري وكومال كومار في جامعة محمد بن زايد للذكاء الاصطناعي، وبإشراف الأستاذ المساعد في الرؤية الحاسوبية هشام تشولاكال.

ما أهمية هذا النظام؟

هناك اهتمام متزايد بإمكانات استخدام أنظمة الذكاء الاصطناعي في المجال الطبي، كما أن أداء النماذج اللغوية الكبيرة يتحسن باستمرار ضمن مجموعة من المعايير المصممة لاختبار قدراتها التشخيصية بالرغم أن هذه القياسات لا تعكس هذه الطبيعة الديناميكية للمحادثات بين الطبيب والمريض.

عندما يتم اختبار هذه النماذج، عادةً ما تُعطى كل معلومات المريض دفعة واحدة. وأحيانًا، تُعرض احتمالات التشخيص على شكل خيارات جاهزة، وهو ما قد يُضخم من أدائها بشكل غير واقعي، مما يوحي بأنها أفضل مما ستكون عليه عند استخدامها الفعلي في المستشفى. يقول تشولاكال: ” كان أحد دوافعنا هو التحقق مما إذا كانت هذه الأنظمة قوية بما يكفي للاعتماد عليها في بيئة طبية حقيقية.”

“MedAgentSim هو برنامج يحاكي مستشفى افتراضي. يعيش داخل هذا البرنامج ثلاثة أنواع من الشخصيات الرقمية المساعدة: أطباء، ومرضى، ومقيّمون (مهمتهم تقييم حالة المريض). هؤلاء المساعدون الرقميون يقدمون معلومات إضافية عن المريض، مثل نتائج الفحوصات وصور الأشعة.

هذه الشخصيات الرقمية، والتي تُعرف بـ “الشخصيات غير القابلة للعب”، تشبه الذكاء الاصطناعي. هي مبرمجة باستخدام نماذج لغوية متقدمة أو نماذج تفهم النصوص والصور معاً. ما يميزها هو قدرتها على التحرك داخل المستشفى الافتراضي، والتحدث مع الشخصيات الأخرى، واستخدام الأجهزة الطبية، واتخاذ قرارات لحظية بناءً على ما تراه وتتعلمه.”

طريقة عمل نظام MedAgentSim

في محاكاة أجراها الباحثون، يدخل مريض إلى المستشفى، ويجد طريقه إلى غرفة الفحص، ويُبلّغ طبيب بالأعراض التي يعاني منها.

بعد تلقي المعلومات الأولية، يطرح الطبيب أسئلة متابعة. هذا هو الفارق الأساسي عن طرق التقييم الأخرى، لأن المرضى الحقيقيين غالباً لا يعرفون ما هي المعلومات المهمة ولا يقدمونها إلا عندما يسألهم الطبيب، كما يقول كومار.

يمكن للطبيب أن يطرح أسئلة متابعة متعددة. إذا احتاج الطبيب إلى مزيد من المعلومات، يمكنه إحالة المريض إلى المساعد الرقمي للقياسات لإجراء الفحوصات أو التصوير.

بمجرد أن يجمع الطبيب معلومات كافية، أو يستنفد عدد الأسئلة المسموح له بطرحها، فإنه يجتمع مع أطباء آخرين في بيئة محاكاة أخرى. يقوم كل طبيب بتحليل الحالة من وجهة نظره. يتم تجميع تحليلات كل طبيب وتلخيصها باستخدام نهج يُعرف بالاستدلال عبر سلسلة التفكير. يتم تحديد التشخيص النهائي من خلال آلية التصويت.