بفضل التطورات الحديثة في الذكاء الاصطناعي، أصبح بإمكاننا الآن الاستفادة من نماذج لغوية متقدمة لاستخراج المعلومات الحيوية من التقارير الطبية. في دراسة جديدة، دُرست 947 من تقارير الرنين المغناطيسي للدماغ التي تم إعدادها بين 2016 و2021 من قبل أطباء متخصصين في الأعصاب. الهدف من هذه الدراسة هو تقييم أداء نموذج LLaMA 3.1 في استخراج معلومات دقيقة من هذه التقارير والبحث في فعالية استخدام استراتيجيات مختلفة لاختيار الأمثلة.

استخدم الباحثون أساليب التعليم من خلال أمثلة محدودة (few-shot prompting) لتحسين أداء النموذج، ووجدوا أنَّ LLaMA 3.1 أظهر قدرة مثيرة للإعجاب على تقديم نتائج دقيقة. فمثلاً، بلغت دقة الكشف عن تآكل الفص الزمني 96%، بينما كانت دقة التعرف على النزيف الصغير 93%. في المقابل، كانت دقة المتغيرات العددية، مثل عدد النزيف، أقل قليلاً، حيث بلغت حوالي 80%.

تُظهر هذه الدراسة الإمكانات الكبيرة لنموذج LLaMA 3.1 في التطبيقات الطبية، مما يتيح إمكانية الاستفادة منه بشكل واسع في أبحاث التصوير العصبي. ولكن لا يزال هناك تحديات تتعلق بالمعلومات المرتبطة بالمواقع الدقيقية.

في النهاية، تفتح هذه النتائج آفاقاً جديدة في استخدام الذكاء الاصطناعي في الطب، مما يعزز الكفاءة والدقة في استخراج البيانات الحيوية.