في خطوة رائدة نحو استخدام الذكاء الاصطناعي في المجال الطبي، قام الباحثون بدراسة كيفية استخدام نماذج اللغات الضخمة (LLM) لأبحاث إعادة بناء الصور المقطعية (CT) بطريقة مستقلة. تعد عملية مقارنة طرق إعادة بناء الصور مهمة شاقة تتطلب جهداً يدوياً كبيراً، كما أن معظم المعايير الحالية تعتمد على بيانات مثالية. ولكن هل يمكن لنموذج لغوي ضخم أن يقوم بذلك بشكل فعال؟

قام الباحثون بإنشاء حلقة عمل ذاتية (agentic loop) تمكن النموذج من تعديل خوارزمية، تنفيذ عمل قصير على مجموعة من البيانات، وقراءة واحدة من مقاييس الأداء، ثم إجراء تعديلات بناءً على تلك النتائج. تمت مقارنة 26 طريقة مختلفة باستخدام بيانات مأخوذة من تجارب الواقع، حيث أظهر معظمها مستوى عالٍ من الدقة.

وتم تقييم الأداء عن طريق مقياس دقيق يوضح الفجوة بين كل تقنية والتقنية الأساسية (FBP) باستخدام بيانات قليلة الضوضاء. المفاجأة كانت عندما أظهرت النتائج أن الترتيبات المثالية لا تعكس الأداء تحت ظروف الضوضاء الواقعية. على سبيل المثال، نموذج يعمل على تقليل الضوضاء عاد إلى قاع الترتيب تحت ظروف ضوضاء معينة، بينما طريقة أخرى سجلت تحسناً ملحوظاً.

تشير التجربة إلى أن استخدام بيانات مثالية قد لا يكون مؤشراً جيدًا على المتانة والتكيف والتعامل مع تحديات العالم الحقيقي. لذلك، من المهم تطوير معايير شاملة تأخذ في الاعتبار مجموعة متنوعة من العوامل الحقيقية عند إجراء مثل هذه الأبحاث.

هذه الدراسة تثير تساؤلات حول مدى فعالية البيانات المثالية في قياس الأداء الحقيقي، وتفتح الأبواب لاستخدام نماذج الذكاء الاصطناعي في تعزيز وتحسين عمليات البحث الدقيقة في المجال الطبي. ما رأيكم في هذا التطور؟ شاركونا في التعليقات.