تعتبر عملية تشخيص تخطيط القلب (ECG) في الممارسات السريرية واحدة من أكثر المهام تحدياً، حيث تعتمد على التفكير الهيكلي المعقد الذي يشمل عدة جوانب هرمية، مثل نمط القلب، خصائص التوصيل، شكل الموجات، والانطباع العام للتشخيص.

ومع ذلك، تقدم العديد من النماذج الحالية توقعات مباشرة من إشارات ECG دون اتباع نهج تفكير سريري واضح. هذا يؤدي إلى قرارات غير شفافة تفتقر إلى التوافق مع المعايير السريرية.

لتحقيق التوازن بين دقة التشخيص والفهم البشري، نقدم لكم CardioThink، نظام ذكاء اصطناعي متعدد الوسائط (Multimodal Large Language Model) يتمحور حول نموذج التفكير للطبيب. يقوم هذا النموذج بنمذجة عملية التفكير التشخيصي من خلال مراحل وسيطة مفهومة تشمل نمط القلب والتوصيل والشكل والانطباع، مما يؤدي إلى نتائج تصنيف نهائية دقيقة.

كذلك، طورنا أسلوب تحسين سياسي هيكلي (Structured Set Policy Optimization - SSPO) لتحسين الالتزام بنمط التفكير الهيكلي بدقة المجموعات التشخيصية ذات الأحجام المتغيرة، دون الحاجة إلى تتبعات تفكير موضوعة يدوياً.

أظهرت التجارب المكثفة على معايير ECG المختلفة تفوقاً ملحوظاً لنهجنا في دقة التشخيص، مع تقديم تفكير سريري يمكن تفسيره. وعلاوة على ذلك، تؤكد تقييمات جودة التفكير أن SSPO يعزز بشكل كبير من صلاحية الشروحات السريرية المنتجة.

تمثل هذه النتائج انتقائياً الخطوة التالية في نمذجة ECG، حيث أنها تضيف قيمة حقيقية من خلال الانتقال من توقع مباشر للتصنيف إلى تفكير هيكلي أكثر توافقاً مع المعايير السريرية للمستقبل.