في عالم يتزايد فيه الاعتماد على البيانات الضخمة والمعلومات الهيكلية، يبرز الذكاء الاصطناعي كأداة حيوية تمكّننا من استكشاف آفاق جديدة من المعلومات. في دراسة حديثة، تم تقديم إطار عمل قائم على الرسم البياني (schema) لاستخراج المعلومات المعقدة والمنظمة من النصوص غير المهيكلة باستخدام نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي (Generative AI).

هذا الإطار يعمل من خلال نموذج معلوماتي يجسد المعرفة الخاصة بمجال معين، مما يوفر طريقة موحدة ومنهجية لاستخراج المعلومات الهيكلية الهرمية، مع القدرة على التعامل مع خصائص ذات عدد متغير. في خطوة التقييم، تم تقديم خوارزمية مطابقة دلالية تعتمد على المسار، لتوافق الصفات المستخرجة مع المعيار الذهبي.

ومن خلال استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي للمقارنة الدلالية بين القيم المستخرجة والقيم في المعيار الذهبي، تم تطوير طريقة لتصنيف النتائج، وفقًا للاعتبارات الخاصة بالمجال، كتحقيق تام، دلالي، مفيد، أو غير متطابق.

أظهرت النتائج إمكانية استخراج 12 من أصل 14 سمة بدقة تفوق 90% باستخدام نموذج Claude Opus 3، حيث كانت مدة استخراج البيانات أسرع بـ 30 مرة من الوقت الذي يحتاجه خبير بشري.

تعتبر هذه التكنولوجيا ثورة حقيقية في كيفية تعاملنا مع البيانات الطبية وتقييم التكنولوجيا الصحية (HTA) عبر لغات ومؤسسات مختلفة. كيف تظن أن هذه الابتكارات ستؤثر على مستقبل معالجة البيانات؟ شاركونا آراءكم في التعليقات!