في دراسة مثيرة تناولت تأثير اللغة على التوصيات الطبية، اكتشف الباحثون أن نماذج اللغات الضخمة (Large Language Models) قد تقدم توصيات طبية مختلفة لنفس الأعراض بناءً على لغة المستخدم. تم استخدام نموذج Gemini 3.5 Flash لتقييم مجموعة من الأعراض العصبية مثل الصداع المستمر، والرؤية الضبابية، والغثيان، عبر ست لغات هي الإنجليزية، الإسبانية، الصينية، الهندية، اليابانية، والعربية.

النتائج كانت مذهلة! بينما أظهرت نماذج الذكاء الاصطناعي تقريباً نفس درجات الخطورة للأعراض (7.7-8.0 من 10) في جميع اللغات، تراوحت معدلات توصيات زيارة غرفة الطوارئ من 0% في اليابانية والهندية إلى 30% في الإنجليزية والعربية. هذا يظهر بلا شك وجود فجوات ملحوظة وتأثير كبير للغة على اتخاذ القرارات الطبية.

بالإضافة إلى ذلك، أوضحت الدراسة أن إضافة عبارة واحدة تحدد موقع المريض في الولايات المتحدة يمكن أن تزيد من توصيات زيارة غرفة الطوارئ بنسبة تصل إلى 76.7 نقطة مئوية للم prompts غير الإنجليزية، بينما الانعكاس مع نص إنجليزي يشير إلى موقع في طوكيو قلل من معدل التوصيات من 30% إلى 6.7%.

لم يتم ملاحظة الاختلافات بسبب جودة الترجمة، حيث أظهرت الترجمة العكسية (من اليابانية إلى الإنجليزية) معدلات مشابهة للخط الأساسي الإنجليزي، مما يؤكد أن الفجوة ناتجة عن الاستنتاج الجغرافي الضمني من اللغة المدخلة.

يُعتبر هذا البحث خطوة هامة لفهم كيف يمكن للذكاء الاصطناعي التأثير على قرارات الرعاية الصحية، وما هي المخاطر المحتملة المرتبطة بذلك.

ما هو رأيك في تأثير اللغة على الرعاية الصحية؟ هل تعتقد أن هذه الفجوات يمكن أن تؤثر على حياة الناس في الحالات الطارئة؟ شاركونا في التعليقات.