في عالم يزداد فيه اعتماد الذكاء الاصطناعي (AI) في المجالات الطبية، ظهر معيار MMTClinic كمبادرة فريدة تهدف إلى تقييم نماذج اللغة الضخمة (Large Language Models) في التعامل مع البيانات السريرية المتنوعة. هذه المبادرة تأتي في وقت تسجل فيه البيانات الزمنية في البيئات السريرية دوراً محورياً في تتبع التغيرات الديناميكية في صحة المرضى، مما يسهل تشخيص الحالات الحديثة ويوفر العلاجات المخصصة.

لكن لا يزال تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي الطبية التي تُعتبر موثوقة من الناحية السريرية وتدعم التنوع اللغوي يمثل تحدياً كبيراً. فقد كان هناك نقص واضح في المعايير التي تعكس تعقيد السيناريوهات السريرية الواقعية. ولهذا السبب، جاء mmtclinic ليملأ هذه الفجوة.

بفضل تصميمه الفريد، يحتوي معيار MMTClinic على مجموعة بيانات تضم 30,000 زوج من أسئلة وأجوبة، تشمل 15,000 سؤال اختيار من متعدد و15,000 سؤال مفتوح، باللغات الإنجليزية والهندية والبنغالية والماراثية والتاميلية. تتناول الأسئلة ثلاثة مهام سريرية هامة، وهي: التنبؤ بالوفيات، توقع معدل ضربات القلب، وتقدير درجات SOFA.

تم إجراء تقييم لـ 13 نموذجاً من نماذج اللغة الضخمة الحديثة في ظروف مختلفة، مثل zero-shot وfew-shot، مما أظهر فروقات ملحوظة في أداء النماذج عبر المهام، اللغات، وأنواع البيانات. يُعَدّ معيار MMTClinic مورداً قيماً لفتح آفاق جديدة في بحث الذكاء الاصطناعي الطبي ذي الطابع المتعدد اللغات والزمني.

من المتوقع أن يتم نشر مجموعة البيانات للجمهور بمجرد قبول العمل، مما سيساهم في تعزيز الأبحاث المتعلقة بالذكاء الاصطناعي في المجال الطبي.