أعلنت شركة مايكروسوفت عن طفرة علمية قد تعيد تشكيل مستقبل الرعاية الصحية، وذلك بتطوير أداة تشخيص طبي جديدة تعمل بالذكاء الاصطناعي، تُعرف باسم “MAI-DxO”. تزعم الشركة أن هذه الأداة ليست مجرد تحسين تدريجي، بل هي قفزة نوعية تتفوق في دقتها على الأطباء البشر بأربعة أضعاف في تشخيص الحالات المعقدة، مما يمهد الطريق نحو “ذكاء طبي فائق” قادر على حل أزمات القطاع الصحي عالميًا.
ما هي أداة MAI-DxO وكيف تعمل؟
تمثل أداة Microsoft AI Diagnostic Orchestrator (MAI-DxO) أول إنجاز كبير لوحدة الذكاء الاصطناعي في قطاع الصحة لدى مايكروسوفت، والتي يقودها العقل المدبر مصطفى سليمان، أحد مؤسسي شركة DeepMind التابعة لجوجل.
لا تعمل هذه الأداة كنموذج ذكاء اصطناعي واحد، بل كنظام متكامل أو “منسّق تشخيصي” يجمع خمسة وكلاء ذكاء اصطناعي افتراضيين. يؤدي كل وكيل دورًا محددًا، ضمن آلية مبتكرة تُعرف بـ “سلسلة النقاش” (Chain of Debate):
- وكيل اقتراح الفرضيات: يقترح التشخيصات المحتملة بناءً على الأعراض الأولية.
- وكيل اختيار الفحوصات: يحدد الاختبارات والتحاليل اللازمة لتأكيد أو استبعاد الفرضيات.
- وكيل التحليل: يحلل نتائج الفحوصات الطبية.
- وكيل النقاش: يدير حوارًا بناءً بين الوكلاء الآخرين لتقييم جميع الاحتمالات.
- وكيل القرار النهائي: يتخذ القرار التشخيصي الأكثر دقة بناءً على النقاش الشامل.
هذه الآلية لا تزيد من الدقة فحسب، بل تسمح للباحثين والأطباء بتتبع “عملية التفكير” المنطقية للذكاء الاصطناعي خطوة بخطوة، مما يعزز الثقة في قراراته.
نتائج مبهرة في الاختبارات الأولية
لوضع الأداة تحت الاختبار، استخدم فريق مايكروسوفت أكثر من 300 حالة طبية بالغة التعقيد، تم نشرها سابقًا في الدورية الطبية المرموقة New England Journal of Medicine. تمت مقارنة أداء MAI-DxO مع أداء أطباء بشريين (لم يُسمح لهم بالاستعانة بمراجع خارجية أو زملاء خلال التجربة لضمان قياس قدرتهم التشخيصية الخام).
النتائج كانت مذهلة:
- أداة MAI-DxO: نجحت في تشخيص 85.5% من الحالات بدقة.
- الأطباء البشر: تمكنوا من تشخيص 20% فقط من الحالات بشكل صحيح.
وفي تصريح لصحيفة “فايننشال تايمز”، قال مصطفى سليمان: “نحن نقترب من نماذج ذكاء اصطناعي لا تتفوق على البشر قليلًا، بل تتجاوزهم بنحو دراماتيكي. إنها أسرع وأرخص وأكثر دقة بأربعة أضعاف، وهذا سيكون تحولًا حقيقيًا”.
الذكاء الاصطناعي الواعي بالتكاليف: دقة أعلى بتكلفة أقل
أحد الجوانب الأكثر إثارة في هذه التقنية هو أنها مبرمجة لتكون “واعية بالتكاليف”. فبدلاً من طلب قائمة طويلة من الفحوصات، يقوم النظام بتحديد الاختبارات الضرورية فقط للوصول إلى التشخيص الصحيح بأسرع وقت ممكن. هذا النهج لم يثبت فعاليته في توفير الوقت فحسب، بل أدى إلى توفير مئات الآلاف من الدولارات في تكاليف التشخيص لبعض الحالات الافتراضية، مما يجعله حلاً محتملاً للأنظمة الصحية التي تعاني من ضغط الميزانيات.
شهادات الخبراء ورؤية المستقبل
لاقت هذه النتائج إشادة واسعة من خبراء المجال. الدكتور إريك توبول، أخصائي القلب ومدير معهد سكريبس للأبحاث، وصف هذا الابتكار بأنه “أول تجربة حقيقية تثبت كفاءة الذكاء الاصطناعي التوليدي في الطب، سواء من ناحية الدقة أو توفير التكاليف”.
من جانبه، صرّح دومينيك كينغ، الرئيس السابق لوحدة الصحة في DeepMind والذي انضم حديثًا إلى مايكروسوفت، بأن أداء النظام تجاوز أي تقنية شهدها من قبل، مشيرًا إلى أن هذه الأداة قد تشكّل “البوابة الجديدة لدخول المريض إلى نظام الرعاية الصحية”.
تعتمد الأداة على نماذج لغوية من شركات متعددة مثل OpenAI، ميتا، جوجل، وxAI، لكنها حققت أفضل أداء باستخدام نموذج “o3” من OpenAI، مع تأكيد مايكروسوفت على حياديتها وعدم تحيزها لنموذج معين.
تحديات وتطلعات: هل نحن أمام نهاية عصر الطبيب التقليدي؟
على الرغم من النتائج المبشرة، يؤكد فريق مايكروسوفت أن تقنية MAI-DxO ما زالت في مراحلها التجريبية الأولى. فهي لم تخضع بعد لمراجعة علمية مستقلة ومحكّمة، وليست جاهزة للاستخدام السريري في المستشفيات والمراكز الطبية حتى الآن.
ومع ذلك، فإن هذا الإنجاز يفتح الباب أمام مستقبل يمكن فيه للذكاء الاصطناعي أن يلعب دورًا محوريًا كمساعد تشخيصي فائق الذكاء للأطباء، مما يقلل من الأخطاء الطبية، ويُسرّع من وتيرة العلاج، ويخفف الضغط الهائل عن الكوادر الطبية حول العالم. إنها ليست نهاية دور الطبيب، بل بداية عصر جديد من “الطب المعزز بالذكاء الاصطناعي”.
