غوغل تقتحم الذكاء الاصطناعي

تتسابق شركة غوغل، جنبًا إلى جنب مع المنافسين الرئيسيين وهما مايكروسوفت وأمازون، بشدة لاقتحام سوق الذكاء الاصطناعي للرعاية الصحية الذي يمكن أن تبلغ قيمته عشرات المليارات من الدولارات بحلول عام 2032.

وأعلنت غوغل إطلاق (MedLM) وهما نموذجان تأسيسيان مبنيان على النموذج (Med-PaLM 2) وهو نموذج لغوي كبير تم تدريبه على البيانات الطبية والذي أعلنت عنه غوغل لأول مرة في مارس الماضي، وهو متاح بشكل عام لعملاء منصة غوغل السحابية (Google Cloud) المؤهلين في الولايات المتحدة بدءًا من يوم الأربعاء.

وأوضحت الشركة، عبر مدونتها الرسمية، أن النموذجان مصممان من أجل الإجابة عن الأسئلة الطبية وإنشاء رؤى من البيانات غير المنظمة وتلخيص المعلومات الطبية.

وصممت غوغل النموذج الكبير الحجم من (MedLM) من أجل معالجة المهام المعقدة، في حين أنها صممت النموذج الصغير الحجم من MedLM بطريقة تجعله قابلًا للضبط وتوسيع نطاقه عبر المهام المختلفة.

وأوضحت الشركة، أنها تعلمت من خلال تجربة النماذج اللغوية الكبيرة مع مؤسسات الرعاية الصحية، أن نماذج الذكاء الاصطناعي الفعالة مصممة من أجل معالجة حالات استخدام محددة.

إطلاق نماذج "ذكية" للرعاية الصحية من غوغل.. ما أبرز الفوائد للأطباء والمرضى؟

ما هو النموذج (Med-PaLM 2)؟

(Med-PaLM 2) هو نموذج لغة كبير تم تطويره بواسطة Google AI. تم تدريبه على مجموعة بيانات ضخمة من النصوص الطبية والرمزية، مما يسمح له بإجراء عمليات تحليلية معقدة وتقديم رؤى قيمة للأطباء والمرضى.

ولا يزال النموذج في مراحله الأولى من التطوير، ولكن لديه القدرة على إحداث ثورة في مجال الرعاية الصحية، من خلال تحسين تشخيص الأمراض وتطوير علاجات جديدة وتحسين التواصل مع المرضى، ويمكن أن يساعد  في تحسين رعاية المرضى ونتائجهم.

وكانت غوغل اختبرت نموذجها اللغوي الكبير (Med-PaLM 2) عبر أسئلة على غرار امتحانات الترخيص الطبي الأمريكية، وذلك على مستوى المتقدمين للاختبار الخبراء، وحصل على دقة يزيد مقدارها عن 85%.

كما حصل النموذج اللغوي الكبير أيضًا على درجة النجاح في (MedMCQA)، وهي مجموعة بيانات متعددة الاختيارات مصممة من أجل معالجة أسئلة امتحان القبول الطبي الواقعي.

وأظهر (Med-PaLM 2) عند ظهوره للمرة الأولى دقة مقدارها 67.6% في الإجابة بشكل صحيح عن (MedMCQA)، وهي أسئلة على غرار امتحان الترخيص الطبي الأمريكي، وزادت الدقة بعد شهرين إلى مقدار 85%، ووصلت الدقة حاليًا إلى مقدار 92.6%.

أبرز مهام (MedLM)

وتعتبر (MedLM) مجموعة من نماذج الذكاء الاصطناعي الجديدة الخاصة بالرعاية الصحية والمصممة لمساعدة الأطباء والباحثين على إجراء دراسات معقدة وتلخيص التفاعلات بين الطبيب والمريض والمزيد.

وتمثل هذه الخطوة محاولة غوغل الأخيرة لتحقيق الدخل من صناعة الرعاية الصحية أدوات الذكاء الاصطناعي، حيث تظل المنافسة على حصة السوق شرسة بين المنافسين مثل أمازون ومايكروسوفت، وفق شبكة “سي إن بي سي” الأمريكية.

وكانت أمازون أطلقت مؤخرًا النموذج (AWS HealthScribe) والذي يستخدم الذكاء الاصطناعي التوليدي لتسجيل الملاحظات من المحادثات بين المريض والطبيب وتلخيصها وتحليلها.

فيما تقوم مايكروسوفت بتجربة العديد من منتجات الرعاية الصحية المدعمة بالذكاء الاصطناعي، بما في ذلك التطبيقات “المساعدة” الطبية المدعومة بنماذج لغوية كبيرة.

تحدثت  “سي إن بي سي” مع الشركات التي كانت تختبر تكنولوجيا غوغل مثل (HCA Healthcare)، ويقول الخبراء إن إمكانية التأثير حقيقية، على الرغم من أنهم يتخذون خطوات للتنفيذ ذلك بعناية.

وقالت غوغل إنه في حين أن تكلفة مجموعة الذكاء الاصطناعي تختلف اعتمادًا على كيفية استخدام الشركات للنماذج المختلفة، فإن تشغيل النموذج المتوسط ​​الحجم أقل تكلفة.

وأوضحت الشركة أنها تخطط أيضًا لتقديم إصدارات خاصة بالرعاية الصحية من (Gemini)، وهو نموذج الذكاء الاصطناعي الأحدث والأكثر قدرة للشركة، إلى (MedLM) في المستقبل.

إطلاق نماذج "ذكية" للرعاية الصحية من غوغل.. ما أبرز الفوائد للأطباء والمرضى؟

وقالت آشيما غوبتا، المدير العالمي لاستراتيجية وحلول الرعاية الصحية في منصة غوغل السحابية، إن الشركة وجدت أن نماذج الذكاء الاصطناعي المختلفة المضبوطة طبيًا يمكنها تنفيذ مهام معينة بشكل أفضل من غيرها. ولهذا السبب قررت غوغل تقديم مجموعة من النماذج بدلاً من محاولة بناء حل ”مقاس واحد يناسب الجميع”.

على سبيل المثال، قالت غوغل إن نموذجها الأكبر (MedLM) هو الأفضل لتنفيذ المهام المعقدة التي تتطلب معرفة عميقة والكثير من القوة الحاسوبية، مثل إجراء دراسة باستخدام بيانات من مجموعة المرضى بالكامل في مؤسسة الرعاية الصحية. ولكن إذا كانت الشركات بحاجة إلى نموذج أكثر مرونة يمكن تحسينه لوظائف محددة أو في الوقت الفعلي، مثل تلخيص التفاعل بين الطبيب والمريض، فيجب أن يعمل النموذج متوسط ​​الحجم بشكل أفضل، وفقًا لغوبتا.

وأشارت الشركة إلى أنه “قد يكون من المفضل التعامل مع تلخيص المحادثات من خلال نموذج واحد، في حين قد يكون من المفضل التعامل مع البحث في الأدوية من خلال نموذج آخر”.

كيف تخدم النماذج الرعاية الصحية؟

وتستهدف الشركة من خلال إطلاق هذه النماذج لوسيع نطاق وصول (MedLM) إلى المزيد من مؤسسات الرعاية الصحية، مضيفة: “نحن متحمسون للتقدم والإمكانات المقبلة وعملنا المستمر في دفع الأبحاث المتقدمة في علوم الصحة والحياة إلى الأمام”.

ودخلت غوغل في شراكة مع شركة (Augmedix) الناشئة في مجال التوثيق السريري من أجل استخدام النموذج (MedLM) لتحويل البيانات إلى ملاحظات طبية، وأعلنت شركة أبحاث وتطوير الأدوية (BenchSci) أنها تستخدم التكنولوجيا من أجل اكتشاف الأدوية وتسريع عملية تطوير الأدوية.

كما تعاونت غوغل أيضًا مع شركة (Accenture) من أجل زيادة اعتماد المؤسسات ومساعدة مؤسسات الرعاية الصحية في الاستفادة من (MedLM).

في حين تعاونت مع (Deloitte) ومقدمي الرعاية الصحية من أجل مساعدة فرق الرعاية في الحصول على المعلومات من أدلة مقدمي الخدمة ووثائق المزايا، وذلك في سبيل مساعدة وكلاء مركز الاتصال في تحديد مقدمي الخدمة المناسبين للأعضاء.

ويتاح نموذجا (MedLM) لعملاء غوغل السحابيين المدرجين في القائمة المسموح بها عبر منصة تطوير الذكاء الاصطناعي (Vertex AI).

أبرز فوائد (MedLM) للأطباء والمرضى

تحسين تشخيص الأمراض

يمكن أن يساعد الأطباء في تشخيص الأمراض بشكل أكثر دقة من خلال تحليل البيانات الطبية بطرق لا يمكن للبشر القيام بها. على سبيل المثال، يمكن أن يستخدم (MedLM) لتحديد الأنماط في بيانات التصوير الطبي التي قد لا يلاحظها الأطباء.

تطوير علاجات جديدة

يمكن أن يساعد الباحثين في تطوير علاجات جديدة للأمراض من خلال تحليل البيانات السريرية والبحثية. على سبيل المثال، يمكن أن يستخدم لتحديد الأدوية أو العلاجات التي قد تكون فعالة في علاج مرض معين.

تحسين التواصل مع المرضى

يمكن أن يساعد الأطباء في التواصل بشكل أكثر فعالية مع المرضى من خلال توفير معلومات دقيقة ومحدثة حول حالتهم الصحية. على سبيل المثال، يمكن أن يستخدم لإنشاء خطط علاج مخصصة للمرضى بناءً على بياناتهم الطبية الفردية.

تحسين الوصول إلى الرعاية الصحية

يمكن أن يساعد في تحسين وصول المرضى إلى الرعاية الصحية من خلال توفير معلومات دقيقة ومحدثة حول الأمراض والعلاجات. على سبيل المثال، يمكن أن يستخدم النموذج لإنشاء تطبيقات الهاتف المحمول التي يمكن للمرضى استخدامها للحصول على معلومات حول حالتهم الصحية.

اتخاذ قرارات أفضل بشأن الرعاية الصحية

يمكن أن يساعد المرضى في اتخاذ قرارات أفضل بشأن الرعاية الصحية من خلال توفير معلومات حول الخيارات العلاجية المتاحة. على سبيل المثال، يمكن أن يستخدم لإنشاء نماذج محاكاة تساعد المرضى على فهم التأثير المحتمل لمختلف خيارات العلاج.