المستجدات

أخبار وتحليلات وأبحاث منشورة.

أخبار ونصائح عملية ورؤى وأبحاث علمية من فريق Rhazes.

تصفّح الأبحاث المنشورة

بحث علمي

النماذج اللغوية الكبيرة في التخطيط العلاجي وفق الإرشادات والترميز الطبي الآلي: تحديات التطبيق وحلوله وتطوير الخوارزميات والتحقّق من صلاحيتها

تعرض هذه الدراسة إطارين يعتمدان على النماذج اللغوية الكبيرة وتقيّم أداءهما في معالجة هذه التحديات. وقد طُبّقا في منصة Rhazes Clinician: الأول هو GARAG، أي التوليد المعزّز بالاسترجاع بمساعدة التوليد، لإعداد خطط علاجية آلية تستند إلى الأدلة؛ والثاني هو GAVS، أي البحث المتجهي بمساعدة التوليد، للترميز الطبي الآلي.

اقرأ المقال

بحث علمي

تقييم سريع لقدرات النماذج اللغوية الكبيرة على تشخيص المرضى ذوي الأمراض المصاحبة: دراسة مقارنة باستخدام نموذج لغوي كبير للتحكيم

قارنّا في هذه الدراسة القدرة التشخيصية لـ18 نموذجاً لغوياً كبيراً من Google وOpenAI وMeta وMistral وCohere وAnthropic. استخدمنا ثلاث صيغ للتعليمات وإعدادين لدرجة العشوائية، واختبرنا النماذج على 1000 حالة دخول إلى المستشفى اختيرت عشوائياً من قاعدة بيانات Medical Information Mart for Intensive Care-IV (MIMIC-IV). ودرسنا أيضاً إمكانية رفع معدل التشخيص الصحيح لدى GPT-4o 05‐13 باستخدام التوليد المعزّز بالاسترجاع (RAG)، مع الاستعانة بالقيم المرجعية الصادرة عن American Board of Internal Medicine.

اقرأ المقال

تحليلات

الاستراتيجية تحسم مستقبل الذكاء الاصطناعي الصحي في بريطانيا

أصبح الذكاء الاصطناعي ضرورة في الرعاية الصحية الحديثة، لتحسين نتائج العلاج، وتخفيف الضغط عن الكوادر، وبناء نظام صحي أقدر على مواجهة تحديات المستقبل. وقد تجاوزنا سؤال ما إذا كان ينبغي اعتماده؛ فالمطلوب الآن هو تطبيقه بسرعة وفاعلية، بما يخدم المرضى والأطباء معاً. ولدى بريطانيا ما يدفعها إلى اغتنام هذه الفرصة، وما يمكّنها من تحقيقها.

اقرأ المقال

بحث علمي

تحويل الكلام إلى نص بالذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية: تحسين كفاءة التوثيق الطبي وجودته

يمكن لأداة تحويل الكلام إلى نص بالذكاء الاصطناعي أن تحسّن التوثيق الطبي بدرجة كبيرة، بزيادة الكفاءة وتقليل الأخطاء. وهذا ينعكس على رعاية المرضى، إذ تقلّ المعلومات التي تُغفل في التوثيق ويُستثمر وقت مقدّمي الرعاية بصورة أفضل.

اقرأ المقال

بحث علمي

تقييم منهجي لقدرة GPT-4 وPaLM2 على تشخيص الأمراض المصاحبة لدى مرضى MIMIC-IV

تشير النتائج إلى أن استخدام الذكاء الاصطناعي (AI) إلى جانب الأطباء قد يقلّل الأخطاء المعرفية التي تتسبب في مئات الآلاف من التشخيصات الخاطئة كل عام. وتبقى المراجعة البشرية ضرورية؛ فالنماذج اللغوية الكبيرة لا تستطيع أن تحل محل الأطباء، لا سيما في فهم المريض والتعاطف معه. كما يواجه إدخال الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية تحديات عديدة تتعلق بالأخلاقيات والمسؤولية القانونية والمتطلبات التنظيمية.

اقرأ المقال