Siemens وTencent: طفرة في التشخيص الطبي بالذكاء الاصطناعي

تُظهر دراسة مشتركة بين العملاقتين Siemens وTencent Youtu، قُدّمت في مؤتمر AAAI 2026، نتائج لافتة في مجال التشخيص الطبي بالذكاء الاصطناعي. فقد حقق النموذج الجديد، الذي طُوّر بالتعاون بين الجهتين، دقة بمستوى state-of-the-art (SOTA) في 12 مجموعة بيانات طبية صناعية، باستخدام أسلوبي zero-shot (التعلم دون أمثلة) وfew-shot (التعلم من عدد قليل من الأمثلة). ويفتح ذلك آفاقًا جديدة لأتمتة تشخيص مختلف الأمراض ورفع دقته.

تتطلب أساليب التعلم الآلي التقليدية في كثير من الأحيان كميات ضخمة من البيانات الموسومة للوصول إلى دقة مقبولة. وفي المجال الطبي، حيث غالبًا ما يكون الحصول على البيانات ووسمها عملية مكلفة وتستغرق وقتًا طويلًا، يصبح ذلك عقبة جدية. أما أسلوبا zero-shot وfew-shot فيتيحان تجاوز هذه المشكلة، إذ يستفيدان من معارف مكتسبة في مجالات أخرى ذات صلة، أو يتعلمان من عدد محدود من الأمثلة.

يُظهر النموذج الذي طورته Siemens وTencent Youtu كفاءة عالية في تحديد العيوب بدقة على الصور الطبية، مثل صور الأشعة السينية والتصوير المقطعي المحوسب (CT). وهذا يساعد الأطباء على اكتشاف علامات الأمراض بسرعة ودقة أكبر، ومنها السرطان وأمراض القلب والأوعية الدموية وغيرها من الحالات المرضية. ومن الجدير بالذكر أن النموذج قادر على التكيف مع أنواع مختلفة من الصور الطبية ومع أنواع متعددة من العيوب، ما يجعله أداة تشخيصية شاملة.

يحمل استخدام أسلوبي zero-shot وfew-shot في التشخيص الطبي آفاقًا واعدة للغاية. فهو يقلل الاعتماد على كميات كبيرة من البيانات الموسومة، ويسرّع تطوير أدوات التشخيص الجديدة وإدخالها حيّز الاستخدام، ويزيد إتاحة الرعاية الطبية الجيدة، خصوصًا في المناطق محدودة الموارد. وفي المستقبل، قد تُستخدم نماذج كهذه في التفسير الآلي للصور الطبية، وفي فحص الأمراض والكشف المبكر عنها، وفي مساعدة الأطباء على اتخاذ القرارات السريرية.

تمثل هذه الدراسة خطوة مهمة نحو بناء أدوات تشخيص طبي أكثر كفاءة وإتاحة قائمة على الذكاء الاصطناعي. ويُظهر التعاون بين Siemens وTencent Youtu إمكانات الجمع بين الخبرة في التعلم الآلي والتقنيات الطبية لحل مهام معقدة في قطاع الرعاية الصحية. ومن المرجح أن يصبح التعلم zero-shot وfew-shot من المقاربات الرئيسية في تطور الذكاء الاصطناعي الطبي مستقبلًا.

غير أنه يجب مراعاة الجوانب الأخلاقية والتنظيمية لاستخدام الذكاء الاصطناعي في الطب. فمن الضروري ضمان شفافية الخوارزميات وموثوقيتها، وحماية خصوصية المرضى، والحيلولة دون وقوع أخطاء وانحيازات محتملة. وينبغي أن تتجه الأبحاث والتطويرات اللاحقة إلى بناء أنظمة ذكاء اصطناعي آمنة وفعالة تُستخدم لمساعدة الأطباء وتحسين صحة الناس.

وخلاصة القول، تمثل طفرة Siemens وTencent Youtu تقدمًا كبيرًا في استخدام الذكاء الاصطناعي في التشخيص الطبي. فبفضل تطبيق أسلوبي zero-shot وfew-shot، يُظهر النموذج الجديد دقة وكفاءة عاليتين في تحديد العيوب على الصور الطبية، ما يفتح إمكانات جديدة لأتمتة الرعاية الطبية ورفع جودتها.