في خطوة رائدة تعكس التقدم المتسارع في مجال الذكاء الاصطناعي، أطلق مركز التميز المشترك لعلوم البيانات والذكاء الاصطناعي في الهيئة السعودية للبيانات والذكاء الاصطناعي “سدايا” وجامعة الملك عبدالله للعلوم والتقنية (كاوست) نموذج MiniGPT-Med، وهو نظام متطور يستخدم الذكاء الاصطناعي لمساعدة الأطباء في تشخيص الأشعة الطبية بدقة وسرعة غير مسبوقتين.
وأوضح الدكتور أحمد بن زكي السنان، رئيس الفريق العلمي في سدايا ومستشار الذكاء الاصطناعي في المركز الوطني للذكاء الاصطناعي، أن نموذج MiniGPT-Med يتميز بقدرته على معالجة الصور الطبية وإجراء مجموعة متنوعة من المهام، مثل توليد التقارير الطبية، والإجابة على الأسئلة المتعلقة بالصور الطبية، وتحديد الأمراض، واكتشاف مواقعها. ويعتمد النموذج على تقنيات متقدمة للتعلم العميق، مما يعزز دقة وكفاءة التشخيص الطبي.
يأتي هذا الابتكار في ظل التطورات الهائلة في مجال الذكاء الاصطناعي، حيث تم تدريب MiniGPT-Med على مجموعة متنوعة من الصور الطبية، بما في ذلك الأشعة السينية، والأشعة المقطعية، والرنين المغناطيسي. ويُعتبر هذا النموذج استجابة للقيود التي تواجهها الأنظمة الحالية، إذ يُظهر تنوعًا ملحوظًا في التعامل مع تقنيات التصوير المختلفة، مما يجعل منه أداة قيّمة في المجال الطبي.
وأشار الدكتور السنان إلى أن MiniGPT-Med يحقق أداءً متفوقًا في إنشاء التقارير الطبية، حيث يتفوق على أفضل نموذج سابق بمعدل 19%. ويُعتبر هذا النموذج بمثابة واجهة عامة لتشخيص الأشعة، مما يعزز من كفاءة التشخيص في مجموعة واسعة من التطبيقات الطبية.
ولم يكن هذا المشروع ليكتمل دون إسهامات مجموعة من مهندسات الذكاء الاصطناعي، مثل رنيم الناجم، وأسماء الخالدي، وليان العبداللطيف، وروان اليحيى، مما يُبرز دور المرأة في تطور التقنيات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي، حيث تشكل المهندسات النساء أكثر من نصف إجمالي مهندسي الذكاء بالمركز الوطني للذكاء الاصطناعي.
وفي تعليق على أهمية هذا الابتكار، قال البروفيسور محمد الحسيني، رئيس الفريق البحثي في كاوست، إن النموذج يستطيع أداء مهام معقدة مثل إنشاء التقارير الطبية والإجابة على الأسئلة المرئية، مما يُعزز من دقة التشخيص ويُساهم في تحسين ممارسات الأشعة.
للمزيد من المعلومات حول نموذج MiniGPT-Med، يمكنكم زيارة الرابط التالي: MiniGPT-Med على GitHub.
