تقارير محرر Downcodes: أصدرت Google مؤخرًا مؤسسة Health AI Developer Foundations (HAI-DEF)، وهي مؤسسة مطورة مصممة لمساعدة المطورين على إنشاء نماذج الذكاء الاصطناعي الطبية وتطبيقها بشكل أكثر كفاءة. وتهدف هذه الخطوة إلى تعزيز الابتكار في مجال الذكاء الاصطناعي الطبي، وتقليل عوائق التطوير، وتحسين الخبرة الطبية للمرضى في نهاية المطاف. يواجه تطوير الذكاء الاصطناعي الطبي العديد من التحديات، مثل الحاجة إلى مجموعات بيانات ضخمة ومتنوعة، والمتطلبات المزدوجة للذكاء الاصطناعي والخبرة الطبية، وتكاليف الحوسبة المرتفعة. تلتزم HAI-DEF بحل هذه المشكلات وتوفير الراحة للمطورين.
الهدف من هذه المبادرة الجديدة هو إضفاء الطابع الديمقراطي على تطوير الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية، وتشجيع الابتكار، وتحسين رعاية المرضى. في تطوير الذكاء الاصطناعي الطبي، تشمل التحديات الفريدة الحاجة إلى مجموعات بيانات كبيرة ومتنوعة، والحاجة إلى الذكاء الاصطناعي والخبرة الطبية، وموارد الحوسبة الهائلة اللازمة لتدريب ونشر نماذج الذكاء الاصطناعي المعقدة. قد تعيق هذه العوائق الابتكار وتحد من تطوير حلول الذكاء الاصطناعي لتلبية الاحتياجات الطبية المتنوعة.
ملاحظة لمصدر الصورة: تم إنشاء الصورة بواسطة الذكاء الاصطناعي، والصورة معتمدة من قبل مزود الخدمة Midjourney
يوفر HAI-DEF للمطورين نماذج مفتوحة المصدر، ودفاتر ملاحظات Colab التعليمية، ووثائق شاملة لدعم عملية تطوير الذكاء الاصطناعي بأكملها بدءًا من البحث وحتى التسويق. تم تصميم هذا المورد من أجل:
تحسين الكفاءة: تبسيط عملية بناء ونشر نماذج الذكاء الاصطناعي الطبية.
خفض حاجز الدخول: تمكين المزيد من المطورين من المشاركة في ابتكار الذكاء الاصطناعي الطبي.
تعزيز التطبيقات المتنوعة: دعم تطوير حلول الذكاء الاصطناعي لمختلف الاحتياجات الطبية.
النماذج الأولى من HAI-DEF
يتضمن الإصدار الأولي من HAI-DEF ثلاثة نماذج تضمين مخصصة للتصوير الطبي:
مؤسسة CXR: لأشعة الصدر.
كريم أساس ديرم: لصور البشرة.
مؤسسة المسار: لعلم الأمراض الرقمية.
وقد تم تدريب هذه النماذج مسبقًا على مجموعات بيانات كبيرة ومتنوعة ويمكن ضبطها بدقة لحالات استخدام محددة، مما يسمح للمطورين ببناء تطبيقات ذكاء اصطناعي عالية الأداء مع انخفاض متطلبات البيانات والحوسبة.
يوفر مشروع HAI-DEF من Google دعمًا قويًا لتطوير مجال الذكاء الاصطناعي الطبي، ومن المتوقع أن تؤدي الموارد والنماذج المدربة مسبقًا التي يقدمها إلى تسريع تطبيق وتطوير الذكاء الاصطناعي الطبي، مما يفيد في النهاية المزيد من المرضى. سيستمر محرر Downcodes في الاهتمام بتقدم هذا المشروع وتقديم المزيد من المعلومات ذات الصلة للقراء.