حقق فريق بحثي من جامعة هونغ كونغ الصينية تقدمًا كبيرًا ونجح في تطوير نموذج جديد للذكاء الاصطناعي يسمى VisionFM، ويركز هذا النموذج على تشخيص أمراض العيون والتنبؤ بها، وهو متميز بشكل خاص في التنبؤ بتطور مرض الجلوكوما وتتفوق الدقة على نموذج RETFound الرائد سابقًا. وتم نشر هذه النتيجة في مجلة "NEJM AI" الموثوقة، مما يمثل علامة فارقة أخرى في مجال الذكاء الاصطناعي في تحليل الصور الطبية. ومن المتوقع أن يؤدي ظهور VisionFM إلى تحسين كفاءة ودقة تشخيص أمراض العيون بشكل كبير وتقديم تجربة طبية أفضل للمرضى.
نجح فريق بحث في جامعة هونغ كونغ الصينية (CUHK) في تطوير نموذج ذكاء اصطناعي أساسي جديد "VisionFM" يركز على تشخيص أمراض العيون والتنبؤ بها، خاصة في فحص الأمراض والتنبؤ بتطور الجلوكوما. تم نشر الأبحاث ذات الصلة في مجلة NEJM AI الشهر الماضي.
ملاحظة لمصدر الصورة: يتم إنشاء الصورة بواسطة الذكاء الاصطناعي وموفر خدمة ترخيص الصورة Midjourney
قدرات VisionFM مثيرة للإعجاب. تظهر الأبحاث أن دقة النموذج في تشخيص 12 مرضًا من أمراض العيون لا تقارن فقط بدقة أطباء العيون من المستوى المتوسط، بل إنها تؤدي أداءً أفضل في بعض المهام، خاصة في التنبؤ بتطور مرض الجلوكوما، متجاوزة النموذج الأساسي السابق RETF الموجود في مجال طب العيون. . يعتقد فريق البحث أنه مع زيادة كمية بيانات التدريب، سيتم توسيع سيناريوهات تطبيق VisionFM بشكل أكبر، وقد يلعب دورًا رئيسيًا في المزيد من المهام السريرية لطب العيون في المستقبل.
ويأتي إطلاق هذه التكنولوجيا المتقدمة في وقت يتسارع فيه تطبيق الذكاء الاصطناعي التوليدي في المجال الطبي. بدأ المزيد والمزيد من الباحثين والخبراء الطبيين في استكشاف كيف يمكن لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي تحسين الخدمات الطبية، بدءًا من التخطيط الجراحي وحتى الدعم التشخيصي، حيث يعمل الذكاء الاصطناعي التوليدي على إعادة تشكيل الممارسة الطبية.
على سبيل المثال، أطلق مركز هونغ كونغ للذكاء الاصطناعي والروبوتات (CAIR) نموذجًا للذكاء الاصطناعي تم تطويره استنادًا إلى نموذج Llama2 مفتوح المصدر لمنصات Meta في وقت سابق من هذا العام، والذي تم وضعه موضع الاستخدام في المستشفى الأول التابع لجامعة صن يات صن ومستشفى أمير ويلز في هونغ كونغ للمساعدة في التخطيط وإعداد التقارير التشخيصية.
مع ظهور التقنيات المتقدمة مثل VisionFM، تتكشف تدريجياً إمكانات الذكاء الاصطناعي في المجال الطبي. وهذا لا يساعد على تحسين دقة التشخيص فحسب، بل يوفر أيضًا طريقة جديدة لتحسين الخدمات الطبية وتحسين تجربة المريض.
يبشر التطبيق الناجح لـ VisionFM بآفاق واسعة للذكاء الاصطناعي في المجال الطبي. في المستقبل، مع استمرار تقدم التكنولوجيا وزيادة تراكم البيانات، ستوفر نماذج الذكاء الاصطناعي مثل VisionFM دعمًا قويًا لتشخيص أكثر دقة للأمراض وخدمات طبية أكثر فعالية، مما يفيد المزيد من المرضى. كما توفر إنجازاتها في مجال تشخيص أمراض العيون خبرة ومرجعًا قيمًا لمجالات تحليل الصور الطبية الأخرى.