نشرت مجلة "JAMA Network Open" دراسة استهدفت قياس مدى تأثير النماذج اللغوية الكبيرة على دقة التشخيص الطبي.

تأتي هذه الدراسة في ظل التوسع الكبير لاستخدام الذكاء الاصطناعي، مثل ChatGPT من OpenAI في القطاع الصحي، مع التركيز على دوره كأداة مساعدة للأطباء في تحسين دقة القرارات التشخيصية.

تفاصيل الدراسة

الدراسة شملت 50 طبيبًا تم تقسيمهم إلى مجموعتين. المجموعة الأولى استخدمت أدوات الذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT كوسيلة مساعدة أثناء التشخيص، في حين اعتمدت المجموعة الثانية على الموارد الطبية التقليدية مثل منصة "UpToDate" وقاعدة بيانات "PubMed".

بالإضافة إلى ذلك، تم تقييم أداء روبوت ChatGPT بشكل مستقل في إجراء التشخيصات لنفس الحالات الطبية.

نتائج الدراسة

أظهرت النتائج أن الأطباء الذين استخدموا الموارد التقليدية حصلوا على دقة تشخيص بلغت 74%، بينما ارتفعت النسبة بشكل طفيف إلى 76% لدى الأطباء الذين استعانوا بـChatGPT. من جهة أخرى، تفوق أداء روبوت ChatGPT بشكل كبير، حيث حقق دقة تشخيص بلغت 90% عند عمله منفردًا.

رغم الأداء المتفوق للذكاء الاصطناعي، أشار الدكتور رودمان، أحد المشاركين في الدراسة، إلى أن النتائج لم تكن على مستوى التوقعات فيما يخص مساهمة الذكاء الاصطناعي في تحسين أداء الأطباء.

وأوضح أن السبب الرئيسي يعود إلى ضعف ثقة الأطباء بالمعلومات التي يقدمها ChatGPT، حيث يميل معظم الأطباء إلى الاعتماد على خبراتهم الشخصية. هذا التوجه جعلهم أقل تقبلًا لمخرجات الذكاء الاصطناعي، حتى عندما كانت دقيقة ومبنية على تحليل شامل.

إلى جانب ذلك، أظهرت الدراسة وجود فجوة معرفية في استغلال الأطباء لقدرات الذكاء الاصطناعي. فالكثير منهم لم يعرفوا كيفية استخدام الأدوات بشكل كامل، ما قلل من فاعليتها في دعم عملية التشخيص.

ووفقًا لمشرفي الدراسة، هذا الأمر يسلط الضوء على الحاجة إلى تدريب الأطباء وتعزيز فهمهم للتكنولوجيا لتفعيل الاستفادة الكاملة منها، حيث تحمل النتائج رسالة مهمة حول الإمكانيات الكبيرة للذكاء الاصطناعي في التشخيص الطبي، لكنها في الوقت نفسه تكشف عن تحديات تتعلق بتقبل الأطباء للتكنولوجيا الجديدة.

وأوصى مؤلفو الدراسة بتطوير تقنيات الذكاء الاصطناعي لتصبح أكثر سهولة وموثوقية، مع توفير برامج تدريبية مكثفة للأطباء لزيادة الثقة بهذه الأدوات وتعزيز التعاون بينها وبين العنصر البشري.