“سدايا” و “كاوست” تُطلقان نموذج MiniGPT-Med
تاريخ النشر: 26th, July 2024 GMT
الرياض : البلاد
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 نموذج لغوي ضخم متعدد الوسائط يساعد الأطباء في تشخيص الأشعة الطبية بسرعة ودقة عاليتين باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي.
وقال رئيس الفريق العلمي في سدايا الذي عمل على إنشاء النموذج مستشار الذكاء الاصطناعي في المركز الوطني للذكاء الاصطناعي الدكتور أحمد بن زكي السنان: إن نموذج MiniGPT-Med تم تصميمه بطريقة تُتيح للمستخدم إدخال صور طبية إليه وإجراء عدد من المهام منها: توليد التقارير الطبية، والإجابة عن الأسئلة البصرية الطبية، والتحديد الوصفي للأمراض، واكتشاف موقع المرض، والتعرف على الأمراض، والوصف الطبي المستند.
وأضاف أنه تم تدريب النموذج على صور طبية مختلفة (الأشعة السينية، والأشعة المقطعية، والرنين المغناطيسي)، مبينًا أن التطورات الأخيرة في الذكاء الاصطناعي أسهمت في تطور مجال الرعاية الصحية خاصة في تحسين إجراءات التشخيص إلا أنها في كثير من الأحيان مقيدة بوظائف محدودة لذلك سيعمل نموذج MiniGPT-Med على معالجة هذا الأمر وهو مشتق من نماذج لغوية واسعة النطاق ومصمم خصيصًا للتطبيقات الطبية، ويُظهر تنوعًا ملحوظًا عبر طرق التصوير المختلفة، بما في ذلك الأشعة السينية والأشعة المقطعية والتصوير بالرنين المغناطيسي، مما يعزز فائدته.
ولفت الدكتور أحمد السنان النظر إلى أن نموذج MiniGPT-Med عمل عليه متخصصون في الذكاء الاصطناعي من سدايا ومن كاوست، ويحقق أداءً متطورًا في إنشاء التقارير الطبية أعلى من أفضل نموذج سابق بمعدل 19%، ويعد واجهة عامة لتشخيص الأشعة، مما يعزز كفاءة التشخيص عبر مجموعة واسعة من تطبيقات التصوير الطبي.
وشارك بالعمل على هذا المشروع مجموعة من مهندسات الذكاء الاصطناعي أبرزهن رنيم الناجم وأسماء الخالدي و ليان العبداللطيف و روان اليحيى وهذا يعكس دور العنصر النسائي بالتطور التقني المعتمد على الذكاء الاصطناعي إذ تشكل المهندسات النساء ما يزيد عن نصف مجمل مهندسي الذكاء بالمركز الوطني للذكاء الاصطناعي.
ومن جهته أفاد رئيس الفريق البحثي في كاوست البروفيسور محمد الحسيني أن النموذج قادر على أداء مهام مثل إنشاء التقارير الطبية والإجابة على الأسئلة المرئية (VQA) وتحديد المرض ضمن الصور الطبية، فيما تعمل المعالجة المتكاملة لكل من البيانات السريرية الصورية والنصية على تحسين دقة التشخيص بشكل متفوق في أسس المرض، وإنشاء التقارير الطبية، ومعايير VQA، مما يسهم في تطوير أداء ممارسة الأشعة.
ويمكن الاطلاع على نموذج MiniGPT-Med من خلال الرابط : https://github.com/Vision-CAIR/MiniGPT-Med .
المصدر: صحيفة البلاد
كلمات دلالية: الذکاء الاصطناعی التقاریر الطبیة
إقرأ أيضاً:
آخر صحيات الذكاء الاصطناعي.. يحذر من الأعاصير والعواصف بسرعة ودقة عالية
ذكر باحثون في الولايات المتحدة وهولندا، أنه يمكن استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي للحصول على تنبؤات أسرع وتحذيرات أكثر دقة من الأعاصير والعواصف القوية.
وفي ورقة بحثية نشرتها مجلة نيتشر العلمية، قال باحثون في شركة البرمجيات العملاقة مايكروسوفت، إن نموذج الذكاء الاصطناعي "أوروا" الذي تطوره الشركة “يتفوق على نماذج التوقعات التشغيلية التقليدية في التنبؤ بدرجة جودة الهواء، وأمواج المحيط، ومسارات الأعاصير المدارية، باستخدام أنظمة حوسبة أقل تكلفة بكثير”.
وقالت مايكروسوفت إن النظام الجديد تم تدريبه "باستخدام أكثر من مليون ساعة من البيانات الجيوفيزيائية المتنوعة" وهي كمية بيانات كافية لجعل النظام قادرا على تقديم تنبؤات أكثر دقة ليس فقط بالنسبة للطقس، وإنما لمجموعة واسعة من الأحداث المناخية من خلال سلاسل التحليلات الاسترجاعية” بما في ذلك الأعاصير وأمواج المحيطات القوية.
في الوقت نفسه، قال فريق بحثي من الإدارة الوطنية الأمريكية للمحيطات والغلاف الجوي وجامعة أوكلاهوما، إن نموذج تنبؤ قام بتطويره باستخدام أداة غرافكاست الموجودة في نموذج الذكاء الاصطناعي غوغل ديب مايند، يمكن أن يكون أسرع 10 مرات من النماذج التقليدية في التنبؤ بالأعاصير.
كما درب الباحثون نموذج ذكاء اصطناعي ديب مايند على بيانات من نظام التحذير والتوقع الخاص بالإدارة الوطنية للمحيطات والغلاف الجوي، لإنشاء نموذج ذكاء اصطناعي يسمى “دبليو.أو.إف.إس.كاست” يختصر الوقت اللازم للحصول على توقعات الأرصاد من دقائق إلى ثوان.
وأعطى النموذج تنبؤات دقيقة إلى حد كبير حول كيفية تطور العواصف على مدى ما يصل إلى ساعتين؛ وتتطابق هذه التنبؤات بنسبة 70 بالمئة إلى 80 بالمئة مع تلك التي تم الحصول عليها من خلال نظام التحذير وفقا للتوقعات”.