أطلق مركز التميز المشترك لعلوم البيانات والذكاء الاصطناعي في الهيئة السعودية للبيانات والذكاء الاصطناعي “سدايا” وجامعة الملك عبدالله للعلوم والتقنية (كاوست). نموذج MiniGPT-Med .
ويعد MiniGPT-Med نموذجًا لغويًا ضخمًا متعدد الوسائط، يساعد الأطباء في تشخيص الأشعة الطبية بسرعة ودقة عاليتين باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي.
إطلاق نموذج MiniGPT-Med
ويتيح تصميم نموذج MiniGPT-Med للمستخدم إدخال صور طبية إليه وفقًا لما قاله رئيس الفريق العلمي في سدايا الذي عمل على إنشاء النموذج مستشار الذكاء الاصطناعي في المركز الوطني للذكاء الاصطناعي الدكتور أحمد بن زكي السنان.
مهام النموذج
أشار إلى أن النموذج يتيح إجراء عدد من المهام، ومنها:
- توليد التقارير الطبية
- الإجابة عن الأسئلة البصرية الطبية
- التحديد الوصفي للأمراض
- اكتشاف موقع المرض
- التعرف على الأمراض
- الوصف الطبي المستند.
وأضاف أنه تم تدريب النموذج على صور طبية مختلفة (الأشعة السينية، والأشعة المقطعية، والرنين المغناطيسي).
وبين 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.
وسيعمل 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؛ ما يعزز فائدته.
ولفت الدكتور أحمد السنان النظر إلى أن النموذج عمل عليه متخصصون في الذكاء الاصطناعي من سدايا ومن كاوست، ويحقق أداءً متطورًا في إنشاء التقارير الطبية أعلى من أفضل نموذج سابق بمعدل 19%.
كما أنه يعد واجهة عامة لتشخيص الأشعة؛ ما 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 وليان العبداللطيف وروان 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.
إنشاء التقارير الطبية
وعلى الجانب الأخر. قال رئيس الفريق البحثي في كاوست البروفيسور محمد الحسيني إن 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؛ ما يسهم في تطوير أداء ممارسة الأشعة.
رابط الاطلاع على النموذج
ويمكن الاطلاع على نموذج MiniGPT-Med من خلال الرابط : https://github.com/Vision-CAIR/MiniGPT-Med .
المصدر