مقدمة
في تطور تقني وعلمي بارز يدمج بين الرعاية الصحية والتكنولوجيا المتقدمة، كشفت أبحاث جوجل يوم الأربعاء الماضي عن إطلاق نموذج تأسيسي مبتكر ورائد يحمل اسم «سينسور إف إم»، وهو مصمم خصيصا للتعامل مع البيانات الصحية المستمدة من الأجهزة القابلة للارتداء. وقد تم تدريب هذا النموذج المتطور مسبقا وباستخدام خوارزميات معقدة على أكثر من 1 تريليون دقيقة من بيانات أجهزة الاستشعار المتنوعة، والتي تم جمعها بعناية من حوالي 5 ملايين شخص حول العالم. وتصف الشركة الرائدة هذه الخطوة بأنها تمثل قفزة نوعية وتقدما حقيقيا وملموسا نحو بناء ذكاء اصطناعي عام الأغراض مخصص للمراقبة الصحية المستمرة والشاملة للإنسان، مما يفتح آفاقا غير مسبوقة في مجالات التشخيص المبكر والوقاية من الأمراض بفضل القدرات التحليلية الهائلة التي تتجاوز قدرة البشر على رصدها.
- مقدمة
- قدرات النموذج المتعددة في تشخيص الأمراض
- الابتكار في توسيع النطاق وتطوير الأداء
- بناء وكيل صحي شخصي موثوق
- أسئلة شائعة
قدرات النموذج المتعددة في تشخيص الأمراض
على عكس النماذج الصحية التقليدية المخصصة للأجهزة القابلة للارتداء والتي يتم بناؤها عادة لتحقيق نتيجة طبية واحدة محددة في كل مرة، يتميز نموذج سينسور إف إم بقدرته الفائقة على تعلم وتمثيل حالة فسيولوجيا الإنسان بشكل شامل وقابل لإعادة الاستخدام في مجالات طبية متعددة. هذا التمثيل الشامل والمرن يمكن نقله وتطبيقه بكفاءة عالية عبر مجموعة واسعة من المجالات الصحية، بما في ذلك أمراض القلب والأوعية الدموية، والاضطرابات الأيضية، ومشاكل النوم المزمنة، والصحة العقلية، بالإضافة إلى تحليل عوامل نمط الحياة والخصائص الديموغرافية المتنوعة للمستخدمين. ويعتمد النموذج في عمله المتقدم على استيعاب 34 ميزة مجمعة يتم قياسها كل 1 دقيقة من 5 وسائط مختلفة لأجهزة الاستشعار المتوفرة. وتشمل هذه القياسات الحيوية الدقيقة معدل ضربات القلب، ونسبة تشبع الأكسجين في الدم، ودرجة حرارة الجلد، وحركة الجسم البدنية، والتي يتم التقاطها بشكل مستمر من أجهزة فيتبيت وساعات بكسل ووتش المنتشرة بكثافة في أكثر من 100 دولة حول العالم.
ولإثبات كفاءته وموثوقيته العالية، تم تقييم النموذج بدقة صارمة عبر 35 مهمة تنبؤ صحي مختلفة مستمدة من 3 دراسات سريرية مستقلة وموثوقة شارك فيها ما يقرب من 14000 مشارك. وقد أظهرت النتائج تفوقا ملحوظا للنموذج، حيث تمكن باستخدام تضمينات مجمدة ورأس خطي خفيف الوزن فقط من التفوق على خطوط الأساس الخاضعة للإشراف والمصممة هندسيا في 34 مهمة من أصل 35 مهمة تم اختبارها. الأهم من ذلك كله، أثبت النموذج قدرة استثنائية وفريدة على اكتشاف حالات طبية دقيقة ومعقدة مثل الاكتئاب السريري والقلق، وهي الحالات النفسية التي عادة ما تترك آثارا خافتة للغاية ويصعب رصدها في بيانات أجهزة الاستشعار التقليدية، مما يجعله أداة تشخيصية واعدة جدا وتاريخية في مجال الطب النفسي والرعاية الاستباقية.
الابتكار في توسيع النطاق وتطوير الأداء
أشرف على هذا المشروع البحثي الرائد فريق متميز من الخبراء بقيادة عالم الأبحاث الأول شين ليو وعالم الأبحاث الأساسي دانيال ماكدوف. وقد توصل الفريق العلمي إلى اكتشاف هام متمثل في أن توسيع حجم النموذج المعرفي بالتزامن مع زيادة حجم البيانات قد أدى إلى تحقيق مكاسب شبه خطية في الأداء الطبي دون ظهور أي علامات على التشبع أو تراجع الكفاءة. وقد تم اختبار المتغير الأكبر من هذا النموذج، والذي يحمل اسم سينسور إف إم بي، وتدريبه بكثافة على المجموعة الكاملة المكونة من 5 ملايين شخص. أظهرت النتائج بشكل قاطع أن هذا النموذج الأكبر نجح في تقليل نسبة فقدان إعادة البناء بمقدار 31 بالمائة مقارنة بأصغر نموذج تم اختباره، كما أدى إلى تحسين أداء التصنيف للمهام النهائية بمتوسط بلغ 9 بالمائة.
ولأتمتة عملية التكيف وتحسين الأداء بشكل ذاتي، قام الباحثون بابتكار بيئة تفاعلية أطلقوا عليها اسم الفصل الدراسي. يتكون هذا الفصل من مجموعة من وكلاء النماذج اللغوية الكبيرة المتعاونة فيما بينها، والتي تقوم بشكل متكرر ومستمر بتوليد واختبار وتحسين رؤوس التنبؤ بناء على التضمينات التي ينتجها النموذج الأساسي. وقد استكشف هذا النظام الذكي أكثر من 30000 حل مرشح عبر سلسلة مكثفة من التجارب المعقدة، مما سمح للنموذج بتطوير قدراته الذاتية بكفاءة عالية وبسرعة تتجاوز القدرة البشرية على التحليل والمقارنة.
بناء وكيل صحي شخصي موثوق
تمتد إمكانات هذا النموذج الرائع لتصل إلى التطبيقات العملية المباشرة التي تخدم المرضى والأطباء على حد سواء. ففي دراسة خضعت لتقييم دقيق من قبل أطباء سريريين مختصين، أدى دمج النموذج الأساسي في واجهة وكيل صحي شخصي إلى إنتاج ملخصات طبية مفصلة وعالية الجودة. وقد تم تقييم هذه الملخصات الذكية لتكون مطابقة وموازية تماما في جودتها ودقتها للملخصات التي تستند إلى قياسات سريرية فعلية عبر كافة أبعاد التقييم الـ 5 المعتمدة. ولم يسجل الأطباء أي فرق إحصائي يمكن تمييزه بين التنبؤات التي قدمها النموذج الذكي وبين التسميات المرجعية الواقعية المعتمدة طبيا كمعيار ذهبي. وقد تم توثيق هذه الإنجازات المبهرة في ورقة بحثية رصينة ومراجعة علميا بعنوان نحو ذكاء عام وواجهة للبيانات الصحية القابلة للارتداء، والتي نُشرت في البداية على منصة أرخايف المفتوحة في شهر مايو الماضي، قبل أن يُعلن عنها بشكل رسمي ومفصل للجمهور عبر مدونة أبحاث جوجل المرموقة في 9 يوليو الجاري.
أسئلة شائعة
السؤال: ما هو نموذج الذكاء الاصطناعي الجديد الذي أطلقته شركة جوجل في المجال الصحي؟
الإجابة: هو نموذج ذكاء اصطناعي متقدم يُدعى سينسور إف إم، تم تدريبه على كميات هائلة من البيانات الصحية المجمعة من الأجهزة القابلة للارتداء ليوفر مراقبة صحية مستمرة ودقيقة وتشخيصا استباقيا للمستخدمين.
السؤال: ما هو حجم البيانات الهائل الذي تم استخدامه في تدريب هذا النموذج؟
الإجابة: تم تدريب النموذج وتغذيته بأكثر من 1 تريليون دقيقة من بيانات أجهزة الاستشعار المتنوعة، والتي تم جمعها بموافقة من حوالي 5 ملايين مستخدم موزعين حول العالم لضمان تنوع العينة.
السؤال: هل يقتصر عمل النموذج على تشخيص نوع واحد من الأمراض البدنية؟
الإجابة: لا على الإطلاق، بل يتميز النموذج بقدرته الفائقة على تحليل مؤشرات مرتبطة بأمراض القلب والاضطرابات الأيضية، وحتى التنبؤ واكتشاف حالات نفسية معقدة جدا مثل الاكتئاب والقلق.
السؤال: ما هي الأجهزة التي تم جمع البيانات من خلالها لتشغيل وبناء هذا النموذج؟
الإجابة: تم جمع البيانات الصحية والمؤشرات الحيوية بشكل أساسي من خلال ملايين أجهزة فيتبيت المتنوعة وساعات بكسل ووتش الذكية التي يرتديها الأفراد المنتشرون في أكثر من 100 دولة مختلفة.
