M42 تطلق من أبوظبي الجيل الجديد من نموذجها اللغوي التوليدي الضخم
• الإصدار 2.0 من "ميد 42" يحقق معدلاً بلغ 87.3% ضمن نموذج أسئلة امتحان الترخيص الطبي الأمريكي
• النموذج يقدم إجابات عالية الجودة على الأسئلة الطبية الطويلة والقصيرة
• الإصدار السابق 1.0 يسجل أكثر من 8200 عملية تنزيل بما يعكس قدرته على وضع معارف الرعاية الصحية المدعومة بالذكاء الاصطناعي في متناول الجميع عالمياً
أبوظبي-الوحدة:
أطلقت M42، شركة عالمية رائدة في مجال الصحة، هي الأولى من نوعها، تسعى نحو مستقبل مستدام للصحة باستخدام أحدث التقنيات، الجيل المقبل من نموذجها اللغوي التوليدي “ميد 42” الضخم والمتاح للجميع، والخاص بالحالات السريرية، وذلك خلال أسبوع أبوظبي العالمي للرعاية الصحية. وبعد نجاح إطلاقه الأولي، أضحى “ميد 42” بمثابة نقلة نوعية في ابتكارات الصحة القائمة على الذكاء الاصطناعي، ويبشر بآفاق واسعة لتطوير الرعاية الصحية المدعومة بتقنيات الذكاء الاصطناعي والارتقاء برعاية المرضى، فضلاً عن المساعدة في تقليص الأعباء الإدارية على كوادر الرعاية السريرية.
وكشفت M42 عن “ميد 42” للمرة الأولى في شهر أكتوبر من عام 2023، إذ أرست معياراً جديداً على مستوى الدقة والكفاءة وسهولة الوصول في الرعاية الصحية المعتمدة على الذكاء الاصطناعي. وحقق النموذج معدلاً بلغ 72% في نموذج أسئلة امتحان الترخيص الطبي الأمريكي، وتخطى النموذج الأولي في أدائه نماذج شركتي OpenAI وغوغل وهي GPT3.5 و MedPaL على التوالي. وحقق النموذج أكثر من 8200 عملية تحميل حتى تاريخه من مطورين مستقلين عكفوا على اختبار أداء النموذج والتحقق منه. ويواصل النموذج استقطاب اهتمام وإشادة عالية واسعة.
ويأتي الإصدار الثاني من “ميد 42” مع 70 مليار نموذج معياري محسن بالكامل، وتمت مواءمته بناءً إلى نموذج “لياما 3″، الإصدار الأحدث لشركة ميتا من النماذج اللغوية التوليدية الضخمة مفتوحة المصدر. ويتساوى أداء النموذج الجديد مع النماذج الأخرى المغلقة ذات الملكية الخاصة مثل GPT-4 التابع لشركة OpenAi و Med-Gemini التابع لشركة غوغل، بدرجة دقة صفرية تبلغ 85.1% ودرجة دقة قصوى تبلغ 87.3% باستخدام الاستفسارات المتخصصة في امتحان الترخيص الطبي الأمريكي. ويسلط ذلك الضوء على كفاءة “ميد 42” وسهولة الوصول إليه مقارنة بالنماذج المغلقة والأكبر حجماً، ويرسخ مكانته الرائدة بين تقنيات النماذج اللغوية السريرية الكبيرة المتاحة للجميع.
وفي هذا السياق، قال أشيش كوشي، رئيس العمليات التشغيلية للمجموعة في M42: “يسعدنا إطلاق الإصدار الثاني من ’ميد 42‘، والذي يمثل خطوة طموحة لتحقيق رسالتنا للاستفادة بمسؤولية من قوة الذكاء الاصطناعي بشكل يعود بالنفع على المرضى وممتهني الرعاية الصحية. ويقربنا هذا الإصدار من تحقيق رؤيتنا لتأسيس منصة مرنة ومتعددة الوسائط مدعومة بالذكاء الاصطناعي تجمع بين نماذج الخبراء والبيانات الصحية، بما يشمل النصوص وعلم الجينوم والسجلات الصحية وتقارير التصوير. وعبر تمكين هذه النماذج من التعاون والخروج بالرؤى المستقاة من مصادر بيانات عديدة، نهدف لمعالجة تحديات الرعاية الصحية المعقدة التي تتطلب منهجية متعددة النماذج. وتؤكد جهودنا المستمرة لتطوير ’ميد 42‘ على التزامنا بتحقيق هذه الرؤية”.
وشدد أشيش كوشي على أهمية النظر في كل من المؤشرات التنبؤية والتفاعلية عند تقييم أداء “ميد 42″، وأضاف: “تمثل المعايير الرائدة مثل امتحان الترخيص الطبي الأمريكي مؤشرات قيّمة وهامة على قدرات النموذج العالية. وعلى أي حال، فإن مقياس النجاح الحقيقي هو أداؤه على أرض الواقع ضمن تطبيقات محددة. ولهذا الغرض، تقوم فرقنا متعددة التخصصات من خبراء الذكاء الاصطناعي والأطباء والعلماء بإجراء دراسات بحثية لتقييم أداء ’ميد 42‘ وتحسينه بشكل شامل في البيئات السريرية”.
ويكشف “ميد 42” عن قدرات الأتمتة في قطاع الرعاية الصحية عبر تبسيط عمليات التوثيق، والحد من الأعباء الإدارية، ودعم ممتهني الرعاية الصحية. وييسر نموذج الذكاء الاصطناعي عملية استعادة الرؤى ذات الصلة، والبحث باستخدام سجلات المريض، وتلخيصها. وعلاوة على ذلك، يجري تقييم “ميد 42” لقدرته على إعداد الاستراتيجيات العلاجية الشخصية من خلال دراسة السجل الطبي للمريض وإيجاد أفضل الإجراءات بالنسبة له. ويظهر النموذج أيضاً قدرات واعدة على العمل كأداة تدعم الأطباء في اتخاذ القرارات السريرية، وتساعد كوادر الصيدلة على اتخاذ قرارات دقيقة حول الجرعات الدوائية، في حين يدعم الباحثين في مراجعة الأدبيات العلاجية بكفاءة.
ويتوفر “ميد 42” عبر منصة Hugging Face، يما يتيح للمجتمع العلمي العالمي والمطورين اختباره والمساهمة فيه ومراجعته وتقييمه. وعبر إتاحة “ميد 42” على نطاق واسع، تهدف M42 لتسريع وتيرة الابتكار في الذكاء الاصطناعي، وتمكين الخبراء حول العالم من تطوير وتوسيع تطبيقاتها لتغطي مختلف الميادين الطبية، بما يقود في نهاية المطاف لتطوير رعاية المرضى والبحوث الطبية.