يمكن لنماذج اللغة الكبيرة (LLMs) أن تضاهي بالفعل الأطباء ذوي الخبرة أو حتى تتفوق عليهم في مجالات معينة من اتخاذ القرارات السريرية. هذا ما يظهره دراسة حديثة، والتي أفادت عنها JMIR Publications في قسم الأخبار ووجهات النظر الخاص بها.
قارن البحث الأداء التشخيصي لنموذج OpenAI o1 بأداء الأطباء في ثلاث مراحل من رعاية المرضى: في التقييم الأولي في غرفة الطوارئ، وعند الاتصال الأول بالطبيب، وبعد الدخول. كان التقدم في الأداء للذكاء الاصطناعي كبيرًا بشكل خاص في الفرز الأولي، عندما كانت المعلومات المتاحة قليلة.
ومع ذلك، أكد آدم رودمان، أحد الباحثين المشاركين، أن النتائج تؤكد القدرة التشخيصية للنماذج، لكنها لا تجعلها مناسبة للاستخدام المستقل بعد. في حين أن نماذج اللغة جيدة في معالجة المعلومات النصية، إلا أنها لا تستطيع استبدال المعلومات غير النصية التي يكتسبها الأطباء أثناء الفحص البدني أو من خلال الإشارات غير اللفظية.
لذلك، يرى المؤلفون أن أكبر فائدة للتكنولوجيا حاليًا هي كنظام دعم، يمكنه تحذير الأطباء من الأخطاء المحتملة في اتخاذ القرار والعمل ك رأي ثانٍ. ومع ذلك، لكي يكون الاستخدام آمنًا في الممارسة العملية، هناك حاجة إلى دراسات استشرافية إضافية في بيئات سريرية حقيقية.
نُشرت المقالة "هل يمكن تكرار التفكير الشبيه بالبشر في نماذج اللغة الكبيرة للتشخيص السريري؟" بقلم شاليني كاثوريا نارانج في Journal of Medical Internet Research (2026؛28:e103526؛ DOI: 10.2196/103526).
