“الهيئة السعودية للبيانات” بالشراكة مع “كاوست” تُطلقان نموذج MiniGPT-Med

Mariam

أعلنت الهيئة السعودية للبيانات والذكاء الاصطناعي “سدايا” وجامعة الملك عبدالله للعلوم والتقنية (كاوست) عن إطلاق مشروع جديد ومبتكر يستهدف تحسين مستوى الخدمات الطبية من خلال تقنيات متقدمة، ويعد هذا الإعلان خطوة مهمة نحو مستقبل أفضل في مجال الرعاية الصحية، حيث يقدم هذا المشروع حلولًا جديدة وفريدة من نوعها.

“الهيئة السعودية للبيانات” بالشراكة مع “كاوست” تُطلقان نموذج MiniGPT-Med

"سدايا" و"كاوست" تُطلقان نموذج MiniGPT-Med
“سدايا” و”كاوست” تُطلقان نموذج MiniGPT-Med

أطلقت الهيئة السعودية للبيانات والذكاء الاصطناعي “سدايا” بالتعاون مع جامعة الملك عبدالله للعلوم والتقنية (كاوست) نموذجًا لغويًا ضخمًا متعدد الوسائط يُدعى MiniGPT-Med، ويهدف هذا النموذج المتقدم إلى مساعدة الأطباء في تشخيص الأشعة الطبية بسرعة ودقة عالية باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي.

كما يمكن للنموذج تحليل صور طبية مثل: الأشعة السينية والأشعة المقطعية والتصوير بالرنين المغناطيسي، وتوليد تقارير طبية مفصلة، والإجابة على الأسئلة الطبية البصرية، وتحديد ووصف الأمراض.

يُعتبر MiniGPT-Med تطورًا هامًا في مجال الرعاية الصحية، حيث يُعزز من دقة وكفاءة التشخيص الطبي، وتم تطوير النموذج من قبل فريق علمي متخصص من “سدايا” و”كاوست”، بما في ذلك مشاركة بارزة من المهندسات السعوديات، مما يعكس الدور المتزايد للمرأة في مجالات التكنولوجيا والذكاء الاصطناعي في المملكة.

إمكانيات MiniGPT-Med المتعددة

أوضح الدكتور أحمد بن زكي السنان، رئيس الفريق العلمي في سدايا ومستشار الذكاء الاصطناعي في المركز الوطني للذكاء الاصطناعي، أن نموذج MiniGPT-Med يتيح للمستخدم إدخال صور طبية مثل الأشعة السينية والأشعة المقطعية والرنين المغناطيسي، ويمكنه القيام بعدة مهام منها:

  • توليد التقارير الطبية : يقوم بإنشاء تقارير شاملة بناءً على الصور الطبية المدخلة.
  • الإجابة على الأسئلة البصرية الطبية (VQA) : يوفر إجابات دقيقة للأسئلة المتعلقة بالصور الطبية.
  • التحديد الوصفي للأمراض : يحدد ويوصف الأمراض الموجودة في الصور.
  • اكتشاف موقع المرض : يحدد موقع الأمراض بدقة.
  • التعرف على الأمراض : يميز بين أنواع الأمراض المختلفة ويقدم وصفًا طبيًا مستندًا على الصور.

كما أضاف الدكتور السنان أن النموذج تم تدريبه على مجموعة متنوعة من الصور الطبية مما يمنحه تنوعًا ملحوظًا وقدرة على التعامل مع طرق التصوير المختلفة، وقد حقق النموذج أداءً متطورًا في إنشاء التقارير الطبية بنسبة تفوق أفضل نموذج سابق بنسبة 19%.

دور المهندسات السعوديات في تطوير النموذج

دور المهندسات السعوديات في تطوير نموذج MiniGPT-Med يتمثل في الآتي:

  • مشاركة فعالة في الفريق التطويري : شاركت مهندسات سعوديات في فريق تطوير النموذج، مما يعكس مساهمتهن الفعالة في المشروع.
  • التخصص في الذكاء الاصطناعي : تخصصت المهندسات في مجالات الذكاء الاصطناعي، مما مكنهن من المساهمة بشكل مباشر في تحسين أداء النموذج.
  • مشاركة بارزة : من بين المهندسات المشاركات، رنيم الناجم، أسماء الخالدي، ليان العبداللطيف، وروان اليحيى، قدمن مساهمات متميزة في تطوير النموذج.
  • تحقيق تقدم ملحوظ : كانت مشاركتهن جزءً من الجهود التي أدت إلى تحقيق تقدم بنسبة 19% في أداء النموذج مقارنة بالنماذج السابقة.
  • تمثيل المرأة في التكنولوجيا : تعكس مشاركة النساء السعوديات في تطوير هذا النموذج التقدم الذي تحرزه المرأة السعودية في مجالات التكنولوجيا والذكاء الاصطناعي.

آفاق مستقبلية وتحسينات في تشخيص الأمراض

من جهته، أكد البروفيسور محمد الحسيني، رئيس الفريق البحثي في كاوست، أن النموذج قادر على أداء مهام مثل إنشاء التقارير الطبية والإجابة على الأسئلة المرئية، مما يسهم في تحسين دقة التشخيص ومعايير VQA، وهذه التقنيات المتقدمة تساهم في تطوير أداء ممارسات الأشعة الطبية، وتقديم تشخيصات أكثر دقة وشمولية.

في الختام نكون ذكرنا لكم كل ما يتعلق بخبر “سدايا” و”كاوست” تُطلقان نموذج MiniGPT-Med من تفاصيل هامة.