نفخر بالإعلان عن نشر بحثنا الجديد في مجلة الصحة الرقمية (Digital Health) المرموقة عالميًا. تتناول هذه الدراسة أحدث المنهجيات في الذكاء الاصطناعي الطبي، وهي تقنية “التوليد المعزز بالاسترجاع” (RAG).
ما أهمية هذا البحث؟
على الرغم من القدرات المذهلة للنماذج اللغوية الكبيرة مثل GPT في توليد النصوص، إلا أنها تواجه قيودًا تتعلق بحداثة المعلومات ودقة المحتوى العلمي. تُظهر هذه الدراسة أن دمج وحدات البحث الخارجية مع هذه النماذج يمكن أن يعزز بشكل كبير جودة الاستجابات في التطبيقات الطبية.
ما الذي يستعرضه المقال؟
يقدم المقال مراجعة تحليلية للأبحاث التي استخدمت تقنية RAG لتحسين أداء الذكاء الاصطناعي في المجال الطبي. تشمل أبرز مزايا هذا النهج:
- الوصول المتزامنإلى ذاكرة النموذج ومصادر المعلومات الطبية عبر الإنترنت
- تقليل الأوهام الناتجة عن النموذج(Hallucinations)
- تحسين الدقة والواقعيةفي الإجابات على الأسئلة السريرية واتخاذ القرارات
أكثر من مجرد مراجعة: خارطة طريق للبحث المستقبلي
لا يقتصر المقال على استعراض الأبحاث الحالية فحسب، بل يحدد أيضًا الفجوات البحثية ويقترح مسارات لتصميم أطر تقييم أكثر دقة في المشاريع المستقبلية، بما في ذلك:
- الحاجة إلى اختبارات مقارنة صارمة
- تطوير مصادر موحدةلاستخراج المعلومات
- فهم أعمق لتفاعل المستخدم مع الأنظمة
حكمة تتصدر مسيرة دمج النماذج اللغوية مع أنظمة RAG المخصصة
يعمل فريقنا المتخصص في الذكاء الاصطناعي حاليًا على تطوير أنظمة صحية تعتمد على هذا الإطار، مثل:
- روبوتات الدردشة لتشخيص الأعراض
- أدوات التثقيف الصحي
- أنظمة دعم القرار الطبي
نحو مستقبل أذكى في الصحة الرقمية
يعمل فريقنا البحثي، المكون من أكثر من 100 خبير في المجالات الطبية والتقنية، على تصميم الجيل القادم من أدوات الذكاء الاصطناعي لتحويل النظام الصحي، بدءًا من:
- روبوتات الدردشة المتخصصة
- منصات التعلم العميق
- نماذج التنبؤ بالأمراض
- أنظمة إدارة المرضى الذكية
إلى جانب النشر في المجلات العلمية المرموقة، تتبنى حكمة منهجًا رياديًا في تسويق منتجاتها المبتكرة، كما أقامت شراكات واسعة مع شركة نوفاريا الكندية (Novarea Inc.)، بالإضافة إلى الجامعات ومراكز الأبحاث والأطباء الممارسين وحاضنات الأعمال المحلية والدولية.
للمزيد من التفاصيل، يمكنكم الاطلاع على البحث المنشور أو التواصل مع فريقنا