النهار
السبت 3 يناير 2026 05:40 صـ 14 رجب 1447 هـ
جريدة النهار المصرية رئيس مجلس الإدارة ورئيس التحريرأسامة شرشر
نجاح 96 عملية جراحية بمستشفى سرس الليان في «يوم في حب مصر» لدعم المرضى وإنهاء قوائم الانتظار سيارة ملاكي تثير الذعر على طريق سريع بدفعها دراجة نارية أمامها وسط تطاير شرر كثيف مشاجرة داخل محل تنتهي بجريمة قتل.. زوجة تنهي حياة زوجها طعنًا بسكين في مسطرد الزمالك يبدأ مفاوضاته مع مصطفى معوض لتعزيز خط الدفاع الكل حزين عليها.. مصرع فتاة إثر حادث صدمتها سيارة ملاكي في قنا «العائلة لاعب خفي في السياسة المصرية».. كتاب جديد يفكك سرّ استمرار النفوذ النيابي للعائلات النيابة تُنهي حبس متهمي واقعة فرح كروان مشاكل وتفرض كفالات بالجملة ضربة جديدة للمخالفات.. غلق قاعات الأفراح المقامة على ترعة الإسماعيلية بشرق شبرا الخيمة «برايل لغة النور».. دار الكتب تحتفي باليوم العالمي للكتابة للمكفوفين وتفتح أبواب المعرفة بلا حواجز هل ستطبّع السعودية علاقاتها مع إسرائيل خلال عام 2026؟ هل سيُجبر زيلينسكي على التخلي عن إقليم دونباس كجزء من اتفاق سلام لأوكرانيا خلال 2026؟ هل ستنتهي الرسوم الجمركية التي فرضها ترامب بنهاية عام 2026؟

تكنولوجيا وانترنت

«مايكروسوفت »تطلق أداة ذكية لتشخيص الأمراض تتفوق علي الاطباء

أعلنت شركة مايكروسوفت تطوير أداة تشخيص طبي جديدة تعمل بالذكاء الاصطناعي، تُعرف باسم Microsoft AI Diagnostic Orchestrator (MAI-DxO)، وتزعم الشركة أنها أكثر دقة بأربع مرات من الأطباء البشر في تشخيص الحالات المعقدة، في خطوة قد تمهّد لتحول جذري في عالم الرعاية الصحية.

ويعتمد النظام على “منسّق تشخيصي” يجمع خمسة وكلاء ذكاء اصطناعي افتراضيين يؤدون أدوارًا مختلفة، مثل اقتراح الفرضيات أو اختيار الفحوصات الطبية، ويخوضون نقاشًا جماعيًا لاختيار أفضل مسار للتشخيص، ضمن آلية تُعرف بـ “سلسلة النقاش”، وهي تُمكّن الباحثين من تتبّع طريقة تفكير الذكاء الاصطناعي خطوة بخطوة.

وقد اختبر فريق من الباحثين أداة MAI-DxO باستخدام أكثر من 300 حالة طبية منشورة في الدورية الطبية New England Journal of Medicine، وهي من أكثر الحالات تعقيدًا، مع تقييم قدرة الأداة على الوصول إلى التشخيص الصحيح ومقارنة أدائها بأداء الأطباء. وقد نجح النظام في تشخيص 85.5% من الحالات بنحو دقيق، مقارنةً بنسبة قدرها 20% فقط لدى الأطباء، الذين لم يُسمح لهم خلال التجربة بالرجوع إلى المراجع أو طلب المساعدة من زملائهم.

ومن اللافت أن النظام استخدم نماذج لغوية ضخمة من شركات مثل OpenAI وميتا وأنثروبيك وجوجل و xAI و DeepSeek، لكنه حقق أفضل أداء عند استخدام نموذج o3

كما أن نماذج الذكاء الاصطناعي كانت مبرمجة لتكون واعية بالتكاليف، مما ساعد في تقليل عدد الفحوصات المطلوبة للوصول إلى التشخيص الصحيح، وتوفير مئات الآلاف من الدولارات في بعض الحالات.

موضوعات متعلقة