النهار
الخميس 9 يوليو 2026 05:36 صـ 23 محرّم 1448 هـ
جريدة النهار المصرية رئيس مجلس الإدارة ورئيس التحريرأسامة شرشر
محافظ الدقهلية يشهد العرض المسرحي ”فتاة المترو” ضمن فعاليات المهرجان القومي للمسرح المصري في دورته التاسعة عشرة . مكتبة الإسكندرية تستضيف ندوة ”مبدعات في بلاط صاحبة الجلالة” ضمن فعاليات معرض الكتاب «إي آند مصر» الراعي الرسمي للمنتخب تهنئ الفراعنة بالإنجاز التاريخي في كأس العالم مكتبة الإسكندرية تنظم ندوة بعنوان ”إشكاليات مفهوم القرية في أدبيات علم الاجتماع المعاصر” نبيل فهمي يلتقي وزير العمل اللبناني ويؤكد أن لبنان في صلب إهتمامات الجامعة العربية ”خلف الله” يتابع جاهزية مركز المؤتمرات والمعارض الدولي والحديقة المتحفية بالمدينة التراثية الضويني يشارك في في المنتدى الدولي للحضارة الإسلامية بأوزبكستان مفتي الجمهورية يؤكد عمق العلاقات المصرية الأوزبكية ويدعو إلى تعزيز التعاون في نشر ثقافة السلام ومواجهة التطرف عضو الهيئة الاستشارية العليا لفضيلة المفتي: التوافق والاحترام وتحمل المسؤولية أهم من التصورات الرومانسية في نجاح الحياة الزوجية عندما ينقلب السحر على الساحر.. أوروبا تُكوّن النجوم.. وإفريقيا تحصد الثمار اتحاد الكرة يكافئ حسام حسن بتجديد عقده بعد الملحمة المونديالية أمام الأرجنتين:- أمين صندوق ”الصحفيين” يكشف سبب تأخر صرف بدل التدريب والتكنولوجيا

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