النهار
السبت 4 أبريل 2026 02:07 صـ 16 شوال 1447 هـ
جريدة النهار المصرية رئيس مجلس الإدارة ورئيس التحريرأسامة شرشر
نائب وزير الخارجية والتعاون الدولي والمصريين بالخارج يلتقي بأبناء الجالية المصرية في سلطنة عمان أفريقيا تتمرد على ”إملاءات المناخ”: هل تشتعل حرب تجارية بين القارة والاتحاد الأوروبي؟ اليماحي : الاعتداء الإيراني السافر على منطقة عجبان ومنشآت حبشان للغاز في الإمارات انتهاك صارخ للقانون الدولي وتهديد مباشر لحياة المدنيين الإنجيلية تحتفل رسميا بعيد القيامة بحضور رئيس الطائفة ومشاركة رموز الدولة المصرية 11 أبريل تكريم ملهم في يوم التوحد العالمي.. «التضامن» تحتفي برائدة دعم ذوي الإعاقة مها هلالي البابا تواضروس الثاني: جمعة ختام الصوم دعوة للتوبة وتجديد النفس قبل أسبوع الآلام د. حامد فارس خبير العلاقات الدولية: خطاب ترامب يكشف فشل أهداف الحرب ويقدم رسائل مزدوجة المالية: الموازنة تضاعف الفائض الأولى 100% وتسجل أعلى رقم تاريخي بـ657 مليار جنيه فات الميعاد.. حين شدّت كوكب الشرق بسمفونية اللاعودة النائب أسامة شرشر يعزي المهندس كريم بدوي وزير البترول والمهندس وليد لطفي رئيس شركة بتروجت في وفاة المهندس حسام صادق خليفة هل تتقاسم أمريكا رسوم عبور السفن في مضيق هرمز مع إيران؟ أستاذ دراسات إسرائيلية يفجر مفاجاة بشأن سقوط النظام الأمريكي

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