النهار
الثلاثاء 17 فبراير 2026 02:06 مـ 29 شعبان 1447 هـ
جريدة النهار المصرية رئيس مجلس الإدارة ورئيس التحريرأسامة شرشر
ماهر مقلد يكتب: أسامة شرشر «أنا وياسر عرفات».. الكنز المخفى موعد مباراة الزمالك وأوتوهو الكونغولي في ربع نهائي الكونفدرالية مواعيد مباريات منتخب مصر أمام السعودية وإسبانيا والبرازيل قبل كأس العالم موعد مباراة الزمالك وسيراميكا فى كأس مصر العوضي ومصطفى شعبان في المقدمة.. ART تكشف خريطتها الدرامية لشهر رمضان نور الشربيني تتوج ببطولة تكساس للاسكواش بعد الفوز على بطلة أمريكا وزير الاتصالات يغادر إلى الهند للمشاركة في قمة تأثير الذكاء الاصطناعي AI Impact Summit 2026 رئيس جامعة المنوفية يعلن فوز فريق Replast Build بالمركز الأول في Hult Prize على مستوى الجامعة في أول يوم عمل عقب تجديد الثقة .. محافظ الشرقية: المرحلة المقبلة عنوانها ”العمل الجاد والشفافية والتواجد الميداني المستمر لتلبية مطالب واحتياجات... الأهلى مع سبورتنج والجزيرة أمام الزمالك فى رابع جولات قبل نهائى دورى رجال الطائرة موعد مباراة الأهلى والجونة فى الدوري المصري والقناة الناقلة احمد دياب: لا خطورة من إقامة مباريات الدورى فى بداية رمضان وخطة لدمج الأندية الجماهيرية

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