دراسة : روبوتات الذكاء الاصطناعي تفشل في التشخيص الطبي عند نقص البيانات

كشفت دراسة علمية جديدة نُشرت في مجلة JAMA Network Open يوم الإثنين عن محدودية استخدام روبوتات الذكاء الاصطناعي العامة في مجال التشخيص الطبي، محذّرة من الاعتماد عليها بشكل مباشر في اتخاذ قرارات صحية، خاصة عند التعامل مع بيانات غير مكتملة للمرضى.

وبحسب الدراسة، التي شملت تقييم 21 نموذجاً من نماذج التعلم الآلي التابعة لشركات تكنولوجية رائدة، فإن هذه الأنظمة أظهرت تراجعاً كبيراً في الأداء عند مواجهة ما يُعرف بالتشخيص التفريقي، أي الحالات التي لا تتوفر فيها معلومات طبية كافية أو دقيقة عن المريض.

وأوضحت النتائج أن معدل الخطأ تجاوز 80% لدى جميع النماذج المختبرة في سيناريوهات نقص البيانات، ما يكشف عن ضعف واضح في قدرة هذه الأنظمة على التعامل مع الغموض الطبي.

في المقابل، تحسن أداء النماذج بشكل ملحوظ عندما أُتيحت لها بيانات أكثر شمولاً، حيث انخفضت معدلات الفشل إلى أقل من 40% في التشخيصات النهائية، وسجلت أفضل النماذج دقة تجاوزت 90% في الحالات المكتملة المعلومات.

وتبرز هذه النتائج، وفق الباحثين، إشكالية الاعتماد المفرط على تقنيات الذكاء الاصطناعي في المجال الطبي، خصوصاً في الحالات الواقعية التي غالباً ما تكون فيها بيانات المرضى ناقصة أو غير واضحة، مما قد يؤدي إلى استنتاجات خاطئة إذا لم تتم مراجعتها من قبل مختصين.