الأبحاث في مجال: المعلوماتية الصحية (Health Informatics)
-
معضلة تقليل المهارات: الدماغ مقابل الأتمتة
2026 | المؤلف: Shereen El Tarhouny وآخرون | المجلة: Frontiers in Medicine | المجال: المعلوماتية الصحية (Health Informatics)تسلط خاتمة ورقة البحث الضوء على التهديد الكبير الذي يشكله نقص المهارات في التعليم الطبي وممارسة الرعاية الصحية. يمكن أن يعزز نقص المهارات الاعتماد المفرط على التكنولوجيا في تشخيص وإدارة المرضى، مما قد يؤدي إلى تراجع في الكفاءات السريرية وتدهور في جودة خدمات الرعاية الصحية. لتخفيف المخاطر المرتبطة بنقص المهارات، يدعو المؤلفون إلى اتخاذ تدابير…
-
نموذج لغوي كبير لرعاية القلب المعقدة
2026 | المؤلف: Jack W. O’Sullivan وآخرون | المجلة: Nature Medicine | المجال: المعلوماتية الصحية (Health Informatics)تناقش هذه الفقرة التحديات التي تطرحها ندرة خبرة المتخصصين الفرعيين في أمراض القلب، لا سيما في إدارة الحالات المعقدة مثل اعتلال عضلة القلب الوراثي. لمعالجة هذه المشكلة، تقيم الدراسة فعالية نظام الذكاء الاصطناعي “أرتيكوليت ميديكال إنتليجنس إكسبلورر” (AMIE)، وهو نظام قائم على نموذج لغة كبير، في تعزيز اتخاذ القرارات السريرية. تم إجراء تجربة عشوائية محكومة…
-
موثوقية نماذج اللغة الكبيرة كمساعدين طبيين للجمهور العام: دراسة مسجلة مسبقًا عشوائية
2026 | المؤلف: Andrew M. Bean وآخرون | المجلة: Nature Medicine | المجال: المعلوماتية الصحية (Health Informatics)تبحث الدراسة في فعالية نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) في مساعدة الجمهور بالنصائح الطبية، وخاصة في تحديد الحالات الأساسية وتحديد الإجراءات المناسبة في عشرة سيناريوهات طبية. في دراسة محكومة شملت 1,298 مشاركًا، أدت المجموعة التي استخدمت LLMs (GPT-4o، Llama 3، Command R+) بشكل جيد في العزل، حيث حددت الحالات الطبية بدقة في 94.9% من الحالات وقرارات…
-
الذكاء الاصطناعي المستقل، البحث العلمي، والقيم الإنسانية
2026 | المؤلف: David B. Resnik وآخرون | المجلة: AI and Ethics | المجال: المعلوماتية الصحية (Health Informatics)تتناول الورقة البحثية الدور المتطور للذكاء الاصطناعي (AI) في البحث العلمي، مشددة على الانتقال من الذكاء الاصطناعي كأداة تحت إشراف إلى وكلاء شبه مستقلين قادرين على إجراء مهام البحث. يثير هذا التقدم مخاوف أخلاقية كبيرة، خاصة مع اقترابنا من مستقبل محتمل حيث يعمل الذكاء الاصطناعي بشكل مستقل. تشمل القضايا الرئيسية المحددة خطر البحث غير الأخلاقي،…
-
التعاون بين الإنسان ونموذج اللغة الكبير في الطب السريري: مراجعة منهجية وتحليل تلوي
2026 | المؤلف: Guoyong Wang وآخرون | المجلة: npj Digital Medicine | المجال: المعلوماتية الصحية (Health Informatics)يقدم قسم ورقة البحث نظرة عامة على مراجعة منهجية تفحص فعالية التعاون بين الإنسان والذكاء الاصطناعي (H+AI) باستخدام نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) في الإعدادات السريرية. وفقًا لإرشادات PRISMA 2020، قام المؤلفون بتحليل عشرة دراسات تمت مراجعتها من قبل الأقران وثلاثة منشورات مسبقة، مع التركيز على جوانب مختلفة من التفكير السريري، والتوثيق، والتفسير. تشير النتائج إلى…
-
التفاعل والتعاون بين الإنسان والذكاء الاصطناعي في الأشعة: من الأطر المفاهيمية إلى التنفيذ المسؤول
2026 | المؤلف: Burak Kocak وآخرون | المجلة: Diagnostic and Interventional Radiology | المجال: المعلوماتية الصحية (Health Informatics)تقدم هذه القسم نظرة عامة على الدور المتطور للذكاء الاصطناعي (AI) في الرعاية الصحية، وخاصة في التصوير التشخيصي. في البداية، قوبل اعتماد الذكاء الاصطناعي في الأشعة بمخاوف بشأن قلق الأتمتة، حيث أثارت الأداءات الخوارزمية المثيرة للإعجاب مخاوف من استبدال الممارسين البشريين. ومع ذلك، تحول السرد نحو رؤية الذكاء الاصطناعي كشريك معرفي يكمل بدلاً من أن…
-
تقييم نماذج اللغة الكبيرة لامتحان الترخيص الطبي باستخدام GPT-4.0، وERNIE Bot 4.0، وGPT-4o
2026 | المؤلف: Luoyu Lian وآخرون | المجلة: Bioengineering | المجال: المعلوماتية الصحية (Health Informatics)هذه الدراسة أجرت تقييمًا منهجيًا لأداء ثلاثة نماذج لغوية كبيرة متقدمة (LLMs)—GPT-4.0، ERNIE Bot 4.0، وGPT-4o—في امتحان الترخيص الطبي الصيني لعام 2023، باستخدام مجموعة بيانات تتكون من 600 سؤال موحد عبر ثلاثة أقسام: الشمولية الطبية الأساسية، الشمولية الطبية السريرية، والشمولية الإنسانية والطب الوقائي. كشفت النتائج أن كل من ERNIE Bot 4.0 وGPT-4o تفوقا بشكل كبير…
-
تقييم قابلية القراءة والموثوقية والجودة العلمية لنماذج اللغة الكبيرة في التواصل حول علم الأعضاء
2026 | المؤلف: Meng Sun وآخرون | المجلة: Frontiers in Bioengineering and Biotechnology | المجال: المعلوماتية الصحية (Health Informatics)تقيّم هذه الدراسة أداء خمسة نماذج لغوية كبيرة (LLMs)—GPT-5، DeepSeek، Doubao، Tongyi Qianwen، وWenxin Yiyan—في تقديم تفسيرات تتعلق بالأورغانويد، وهي تقنية رئيسية في علم الأورام الدقيق. باستخدام مجموعة مختارة من ثلاثين سؤالًا متعلقًا بالأورغانويد، تم تقييم النماذج بناءً على مقياس C-PEMAT-P، ودرجة الجودة العالمية (GQS)، ومؤشرات القراءة المختلفة. أظهرت النتائج وجود تفاوتات كبيرة في الأداء،…
-
التأثير على قبول الجمهور للذكاء الاصطناعي (AI) في تقديم الرعاية الصحية
2026 | المؤلف: Selin Aras وآخرون | المجلة: Frontiers in Digital Health | المجال: المعلوماتية الصحية (Health Informatics)تستكشف هذه الدراسة العوامل التي تؤثر على اعتماد الذكاء الاصطناعي (AI) في الرعاية الصحية بين البالغين في الولايات المتحدة، مع تسليط الضوء على عدم التساوي في دمج الذكاء الاصطناعي عبر مختلف الفئات السكانية. أظهر استطلاع مقطعي أُجري مع 568 مشاركًا أن العمر الأكبر، والجنس الذكوري، والدخل المنخفض أثروا سلبًا على الرغبة في اعتماد الذكاء الاصطناعي،…
-
استراتيجيات لتطوير كفاءات الذكاء الاصطناعي في التعليم العالي
2026 | المؤلف: Miroslava Nadkova Petrova | المجلة: Frontiers in Education | المجال: المعلوماتية الصحية (Health Informatics)تتناول هذه الدراسة الاستكشافية دمج كفاءات الذكاء الاصطناعي (AI) في التعليم العالي، مع التأكيد على الحاجة إلى تطوير استراتيجي استجابةً للتأثير التحويلي للذكاء الاصطناعي على الصناعات والأدوار المهنية. باستخدام منهجية دلفي المعتمدة على نموذج لغة كبير (LLM)، تحدد الأبحاث الكفاءات الأساسية للذكاء الاصطناعي، وتفحص الحواجز أمام الدمج، وتضع استراتيجيات قابلة للتنفيذ لتطوير الكفاءات. تشمل المخرجات…