الأبحاث ضمن الموضوع الرئيسي: الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية والتعليم
-
نحو الذكاء الاصطناعي التشخيصي المحادثاتي
Towards conversational diagnostic artificial intelligenceتقدم البحث AMIE (مستكشف الذكاء الطبي الواضح)، وهو نظام ذكاء اصطناعي قائم على نموذج لغة كبير (LLM) مصمم لتعزيز الحوار بين الأطباء والمرضى، وهو أمر حاسم للتشخيص الفعال والإدارة في الطب. يستخدم AMIE بيئة محاكاة قائمة على اللعب الذاتي لتحسين التعلم عبر ظروف الأمراض والتخصصات المختلفة. يقيم الدراسة أداء AMIE مقابل أطباء الرعاية الأولية من…
-
تنفيذ نماذج اللغة الكبيرة في الرعاية الصحية مع تحقيق التوازن بين السيطرة، والتعاون، والتكاليف، والأمان
Implementing large language models in healthcare while balancing control, collaboration, costs and securityإن دمج نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) في الرعاية الصحية يقدم فرصًا كبيرة للتقدم، ولكنه يتضمن أيضًا تحديات تقنية وأخلاقية وتنظيمية متنوعة. تسهل نماذج LLM المغلقة من الشركات الخاصة النشر بسهولة أكبر لكنها تثير مخاوف بشأن خصوصية البيانات والاعتماد على البائعين. بالمقابل، توفر نماذج LLM المفتوحة، التي يمكن تشغيلها على الأجهزة المحلية، تخصيصًا معززًا لكنها تتطلب…
-
التحقيق في إرشادات وسياسات مؤسسات التعليم العالي بشأن استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي في التعليم والتعلم والبحث والإدارة
Investigating the higher education institutions’ guidelines and policies regarding the use of generative AI in teaching, learning, research, and administrationتستكشف هذه الدراسة الإرشادات من أفضل 50 جامعة أمريكية بشأن دمج الذكاء الاصطناعي التوليدي (GenAI) في السياقات الأكاديمية والإدارية. باستخدام نهج مختلط، استخدمت البحث نمذجة الموضوعات، وتحليل المشاعر، والتحليل النوعي الموضوعي للحصول على فهم دقيق لاستجابات المؤسسات تجاه GenAI. حددت نمذجة الموضوعات أربعة مواضيع رئيسية: دمج GenAI في التعلم والتقييم، وتطبيقه في الوسائط البصرية ومتعددة…
-
استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي في الرعاية الصحية: فرص للتميز السريري والكفاءة الإدارية
Generative Artificial Intelligence Use in Healthcare: Opportunities for Clinical Excellence and Administrative Efficiencyتقدم هذه القسم نظرة عامة على الإمكانيات التحويلية للذكاء الاصطناعي التوليدي (Gen AI) في الرعاية الصحية، مع تسليط الضوء على تطبيقاته في كل من البيئات السريرية وغير السريرية. في البيئات السريرية، يسهل Gen AI تطوير خطط علاج شخصية، وتوليد بيانات اصطناعية، وتحليل الصور الطبية، مما يعزز دقة التشخيص وكفاءة العمليات. بالإضافة إلى ذلك، يقوم بأتمتة…
-
تعزيز الصحة النفسية باستخدام الذكاء الاصطناعي: الاتجاهات الحالية وآفاق المستقبل
Enhancing mental health with Artificial Intelligence: Current trends and future prospectsتستكشف المراجعة دمج الذكاء الاصطناعي (AI) في الرعاية الصحية النفسية، مع تسليط الضوء على إمكانياته التحويلية والاعتبارات الأخلاقية التي ترافق تطبيقه. تلخص النتائج من الدراسات الحديثة وأمثلة على استخدام الذكاء الاصطناعي، مثل الكشف المبكر عن اضطرابات الصحة النفسية، وخطط العلاج الشخصية، والمعالجين الافتراضيين المدعومين بالذكاء الاصطناعي. تؤكد المراجعة على أهمية معالجة التحديات الأخلاقية المتعلقة بالخصوصية،…
-
دور الذكاء الاصطناعي في المستشفيات والعيادات: تحويل الرعاية الصحية في القرن الحادي والعشرين
The Role of AI in Hospitals and Clinics: Transforming Healthcare in the 21st Centuryتسلط المراجعة الضوء على الإمكانات التحويلية للذكاء الاصطناعي (AI) في معالجة التحديات الحرجة التي تواجه أنظمة الرعاية الصحية العالمية، مثل ارتفاع التكاليف، والوصول المحدود، والطلب على الرعاية الشخصية. تقوم بتقييم تكامل الذكاء الاصطناعي عبر مجالات الرعاية الصحية المختلفة، بما في ذلك اتخاذ القرارات السريرية، وإدارة المستشفيات، وتحليل الصور الطبية، ومراقبة المرضى من خلال التقنيات القابلة…
-
الذكاء الاصطناعي التوليدي في الممارسة الطبية: استكشاف متعمق لتحديات الخصوصية والأمان
Generative AI in Medical Practice: In-Depth Exploration of Privacy and Security Challengesتستكشف ورقة البحث الإمكانيات التحويلية للذكاء الاصطناعي التوليدي (AI) في الرعاية الصحية، وخاصة في مجالات مثل التشخيص الطبي، واكتشاف الأدوية، والمساعدين الصحيين الافتراضيين، والبحث الطبي، ودعم اتخاذ القرارات السريرية. بينما يقدم الذكاء الاصطناعي التوليدي تقدمًا كبيرًا في هذه المجالات، فإنه يقدم أيضًا تحديات حرجة تتعلق بالخصوصية والأمان، خاصة فيما يتعلق بحماية المعلومات الصحية. تهدف الدراسة…
-
هندسة المطالبات في التوافق والموثوقية مع الإرشادات المستندة إلى الأدلة لنماذج اللغة الكبيرة
Prompt engineering in consistency and reliability with the evidence-based guideline for LLMsيقدم قسم “النتائج” النتائج الرئيسية للدراسة، مع تسليط الضوء على النتائج المهمة المستمدة من الإجراءات التجريبية أو التحليلية المستخدمة. تشير البيانات إلى أن الفرضية الرئيسية كانت مدعومة، حيث كشفت التحليلات الإحصائية عن وجود علاقة قوية بين المتغيرات قيد الدراسة. على وجه التحديد، تظهر النتائج أن التدخل أدى إلى تحسين قابل للقياس في النتائج المستهدفة، كما…