نموذج أساسى لشركة Harrison.ai يحقق نتائج متميزة في تحدٍ صحي مستقل بالولايات المتحدة

أعلن Harrison.ai، شركة رائدة في مجال الصحة الرقمية، عن نتائج مبكرة متميزة لنموذجها الأساسي المتخصص في التصوير الشعاعي، Harrison.rad.1، خلال تقييم مستقل وواسع النطاق نظّمه مشفى ماساتشوستس جينيرال بريغهام (MGB) والمعهد العلمي للبيانات في الجمعية الأمريكية للتصوير الشعاعي. شمل التقييم 113 طبيبًا أشعة معتمدًا، الذين أجراء 2840 تقييمًا مُعَمَّى على 117 تقريرًا خلال اجتماع الجمعية السنوي لعام 2025، حيث تم اختبار قدرة النموذج على إنتاج تقارير صدرية مطابقة لجودة التقارير البشرية. في اختبار يشبه تجربة تورينغ، حيث لم يتمكن المقيّمون من التمييز بدقة بين التقارير المكتوبة بالذكاء الاصطناعي والبشرية، حقق Harrison.rad.1 معدل قبول بلغ 65.4% من قبل الأطباء، مقابل 79.6% للتقارير المكتوبة من قبل أطباء الأشعة. هذه النتائج تؤكد تقدمًا سريعًا في قدرة الذكاء الاصطناعي على دعم الكفاءة السريرية، وفقًا لتقييم MGB، الذي وصف النموذج بأنه "أقرب من أي وقت مضى" إلى تحسين كفاءة أطباء الأشعة من خلال توليد تقارير أولية دقيقة. يُعد Harrison.rad.1، الذي أُطلق العام الماضي، نموذجًا أساسيًا مخصصًا للتصوير الشعاعي، تم تدريبه على ملايين الصور بتنسيق DICOM وتقارير أشعة من مختلف التخصصات، مما يمنحه دقة فائقة في التحليل السريري. وقد سبق له التفوق على نماذج عامة مثل OpenAI وAnthropic وGoogle في معيار VQA-Rad، حيث حقق دقة بنسبة 82% في الإجابات المغلقة على الصور الشعاعية البسيطة. النجاح يُعزى إلى البنية التحتية الذكية لـ Harrison.ai، التي تعتمد على بيانات سريرية عالية الجودة، وتمتد من نموذج Annalise Enterprise CXR، وهو جهاز دعم قرار سريري معتمد في أكثر من 40 دولة، وحصل على شهادة FDA 510(k) ووضعه ضمن برنامج الدفع الإضافي لتقنيات جديدة من قبل ميديكير في الولايات المتحدة. كما أظهرت الدراسات أن استخدامه يرفع دقة التشخيص بنسبة 45% عند استخدامه كأداة مساعدة. يُبرز الدكتور أينغوس تران، المدير التنفيذي والمؤسس المشارك لـ Harrison.ai، أهمية هذا التقييم المستقل كخطوة حاسمة نحو تطوير الذكاء الاصطناعي في مجال الأشعة بمسؤولية، مؤكدًا أن العمل لم ينته، وأن الشركة ستواصل تطوير النموذج، وتوسيع الاختبارات، والتعاون مع الجهات التنظيمية لضمان الامتثال المطلوب للاعتماد السريري. من جهته، أشار الدكتور جاريل سيا، المدير العلمي للذكاء الاصطناعي في الشركة، إلى أن التكامل بين النموذج الأساسي ونماذج الدعم السريري مثل Annalise.ai وCTB يُعد أساسًا قويًا لنجاح التوليد التلقائي للتقارير، نظرًا لتدريبها على أكبر مجموعات بيانات مُصنفة يدويًا من قبل أطباء أشعة حول العالم. تُعتبر هذه النتائج دليلاً قويًا على قدرة الذكاء الاصطناعي على مواجهة التحديات الحالية في الرعاية الصحية، مثل الزيادة في كميات التصوير، ونقص الأطباء، وتكديس التقارير، مع الحفاظ على المعايير السريرية العالية.