تعتبر جراحة الصرع من الخيارات العلاجية المتقدمة التي تهدف إلى إزالة الأنسجة الدماغية المسؤولة عن نشوء النوبات. ومع ذلك، فإن معدل النجاح الحالي لهذه الجراحة يتراوح بين 50% إلى 60% فقط. يعود ذلك جزئيًا إلى التحديات في تحديد المناطق المسببة للنوبات بدقة. في هذا السياق، يمكن أن تلعب النماذج اللغوية الكبيرة مثل ChatGPT دورًا هامًا في تحسين تحديد هذه المناطق.
دور النماذج اللغوية الكبيرة في تحديد مناطق النوبات
تتضمن عملية تحديد المناطق المسببة للنوبات عند المرضى سلسلة من الفحوصات الطبية مثل الرنين المغناطيسي والتخطيط الكهربائي للدماغ. يستخدم الأطباء هذه البيانات لوصف سيميولوجيا النوبة، وهي الأعراض والسلوكيات المرتبطة بالنوبات. ومع ذلك، يختلف وصف هذه السيميولوجيا بين مراكز الصرع المختلفة، مما يسبب تحديات كبيرة في الاتساق الطبي.
أشار الدكتور فينغ ليو من معهد ستيفنز للتكنولوجيا إلى أن استخدام مصطلحات مختلفة لوصف نفس الأعراض يؤدي إلى عدم اتساق يمكن أن يعيق الجراحة. وهنا يأتي دور النماذج اللغوية الكبيرة التي تمتلك قدرة تحليل النصوص المعقدة لمساعدة الأطباء في تفسير السيميولوجيا بدقة أكبر وتحديد المناطق المسببة للنوبات.
فعالية ChatGPT في مقارنة مع الأطباء المتخصصين
في دراسة حديثة، تم تقييم قيمة ChatGPT في تفسير السيميولوجيا وتحديد مواقع النوبات. تضمنت الدراسة مقارنة بين ردود ChatGPT وخبرة خمسة أطباء متخصصين في الصرع. أظهرت النتائج أن ChatGPT قدمت ردودًا متوافقة أو حتى متفوقة على الأطباء في تحديد مناطق النوبات المشتركة مثل الفص الجبهي والصدغي.
ومع ذلك، تفوق الأطباء في تحديد المناطق الأقل شيوعًا مثل القشرة الحزامية والأنسولا. تُظهر هذه النتائج أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يكون أداة مساعدة قوية للأطباء، خاصة عند دمجه مع الخبرة البشرية.
تطوير نموذج EpiSemoLLM لتحسين الأداء
لم يتوقف فريق البحث عند استخدام ChatGPT فقط، بل قاموا بتطوير نموذج لغوي خاص لتحليل السيميولوجيا الصرعية يُدعى EpiSemoLLM. هذا النموذج مصمم خصيصًا لتحسين دقة تحديد المناطق المسببة للنوبات، ويُستضاف على خادم GPU في معهد ستيفنز.
يُعتبر هذا النموذج أداة قيمة في مرحلة التقييم قبل الجراحة، حيث يمكن للأطباء الاعتماد عليه في اتخاذ قرارات مستنيرة بشأن الجراحة. يعتقد الدكتور ليو أن التعاون بين الأطباء والذكاء الاصطناعي قد يحقق أفضل النتائج في علاج الصرع.
الخاتمة
يمثل استخدام النماذج اللغوية الكبيرة مثل ChatGPT وإصدارها المحسن EpiSemoLLM خطوة مهمة نحو تحسين جراحة الصرع. توفر هذه النماذج أدوات تحليل متقدمة تساعد الأطباء في تحديد دقيق للمناطق المسببة للنوبات، مما يزيد من فرص نجاح الجراحة. كما أن دمج الذكاء الاصطناعي مع الخبرة البشرية يمكن أن يعزز من دقة التشخيص واتخاذ القرارات العلاجية المناسبة. من الواضح أن الذكاء الاصطناعي قد يغير مستقبل الرعاية الصحية بشكل إيجابي، خاصة في المجالات المعقدة مثل علاج الصرع.
