موسسه توسعه دانش، پژوهش و فناوری فرزان با افتخار از انتشار مقاله خود در مجله معتبر Digital Health خبر میدهد. این تحقیق به بررسی یکی از پیشرفتهترین رویکردهای ترکیبی در هوش مصنوعی پزشکی، یعنی تولید تقویتشده با بازیابی (RAG)، میپردازد. این مقاله با عنوان: “Enhancing medical AI with retrieval-augmented generation: A mini narrative review” منتشر شده است.
📌 چرا این مقاله مهم است؟
مدلهای زبانی بزرگ مانند GPT، بهرغم توانایی چشمگیر در تولید متن، محدودیتهایی در بهروز بودن و دقت محتوای علمی دارند. مقاله جدید فرزان نشان میدهد که افزودن ماژول جستوجوی خارجی به مدلهای زبانی، میتواند کیفیت پاسخها را در کاربردهای پزشکی به شکل چشمگیری ارتقا دهد.
چه چیزی را بررسی میکند؟
این مقاله بهصورت روایی به مرور مطالعاتی پرداخته که در آنها از روش RAG برای بهبود عملکرد مدلهای هوش مصنوعی در پزشکی استفاده شده است. مزایای این رویکرد شامل:
- دسترسی همزمان به حافظه مدل و منابع علمی آنلاین یا پایگاههای داده پزشکی
- کاهش “توهم” مدلها (hallucination)
- افزایش دقت و واقعگرایی پاسخها در پرسشهای بالینی و تصمیمسازی
فراتر از مرور: پیشنهاد یک نقشهراه پژوهشی
مقاله، ضمن مرور مطالعات، شکافهای تحقیقاتی موجود را شناسایی کرده و پیشنهاداهایی برای طراحی چارچوبهای ارزیابی دقیقتر در پروژههای آینده ارائه میدهد. از جمله این پیشنهادها میتوان به نیاز به تستهای مقایسهای دقیق، ایجاد منابع استاندارد برای استخراج اطلاعات و درک عمیقتری از تعامل کاربر با سیستم اشاره کرد.
فرزان، پیشرو در تلفیق مدلهای زبانی و سامانههای RAG بومی
گروه هوش مصنوعی فرزان (FAIT) هماکنون در حال توسعه سامانههای هوش مصنوعی در سلامت است که از همین ساختار RAG بهره میبرند. از جمله میتوان به چتباتهای تشخیص علایم بیماری، ابزارهای آموزش سلامت و سیستمهای تصمیمیار پزشکی اشاره کرد. این مقاله، مستند علمی یکی از همین پروژههای در حال رشد است.
بهسوی آیندهای هوشمندتر در سلامت دیجیتال
گروه هوش مصنوعی فرزان با بهرهگیری از تیمی متشکل از ۱۰۰ متخصص برجسته در حوزههای علوم پزشکی و برنامهنویسی، در حال طراحی و توسعه نسل جدیدی از ابزارهای هوش مصنوعی برای تحول نظام سلامت کشور است. از چتباتهای تخصصی و پلتفرمهای یادگیری عمیق گرفته تا مدلهای پیشبینیگر بیماری و سامانههای مدیریت هوشمند بیمار، هر پروژه در فرزان با هدف ارتقای کیفیت خدمات پزشکی و تسهیل دسترسی بیماران به مراقبتهای نوین طراحی میشود.
فرزان علاوه بر انتشار مقالات علمی معتبر در مجلات بینالمللی، با رویکردی کارآفرینانه، به تجاریسازی محصولات نوآورانه میاندیشد و تاکنون همکاریهای گستردهای با دانشگاهها، مراکز تحقیقاتی، متخصصان بالینی و شتابدهندههای ملی و بینالمللی برقرار کرده است.
اگر شما نیز دغدغه ساخت آیندهای هوشمند برای نظام سلامت دارید، به ما بپیوندید. این مسیر به روی تمامی نوآوران، محققان و علاقهمندان حوزههای هوش مصنوعی و علوم پزشکی باز است.
منتظر گامهای بزرگ بعدی باشید!
مطالعه مقاله کامل:
مشاهده مقاله در SAGE Journals
