كشفت دراسة حديثة نشرتها مجلة “جاما نيتورك أوبن” يوم الإثنين، عن مخاطر الاعتماد على روبوتات الذكاء الاصطناعي العامة في إجراء التشخيصات الطبية، حيث أظهرت النتائج تعثر النماذج الرائدة عند مواجهة معلومات غير مكتملة عن المرضى.
وقيمت الدراسة 21 نموذجاً من نماذج التعلم الآلي التابعة لشركات رائدة، وخلصت إلى أن معدلات الخطأ تجاوزت 80% لجميع النماذج عند الحاجة إلى إجراء ما يُسمى بالتشخيص التفريقي، أي عندما تكون معلومات المريض غير مكتملة.
ووجدت الدراسة أن معدلات الفشل انخفضتإلى أقل من 40% في التشخيصات النهائية التي اعتمدت على بيانات أكثر شمولاً، حيث تجاوزت دقة أفضل النماذج 90%.
ما أهمية ذلك؟تُبرز هذه النتائج مخاطر الاعتماد على التكنولوجيا وحدها لتحديد المشكلات الصحية، خاصةً في الحالات التي قد تكون فيها البيانات التي يُدخلها المستخدمون غامضة أو غير مكتملة.
