`
(SeaPRwire) – نيويورك، 30 أبريل 2025 — تظهر دراسة جديدة أن أدوات الذكاء الاصطناعي (AI) تحسن بشكل كبير من سهولة قراءة المواد التعليمية للمرضى (PEMs) عبر الإنترنت، مما يجعلها أكثر سهولة في الوصول إليها.
قاد باحثون في NYU Langone Health الدراسة التي ركزت على سهولة قراءة PEMs المتاحة على مواقع الويب الخاصة بـ American Heart Association (AHA) و American Cancer Society (ACS) و American Stroke Association (ASA). وفقًا للباحثين، تساعد هذه المواد المرضى على اتخاذ قرارات بشأن رعايتهم الصحية، ولكنها غالبًا ما تتجاوز مستوى القراءة الموصى به للصف السادس، مما يجعل فهمها صعبًا على العديد من المرضى.
بالنسبة للدراسة، قام الباحثون بتقييم قدرات ثلاثة نماذج لغوية كبيرة (LLMs) – ChatGPT و Gemini و Claude – لتحسين سهولة قراءة PEMs دون المساس بالدقة. تم تصميم أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية هذه لتبسيط النصوص المعقدة من خلال التنبؤ بالكلمة التالية في الجملة بناءً على بيانات واسعة النطاق من الإنترنت. يمنح التنبؤ بالكلمة التالية هذه النماذج القدرة على إعادة كتابة أي مقال بلغة أبسط حسب التوجيهات.
نُشرت الدراسة عبر الإنترنت في 10 أبريل في Journal of Medical Internet Research، وتضمنت 60 PEMs تم اختيارها عشوائيًا من مواقع AHA و ACS و ASA. طلب الباحثون من LLMs تبسيط مستوى قراءة المواد. أظهرت النتائج أن نتائج سهولة القراءة الأصلية كانت أعلى بكثير من المستوى الموصى به للصف السادس، بمتوسط درجات مستوى الصف 10.7 و 10 و 9.6 على التوالي.
بعد التحسين بواسطة LLMs، تحسنت نتائج سهولة القراءة بشكل كبير عبر جميع مواقع الويب الثلاثة. حسّن ChatGPT سهولة القراءة إلى متوسط مستوى الصف 7.6، و Gemini إلى 6.6، و Claude إلى 5.6. كما تم تقليل عدد الكلمات بشكل كبير، مما جعل المواد أكثر إيجازًا.
قال المؤلف الرئيسي للدراسة Jonah Feldman، MD، المدير الطبي للتحول والمعلوماتية في NYU Langone: “تُظهر دراستنا أن النماذج اللغوية الكبيرة المستخدمة على نطاق واسع لديها القدرة على تحويل المواد التعليمية للمرضى إلى محتوى أكثر قابلية للقراءة، وهو أمر ضروري لتمكين المرضى وتحسين النتائج الصحية.”
قال Feldman، الذي يعمل أيضًا أستاذًا مساعدًا في NYU Grossman Long Island School of Medicine: “تُظهر نتائجنا أنه حتى المواد التعليمية التي يضعها الخبراء، والتي يتم توجيهها بالفعل نحو المرضى، يمكن أن تستفيد من التحسينات التي يحركها الذكاء الاصطناعي.”
يقول الباحثون إن هذه الدراسة تقدم مثالًا على كيف يمكن لمؤسسات الرعاية الصحية تطبيق الذكاء الاصطناعي لجعل التواصل السريري أكثر ملاءمة للمرضى. أظهرت الدراسات السابقة قدرات نماذج الذكاء الاصطناعي على إنشاء تفسيرات تركز على المريض لنتائج اختبارات القلب، وصياغة ردود على استفسارات المشورة الإلكترونية، وإنشاء ملخصات سهلة الاستخدام للتقارير الطبية المعقدة.
قال المؤلف المشارك في الدراسة Paul Testa، MD, JD, MPH، رئيس قسم المعلوماتية الصحية في NYU Langone: “يوضح اتساع عروض الذكاء الاصطناعي الممكنة كيف يمكن الاستفادة من التكنولوجيا لتحويل تجربة المريض عبر أنظمة الرعاية الصحية، وليس فقط في الولايات المتحدة.”
قال Testa، وهو أيضًا أستاذ سريري في NYU Grossman School of Medicine: “هذه الدراسات ليست مجرد دراسات نظرية – بعد إثبات فعاليتها، نقوم بنشاط بوضع أدوات الذكاء الاصطناعي هذه موضع التنفيذ.”
وفقًا لـ Testa، يستخدم فريق NYU Langone بالفعل نفس أدوات الذكاء الاصطناعي في تجربة معشاة ذات شواهد تتضمن ملخصات منشأة بالذكاء الاصطناعي وسهلة الاستخدام للمريض لتعليمات الخروج من المستشفى، بهدف تقييم فعاليتها في تحسين فهم المريض ورضاه. يأمل الباحثون في إظهار أن تقديم تعليمات خروج واضحة وسهلة الوصول سيساعد في ضمان رعاية أفضل بعد الخروج وانتقالات أكثر سلاسة.
قال المؤلف المشارك في الدراسة Jonah Zaretsky، MD، الرئيس المشارك للطب في NYU Langone Hospital — بروكلين: “يعد توليد أدلة واقعية من خلال التجارب العشوائية أمرًا بالغ الأهمية للتحقق من فعالية أدوات الذكاء الاصطناعي في البيئات السريرية.” وأضاف Zaretsky، وهو أستاذ مساعد سريري في NYU Grossman School of Medicine: “يضمن هذا النهج أن الوثائق التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي ليست دقيقة فحسب، بل مفيدة أيضًا للمرضى وعائلاتهم.”
تم تمويل الدراسة ذاتيًا من قبل NYU Langone. بصرف النظر عن Feldman و Testa و Zaretsky، كان باحثو NYU Langone المشاركون في الدراسة هم المؤلف الرئيسي John Will، والمؤلفون المشاركون Mahin Gupta و Aliesha Dowlath.
استفسارات وسائل الإعلام
David March
212-404-3528
دراسة DOI:
10.2196/69955
رابط الدراسة:
المصدر NYU Langone Health System
يتم توفير المقال من قبل مزود محتوى خارجي. لا تقدم SeaPRwire (https://www.seaprwire.com/) أي ضمانات أو تصريحات فيما يتعلق بذلك.
القطاعات: العنوان الرئيسي، الأخبار اليومية
يوفر SeaPRwire تداول بيانات صحفية في الوقت الفعلي للشركات والمؤسسات، مع الوصول إلى أكثر من 6500 متجر إعلامي و 86000 محرر وصحفي، و3.5 مليون سطح مكتب احترافي في 90 دولة. يدعم SeaPRwire توزيع البيانات الصحفية باللغات الإنجليزية والكورية واليابانية والعربية والصينية المبسطة والصينية التقليدية والفيتنامية والتايلندية والإندونيسية والملايو والألمانية والروسية والفرنسية والإسبانية والبرتغالية ولغات أخرى.