حقق MOSAIC نسبة 95.6% في ترميز التواصل السريري

MOSAIC هو نظام AI يرمّز المحادثات السريرية عبر عدة أطر للتواصل، وذكرت ورقة في npj Digital Medicine أنه حقق درجة F1 موزونة بلغت 95.6%.

صُمم النظام لمهمة بطيئة ومتشعبة: تحويل كلام المريض والطبيب إلى تسميات منظمة. هذه المهمة تستهلك وقتًا كبيرًا من المرمّزين البشريين المدربين.

يجمع MOSAIC بين 3 أجزاء: prompting مع أمثلة قليلة تتغير بحسب الحاجة، وretrieval-augmented generation، وسير عمل متعدد الوكلاء مبني على LangGraph. ببساطة، يلتقط أمثلة مناسبة، ويجلب مواد مرجعية مفيدة، ثم يقسم العمل بين التخطيط، والترميز، والتحقق.

طُوّر النظام على 54 نصًا مُعلّمًا.

ثم اختُبر على 120 نصًا من طب الروماتيزم وطب النساء والتوليد، مع مقارنة المخرجات بالملصقات المرجعية التي أنشأها مرمّزون بشريون.

النتيجة الإجمالية كانت 95.6% في F1 الموزونة. وهذا مقياس يوضح مدى اقتراب النظام من الترميز المرجعي.

كان الأداء الأفضل في الروماتيزم، حيث وصل F1 إلى 95.9%.

وكانت فئتان من الأقوى: التحيز بنسبة 96.4%، وسلوكيات المرضى بنسبة 96.1%.

تخيل أنك أمام مئات المحادثات الطبية وتحتاج إلى فرزها يدويًا. MOSAIC يحاول أن يكون الفرّاز السريع الذي يراجع نفسه أيضًا.

الورقة تُظهر نتائج قوية على النصوص التي اختُبرت، لكنها لا تُظهر الأداء خارج الروماتيزم وOB/GYN، ولا خارج مجموعة التقييم التي تضم 120 نصًا.