باحثون يطورون أداة ذكاء اصطناعي لتصنيف 20,766 ورقة بحثية في علم الأورام

أصبح من شبه المستحيل على الخبراء مواكبة الأبحاث الجديدة في مجال علاج الأورام. لمواجهة هذا التحدي، ابتكر فريق بحثي من أوكرانيا أداة مراقبة آلية تسمى OncoTagger تقوم بمسح الأدبيات الأكاديمية لتحديد النتائج الطبية ذات الصلة بالذكاء الاصطناعي.

عن طريق تحليل العناوين والكلمات المفتاحية والملخصات، قامت الأداة بفرز ما يقرب من 60 ألف سجل مفهرس في قاعدة بيانات Web of Science. بعد إزالة التكرارات والتصفية، حصر الفريق مجموعة البيانات في 20,766 ورقة بحثية محددة نُشرت بين عامي 2019 و2025.

تعمل OncoTagger من خلال تطبيق مجموعة محددة مسبقاً من القواعد لتصنيف الدراسات. أثبتت الأداة دقة عالية في اختباراتها، حيث حققت دقة في اكتشاف المقاييس بنسبة 92.3% ونسبة تخصص بلغت 98.2%.

يساعد هذا النظام الباحثين على تصور مشهد استخدام الذكاء الاصطناعي في طب الأورام. فهو يرصد الاتجاهات في أنواع المهام البحثية، والمواقع الجغرافية للدراسات، والاختراقات الطبية المحتملة التي تستحق اهتماماً أكبر.

هل يمكن لهذا النهج الآلي مساعدة الأطباء على البقاء على اطلاع بالتقدم الطبي دون الحاجة لقراءة آلاف الصفحات شهرياً؟

من الضروري ملاحظة أن OncoTagger ليست أداة تصنيف مثالية لكل ورقة بحثية بمفردها. فقد أكد المبتكرون أن الأداة مصممة للمراقبة الإجمالية وتحديد الأنماط العامة، ولا تعتبر إحصاءً شاملاً لكل أبحاث الذكاء الاصطناعي في علم الأورام أو بديلاً عن المراجعة البشرية الدقيقة.