لماذا تحتاج الصناعات إلى أدوات الذكاء الاصطناعي المخصصة؟

عندما بدأت العمل في صناعة الأجهزة الطبية منذ ما يقرب من 20 عامًا، كانت أدوات التحليل الثابت قد استحوذت على اهتمام صناعة الأجهزة الطبية. كان هذا واضحًا في مقال صحفي نُشر عام 2007، والذي سلط الضوء على الاستثمار الكبير الذي قام به مركز الأجهزة والصحة الإشعاعية (CDRH) التابع لإدارة الغذاء والدواء الأمريكية (CDRH) في برنامج مختبر الطب الشرعي. نُقل عن بريان فيتزجيرالد من إدارة الغذاء والدواء الأمريكية في ذلك الوقت قوله: “نأمل أنه من خلال التحدث بهدوء عن أدوات التحليل الثابتة، ومن خلال تشجيع بائعي الأدوات الثابتة على الاتصال بمصنعي الأجهزة الطبية، ومن خلال بقاء الشركات المصنعة للأجهزة الطبية على اطلاع بتقنياتها، يمكننا تقديم هذه الرؤية الحديثة التي لدينا”.

لقد شهدت هذا التواصل بشكل مباشر عندما تلقيت العديد من مكالمات المبيعات من بائعي أدوات التحليل الثابت. لحسن الحظ، كنت قد اعتمدت بالفعل على بيانات العالم الحقيقي، ولذلك في عام 2010، نشرت ورقة بحثية لمؤتمر الأنظمة المدمجة دفاعًا عن حلول أدوات التحليل الثابتة المخصصة. ومن المثير للاهتمام أن الحل المخصص الموضح في تلك الورقة لا يزال قيد الاستخدام حتى اليوم وقد اكتشف عددًا غير متناسب من عيوب البرامج مقارنة بنظيراتها من OTS المستخدمة لفرض معايير الترميز التنظيمي. الآن، بعد مرور 15 عامًا، ظهر هذا الموضوع في سياق أدوات الذكاء الاصطناعي المخصصة، وأجد نفسي مضطرًا للتحدث مرة أخرى.

نمط متكرر (الآن مع الذكاء الاصطناعي)

يوضح التفاعل الجاد مع منصات وأدوات الذكاء الاصطناعي التجارية مثل Cursor وGitHub Copilot وWindsurf والعديد من واجهات الويب الخاصة بالذكاء الاصطناعي للمؤسسات قوة وقدرات هذه التكنولوجيا وأدوات OTS. ومع ذلك، فإن ركوب موجة هذا الحماس هو فكرة خاطئة مفادها أنه يمكن للمؤسسات ببساطة شراء ونشر أدوات OTS هذه ومن ثم إدراك الإمكانات التحويلية للذكاء الاصطناعي بشكل كامل. وبينما أعتقد أن هذا هو الحال بشكل عام، إلا أنني سأبقى في مساري من خلال معالجة التحديات الفريدة التي تواجهها الشركات المصنعة للأجهزة الطبية. وقد يبدو الحدس وحده كافيا لدعم الحجة القائلة بأن حاملي شهادة الماجستير في القانون المدربين مسبقا، على الرغم من مجموعة تدريبهم الواسعة، يفتقرون إلى خصوصية المجال، والوعي التنظيمي، والوصول إلى البيانات اللازمة لتوفير رؤى مثالية في السياقات الحرجة للسلامة. ومع ذلك، فإن تقديم الحجة لصالح الأدوات المخصصة يتطلب الحاجة إلى التفكير الواعي.

تكامل البيانات

يتمثل القيد الأكثر أهمية لحلول OTS AI في عدم قدرتها على الوصول إلى البيانات التنظيمية أو البيانات الخاصة بالمجال والاستفادة منها. ومن ثم، فإن معماريات توليد الاسترجاع المعزز (RAG)، كما هو موضح في، تعالج هذا القيد من خلال الجمع بين قدرات الاستدلال LLM واسترجاع المعرفة الخاصة بالمجال. تم توثيق فعالية أنظمة RAG مقابل نماذج LLM النموذجية المدربة مسبقًا في المهام الخاصة بالمجال، مما كشف عن تحسينات بنسبة 30-50٪ في دقة استجابة LLM. يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي المخصصة أن تنفذ بشكل فريد أنظمة RAG التي:

• فهرسة معلومات المجال الخاص باستخدام التضمين الدلالي
• قم باسترجاع المعلومات ذات الصلة بالسياق من مصادر البيانات المضمنة هذه
• استجابات LLM الأرضية في بيانات المجال
• الحفاظ على حدود الأمن التنظيمي

سير العمل الخاص بالمجال وتكامل العمليات

تحدد لائحة نظام الجودة (QSR) الخاصة بإدارة الغذاء والدواء (FDA) والمعايير الدولية مثل ISO 13485 سير عمل محدد وتخضع لمعايير أخرى مثل ISO 14971 لإدارة المخاطر والمعيار IEC 62304 لعمليات دورة حياة البرامج. يتضمن ذلك أنشطة التحقق والتحقق من الصحة، والتحكم في التغيير، وإدارة التكوين، وما إلى ذلك. في حين أن هذه المعلومات موجودة في المجال العام وجزء من مجموعة التدريب الواسعة المتاحة لـ LLMs، فإن كل شركة مصنعة للأجهزة الطبية لديها نظام جودة فريد خاص بها مستمد من هذه المعايير والمبادئ. ماذا يعني هذا في الممارسة العملية؟

يستخدم تطوير أدوات الذكاء الاصطناعي الحديثة بشكل متزايد بنيات متعددة الوكلاء حيث يقوم وكلاء LLM المتخصصون بإدارة مراحل سير عمل محددة. لتطوير الأجهزة الطبية، قد يشمل ذلك ما يلي:

• استخراج المتطلبات والتحقق من صحتها من مواصفات الملكية الداخلية
• تحليل التصاميم مقابل المعايير التنظيمية وأفضل الممارسات وقيود المجال التنظيمي
• إنشاء كود متوافق وفقًا لمعايير الترميز التنظيمي
• إنشاء حالات اختبار التحقق مع إمكانية التتبع للوثائق الموجودة خارج سياق LLM المباشر
• إنشاء وثائق بالتنسيق المناسب، مثل القوالب التنظيمية

لا يمكن لحلول OTS توفير هذا المستوى من التطور إلا إذا كانت لديهم معرفة بالعمليات التنظيمية وأنظمة إدارة الجودة الخاصة بها.

يوضح البحث أن LLMs يؤدي أداءً أفضل بكثير باستخدام الأدوات المناسبة. يتصدر بروتوكول السياق النموذجي (MCP)، الذي قدمته Anthropic في عام 2024، الطريق من خلال توفير بروتوكول عالمي لربط LLMs بمصادر البيانات والأدوات من خلال بنية خادم العميل.

على الرغم من أن هذا جهد توحيد عالمي، إلا أن MCP يعزز في الواقع الحاجة إلى تطوير أدوات مخصصة بدلاً من القضاء عليها. لا يزال يتعين على المؤسسات إنشاء خوادم MCP مخصصة تفهم هياكل البيانات الخاصة بالمجال، وتنفذ ضوابط الوصول الآمن، وتتعامل مع تنسيقات ملفات البيانات الخاصة. وهذا يشمل:

• بناء موصلات للأنظمة القديمة
• إعادة تنسيق البيانات لموارد MCP
• إدارة المصادقة والترخيص
• فهم كيفية عرض البيانات بشكل مناسب لموارد MCP
• الخبرة في تطبيقات أدوات MCP
• الحفاظ على خوادم MCP مع تغير المتطلبات

فعالية التكلفة وعائد الاستثمار

تدعم المعلومات الواردة الادعاء بأن حلول الذكاء الاصطناعي المخصصة تتفوق على خيارات OTS. ومن ثم، فإن المؤسسات التي تحقق عائدًا كبيرًا على الاستثمار تشترك في خصائص مشتركة مثل التكامل العميق مع العمليات التجارية الأساسية، والأساليب القائمة على البيانات التي تستفيد من المعلومات الخاصة، ودورات التحسين المستمر، والحلول المخصصة المصممة خصيصًا لتلبية الاحتياجات المحددة. علاوة على ذلك، فإن تطوير الأدوات المخصصة، على الرغم من أنه يتطلب استثمارًا مقدمًا، يوفر مزايا تكلفة طويلة المدى مثل:

• استخدام داخلي غير محدود
• السيطرة الكاملة على البنية التحتية والتوسع
• مكونات قابلة لإعادة الاستخدام عبر تطبيقات متعددة

إن الاعتراضات التي تؤكد على التركيز الأساسي على المنتج للمؤسسة وتسارع في التوصية إما بحلول OTS فقط أو الاستعانة بمصادر خارجية للتطوير للاستشاريين أو البائعين على حساب الموارد الداخلية تخاطر بفقدان الفهم الأساسي لطبيعة تطوير أدوات الذكاء الاصطناعي والقيمة الإستراتيجية لخبرة المجال. نظرًا للتعرض لحل المشكلات وفهم الخوارزميات وهياكل البيانات وما إلى ذلك، لن يكون من المبالغة استنتاج أن هذه المهارات القابلة للتحويل ستدعم الادعاء بأن مهندسي البرمجيات ذوي الأساسيات القوية يمكنهم تحقيق الكفاءة في تطوير تطبيقات LLM بشكل أسرع بكثير من قدرة خبراء المجال على اكتساب معرفة تقنية عميقة بالأنظمة المعقدة. لذا، فإن السيناريو الذي تحلم به أي مؤسسة ترغب في تعظيم فائدة الذكاء الاصطناعي هو أن يكون خبراء المجال من مهندسي البرمجيات المهرة. والتحدي العملي هو التخصيص المناسب لتلك الموارد.

خاتمة

هناك أدلة قوية تدعم الحاجة إلى تطوير أدوات الذكاء الاصطناعي المخصصة في الصناعات الخاضعة للتنظيم مثل تصنيع الأجهزة الطبية. في حين أن حلول OTS AI يمكن أن توفر قيمة، فإن مستقبل تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي في الصناعات المنظمة سيتطلب بناء أنظمة ذكية تفهم بعمق وتكمل الخبرة الخاصة بالمجال. لقد أصبح الذكاء الاصطناعي بسرعة قدرة هندسية أساسية. يجب على المنظمات التي تتعامل مع هذه التكنولوجيا كشيء يمكن الاستعانة بمصادر خارجية أن تعيد ضبط وعيها الاستراتيجي وإلا فإنها تخاطر بفقدان ميزة تنافسية.

مراجع

• كلوي تافت. (2007، أكتوبر). مختبر الطب الشرعي لبرمجيات CDRH: تطبيق علم الصواريخ على تحليل الأجهزة. الأجهزة الطبية اليوم.
• ريجدون، ج. (2010، يوليو). اعتبارات التحليل الثابت للبرامج الثابتة للأجهزة الطبية. وقائع مؤتمر الأنظمة المدمجة.
• لويس، P.، وآخرون. (2020). توليد الاسترجاع المعزز لمهام البرمجة اللغوية العصبية كثيفة المعرفة. التقدم في أنظمة معالجة المعلومات العصبية، 33، 9459-9474.
• جاو، Y.، وآخرون. (2023). الجيل المعزز للاسترجاع لنماذج اللغات الكبيرة: دراسة استقصائية. arXiv الطباعة المسبقة arXiv:2312.10997.
• بارك، JS، وآخرون. (2023). الوكلاء المولدون: محاكاة تفاعلية للسلوك البشري. arXiv الطباعة المسبقة arXiv:2304.03442.
• شيك، T.، وآخرون. (2023). Toolformer: يمكن لنماذج اللغة تعليم أنفسهم كيفية استخدام الأدوات. arXiv الطباعة المسبقة arXiv:2302.04761.
• ماركوفيتش، د. (2025). لماذا تتفوق حلول الذكاء الاصطناعي المخصصة على الخيارات الجاهزة؟ واسطة.