اللغة العربية
English 
Bahasa Indonesia 
Bahasa Melayu 
ภาษาไทย 
Tiếng Việt 
简体中文 في 23 ديسمبر، خلال مؤتمر إطلاق منتجات AI DingTalk 1.1، قال وانغ تشيانغ يو، المؤسس المشارك لشركة YiSheng JianKang، إن "مساعد دكتور دونغكو الفائق"، الذي تم تطويره بالتعاون مع دينغتيك باستخدام النموذج الكبير المخصص لقطاع الرعاية الصحية، حقق نجاحًا سريعًا بعد إطلاقه في سوق تطبيقات دينغتيك قبل عشرة أيام فقط، حيث تم دمجه بالفعل في أكثر من 300 مؤسسة طبية في جميع أنحاء الصين، من بينها مستشفيات كبرى مثل مستشفى Peking University Third Hospital ومستشفى شنغهاي ريد هاوس، بالإضافة إلى مؤسسات أساسية مثل مستشفى صحة الأم والطفل في ألاشان زوتشي، ما يُظهر تقدمًا استثنائيًا في تحسين كفاءة التشخيص والعلاج وتوسيع نطاق الوصول إلى الخدمات الطبية.
التصدي لمشكلة "الهلوسة" وتحقيق التشخيص القائم على الأدلة
أشار وانغ تشيانغ يو إلى أن شركة YiSheng JianKang، المتخصصة في الذكاء الاصطناعي للصحة النسائية، بدأت منذ ستة أشهر بالتعاون مع دينغتيك في مشروع مشترك لبناء نموذج كبير مخصص لأمراض النساء. وقد أثبت النموذج الأولي "دونغكو للطب النسائي" الجدوى التقنية، بينما يحل الإصدار المطور الجديد "مساعد دكتور دونغكو الفائق" إحدى المشكلات الجوهرية في مجال الذكاء الاصطناعي الطبي: فعلى عكس النماذج الكبيرة العامة التقليدية (مثل DeepSeek) التي تعتمد تقنية RAG وتظل عرضة لنسبة عالية من "الهلوسة" التي قد تؤدي إلى خطر التشخيص الخاطئ، نجح نموذج دونغكو من خلال تدريب متعمق ضمن القطاع في تحقيق هدف "صفر هلوسة"، بحيث ترتكز كل توصية تشخيصية على أدلة سريرية ومراجع علمية موثوقة، مما يقلل بشكل كبير من احتمالات الخطأ في التشخيص.
دمج الوكلاء Agent والنماذج المتخصصة لدفع الذكاء الاصطناعي نحو التطبيق السريري
قال وانغ تشيانغ يو: "إن دمج النماذج مع تطبيقات الوكلاء (Agent) جعل المعرفة الطبية المتخصصة في متناول الأطباء العاملين في الخطوط الأمامية". وأضاف أن "مساعد دكتور دونغكو الفائق" لا يقدم فقط توصيات تشخيصية، بل يمكنه أيضًا إنشاء قوائم فحص تلقائيًا أو توليد مراجع للأبحاث العلمية، وبفضل التكامل العميق بين قدرات الوكلاء والنماذج المتخصصة، أصبح هذا المساعد حجر الزاوية في تمكين الذكاء الاصطناعي في المجال الطبي. ولعبت منصة DEAP التي توفرها دينغتيك دورًا محوريًا في التنفيذ التقني، حيث عمل الفريقان معًا بشكل وثيق على عمليات وضع العلامات للبيانات وتنظيفها وتحسين الخوارزميات، وتم التغلب على تحديات تقنية معقدة مثل التعلم المعزز ووظائف المكافأة، مما وفر دعمًا شاملاً من مرحلة التدريب الأولي حتى التصنيع النهائي للمنتج.
النماذج المتخصصة: مفتاح المرحلة القادمة للذكاء الاصطناعي في الطب
وحلّل وانغ تشيانغ يو اتجاهات السوق، مشيرًا إلى أن المرحلة القادمة للذكاء الاصطناعي في القطاع الصحي ستتركز على دمج النماذج الصناعية مع تقنيات الوكلاء. فالنماذج العامة لا تستطيع تلبية متطلبات الدقة والإثبات التي تتطلبها البيئات الطبية، في المقابل، تتمكن النماذج المتخصصة من خلال التدريب المخصص والتكامل مع الأدوات المناسبة من معالجة المشكلات السريرية بكفاءة أعلى. وأشار إلى أن دينغتيك طبقت هذا النهج بنجاح في مجالات أخرى مثل خدمة العملاء بالذكاء الاصطناعي، ما يؤكد الشمولية والقابلية للتطبيق الواسعة لهذه النماذج. ودعا قطاع الرعاية الصحية إلى اغتنام هذه الفرصة قائلاً: "دينغتيك تعمل على تحويل التقنيات المعقدة إلى أدوات سهلة الاستخدام، ما يسمح للشركات الصغيرة والمتوسطة بالاستفادة من قدرات الذكاء الاصطناعي بتكلفة منخفضة، وهذه خطوة حاسمة نحو تحقيق التغطية الشاملة والمنصفة للخدمات الطبية".
بناء بيئة ذكاء اصطناعي موثوقة نحو رعاية صحية شاملة
بالنظر إلى المستقبل، تخطط شركة YiSheng JianKang لتعزيز التعاون مع دينغتيك وتوسيع استخدام نموذج دونغكو في مجالات مثل التشخيص النسائي وإدارة الصحة. وقال وانغ تشيانغ يو: "الهدف النهائي للذكاء الاصطناعي في المجال الطبي هو أن يكون قائمًا على الأدلة وموثوقًا به، والاستراتيجية البيئية للذكاء الاصطناعي من دينغتيك تُعد الأساس التقني المتين لتحقيق هذا الهدف".
We dedicated to serving clients with professional DingTalk solutions. If you'd like to learn more about DingTalk platform applications, feel free to contact our online customer service or email at
Using DingTalk: Before & After
Before
- × Team Chaos: Team members are all busy with their own tasks, standards are inconsistent, and the more communication there is, the more chaotic things become, leading to decreased motivation.
- × Info Silos: Important information is scattered across WhatsApp/group chats, emails, Excel spreadsheets, and numerous apps, often resulting in lost, missed, or misdirected messages.
- × Manual Workflow: Tasks are still handled manually: approvals, scheduling, repair requests, store visits, and reports are all slow, hindering frontline responsiveness.
- × Admin Burden: Clocking in, leave requests, overtime, and payroll are handled in different systems or calculated using spreadsheets, leading to time-consuming statistics and errors.
After
- ✓ Unified Platform: By using a unified platform to bring people and tasks together, communication flows smoothly, collaboration improves, and turnover rates are more easily reduced.
- ✓ Official Channel: Information has an "official channel": whoever is entitled to see it can see it, it can be tracked and reviewed, and there's no fear of messages being skipped.
- ✓ Digital Agility: Processes run online: approvals are faster, tasks are clearer, and store/on-site feedback is more timely, directly improving overall efficiency.
- ✓ Automated HR: Clocking in, leave requests, and overtime are automatically summarized, and attendance reports can be exported with one click for easy payroll calculation.
Operate smarter, spend less
Streamline ops, reduce costs, and keep HQ and frontline in sync—all in one platform.
9.5x
Operational efficiency
72%
Cost savings
35%
Faster team syncs
Want to a Free Trial? Please book our Demo meeting with our AI specilist as below link:
https://www.dingtalk-global.com/contact
