إن اختراق الذكاء الاصطناعي يثير الآمال في تشخيص أفضل للسرطان
ابق على اطلاع بالتحديثات المجانية
ببساطة قم بالتسجيل في الذكاء الاصطناعي myFT Digest – يتم تسليمه مباشرة إلى صندوق الوارد الخاص بك.
يمكن لنموذج أساسي جديد للذكاء الاصطناعي اكتشاف أنواع متعددة من السرطان بدقة، وتقييم العلاجات، والتنبؤ بمعدلات البقاء على قيد الحياة، في أحدث تقدم في التشخيص الطبي الذي تعتمده التكنولوجيا.
يقول مخترعوه في كلية الطب بجامعة هارفارد إن هذا النموذج – المعروف باسم “Chief” – يعد إنجازًا كبيرًا بسبب اتساع نطاق الأورام التي يمكنه تحليلها وقدرته على التنبؤ بالنتائج للمرضى.
يسلط Chief الضوء على كيفية قيام الذكاء الاصطناعي بتعزيز التحسينات في تقنيات التشخيص بناءً على الصور، ويرجع ذلك جزئيًا إلى قدرته على اكتشاف أهمية الميزات التي قد تفوتها حتى العين البشرية ذات الخبرة.
قال كون شينج يو، الأستاذ المساعد للمعلوماتية الطبية الحيوية في معهد بلافاتنيك بكلية الطب بجامعة هارفارد: “كان طموحنا هو إنشاء منصة ذكاء اصطناعي ذكية ومتعددة الاستخدامات تشبه ChatGPT يمكنها أداء مجموعة واسعة من مهام تقييم السرطان”. “لقد تبين أن نموذجنا مفيد للغاية عبر مهام متعددة تتعلق باكتشاف السرطان والتشخيص والاستجابة للعلاج عبر العديد من أنواع السرطان.”
وفي حين أدت الاختراقات الأخيرة في مجال الذكاء الاصطناعي إلى مخاوف بشأن إساءة استخدام التكنولوجيا، فقد جادل المتفائلون بأن لديها أيضًا القدرة على إنتاج فوائد طويلة المدى للبشرية في مجالات مثل الطب وعلوم المناخ.
يعمل الرئيس، الموصوف في ورقة بحثية منشورة في مجلة Nature اليوم، من خلال قراءة الشرائح الرقمية لأنسجة الورم. وتم تدريبه على 15 مليون مقطع غير مُسمى من الصور، ثم 60 ألف صورة شرائح كاملة للأنسجة، تغطي 19 سرطانًا مختلفًا.
وقال الباحثون إن الفكرة كانت التأكد من أن الرئيس يستطيع ربط التغييرات التفصيلية في منطقة واحدة من الأنسجة بسياقها الأوسع. لقد اختبروا أدائه على ما يقرب من 20000 صورة شرائح كاملة من 24 مستشفى ومجموعة من المرضى حول العالم.
وقالت الصحيفة إن الرئيس تفوق على طرق التشخيص الأخرى التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي بنسبة تصل إلى 36 في المائة في اكتشاف الخلايا السرطانية، والتنبؤ بنتائج المرضى، وتحديد أصول الورم ووجود الأنماط الجينية المتعلقة بالاستجابة للعلاج. وأضافوا أنه على عكس بعض النماذج الحالية الأخرى، كان يتمتع بتعدد الاستخدامات للحفاظ على أدائه بغض النظر عن التقنيات المستخدمة للحصول على الخلايا السرطانية ورقمنتها.
وأظهر شيف دقة إجمالية بلغت حوالي 94 في المائة للكشف عن السرطان، وارتفعت إلى 96 في المائة لأورام المريء والمعدة والقولون والبروستاتا. واقترح العلماء أن قدرتها على ربط أنماط الخلايا السرطانية بانحرافات جينية محددة يمكن أن تساعد في اقتراح أفضل العلاجات دون الحاجة إلى تسلسل الحمض النووي المكلف والبطيء.
وقالت الصحيفة إن النموذج قدم المزيد من المعلومات الكاشفة حول الأنسجة المحيطة بالأورام، بما في ذلك وجود عدد أكبر من الخلايا المناعية لدى الناجين من السرطان على المدى الطويل مقارنة بمن ماتوا مبكرا.
وقال يو إنه إذا تم التحقق من صحة نهج Chief والأساليب المماثلة من خلال المزيد من الأبحاث، فيمكن استخدامها “للتحديد المبكر لمرضى السرطان الذين قد يستفيدون من العلاجات التجريبية التي تستهدف اختلافات جزيئية معينة”، بما في ذلك في البلدان التي لا يتم فيها ذلك حاليًا.
تثبت نماذج الذكاء الاصطناعي أنها حليف مفيد بشكل متزايد للمهنيين الطبيين في مجال التصوير، بسبب سرعتها وقدرتها على اكتشاف الأنماط. على الرغم من أنها لا تزال غير كاملة، إلا أنها يمكن أن تكون مفيدة في الفرز، كرأي ثانٍ أو لتوليد رؤى ربما يكون الطبيب قد أغفلها أو لا يعرف عنها.
وقال البروفيسور إريك توبول، مؤسس ومدير معهد سكريبس للأبحاث التحويلية في كاليفورنيا، إنه يبدو أن أداة Chief أداة جديدة مهمة لعلاج السرطان في مجال متنامٍ لنماذج الذكاء الاصطناعي التأسيسية التشخيصية.
في إبريل الماضي، أعلن باحثون من كلية الطب بجامعة هارفارد في مستشفى بريجهام والنساء في بوسطن عن نموذجين – يُعرفان باسم Uni وConch – لقراءة وتفسير وتصنيف شرائح الفحص المجهري من أنسجة المريض. لقد أظهروا نتائج جيدة في المهام التشخيصية التي تتراوح بين الكشف عن الأمراض وتقييم زراعة الأعضاء، بالإضافة إلى إظهار بعض القدرة على تحديد الحالات الجديدة والنادرة.
وقال توبول إن نماذج التشخيص الأساسية الجديدة المتطورة للذكاء الاصطناعي وعدت “بتوفير رؤية استثنائية من صور الشرائح بأكملها، بما في ذلك تحسين دقة التشخيص والتشخيص”.
