نموذج الذكاء الاصطناعي يكشف سرطان بطانة الرحم بدقة قريبة من الكمال

قدم باحثون من جامعة تشارلز داروين نموذج ذكاء اصطناعي قوي يسمى ECgMLP يمكنه الكشف عن سرطان بطانة الرحم بدقة ملحوظة. حقق النموذج دقة مثيرة للإعجاب تبلغ 99.26 بالمئة في تحديد الأنسجة السرطانية من الصور المجهرية، متفوقاً بشكل كبير على المتخصصين البشريين والأدوات التشخيصية الحالية.

قفزة إلى الأمام في تشخيص السرطان

يعتبر سرطان بطانة الرحم أكثر أنواع السرطان النسائي شيوعاً في البلدان ذات الدخل المرتفع. تقليدياً، يتم تشخيصه من خلال التحليل النسجي، حيث يقوم المتخصصون البشريون بفحص عينات الأنسجة تحت المجهر. ومع ذلك، حتى الأطباء ذوي الخبرة يمكن أن يفوتوا مؤشرات دقيقة للمرض. تتراوح دقة التشخيص البشري عادة بين 78 و81 بالمئة، مما يترك مجالاً للخطأ وتأخير العلاج.

يستخدم نموذج ECgMLP آليات انتباه متخصصة وتقنيات تعلم عميق لتحليل شرائح الأنسجة بمستوى يتجاوز الإدراك البشري. يتعلم التعرف على أنماط معقدة في الهياكل الخلوية ويمكنه بشكل موثوق تمييز الأنسجة الصحية عن السرطانية.

أداء عالٍ عبر أنواع مختلفة من السرطان

على الرغم من أن النموذج تم تطويره خصيصاً لسرطان بطانة الرحم، اختبر الباحثون دقته على أنواع أخرى من السرطان الشائعة كذلك. كانت النتائج مثيرة للإعجاب على حد سواء:

• سرطان القولون والمستقيم: دقة بنسبة 98.57 بالمئة
• سرطان الثدي: دقة بنسبة 98.20 بالمئة
• سرطان الفم: دقة بنسبة 97.34 بالمئة

يظهر هذا أن ECgMLP ليس فعالاً فقط، بل أيضاً متعدد الاستخدامات، مما يجعله محرك تغيير محتمل في علم الأنسجة عبر أنواع السرطان المختلفة.

تحويل الرعاية الصحية باستخدام الذكاء الاصطناعي

تعتبر الاكتشاف المبكر والدقيق أمرًا حاسمًا في مكافحة السرطان. عندما يتم اكتشاف السرطانات في مراحل مبكرة، فإن العديد منها قابل للعلاج بشكل كبير. أدوات مثل ECgMLP لديها القدرة على إنقاذ الأرواح من خلال تسريع عملية التشخيص وتقليل الأخطاء. يمكنها أيضاً تخفيف عبء العمل عن المهنيين الطبيين، الذين غالباً ما يكونون تحت الضغط في البيئات ذات الموارد المحدودة.

بعيداً عن الدقة السريرية، يمكن أن تساعد التشخيصات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي مثل ECgMLP في ديمقراطية الرعاية الصحية. في العديد من المناطق، هناك نقص في أطباء الأمراض المدربين. يمكن أن يجلب أداة ذكاء اصطناعي موثوقة التحليل على مستوى الخبراء إلى المستشفيات والعيادات التي تفتقر بخلاف ذلك إلى الأفراد المتخصصين أو المعدات.

ما الذي يأتي بعد ذلك

يخطط فريق التطوير للاستمرار في تحسين ECgMLP واختباره في البيئات السريرية الواقعية. الرؤية طويلة المدى ليست لاستبدال الأطباء البشريين، بل لمساعدتهم بأدوات تشخيصية عالية الدقة وقابلة للتطوير. مع اكتساب علم الأنسجة الرقمي الزخم، يمكن أن تصبح نماذج الذكاء الاصطناعي مثل هذه مكونًا أساسيًا في أنظمة الرعاية الصحية الحديثة.

يمثل ECgMLP خطوة كبيرة إلى الأمام في إدماج الذكاء الاصطناعي في الطب. مع مستويات دقة تتجاوز 99 بالمئة، فإنه يقدم لمحة عن مستقبل الدقة التشخيصية والوصول إليها.

المرجع

المصدر الأصلي: أخبار جامعة تشارلز داروين