باحثو معهد جونز هوبكنز يكشفون عن "AbdomenAtlas": مجموعة بيانات مدفوعة بالذكاء الاصطناعي للكشف المبكر عن السرطان
استعرض فريق من الباحثين في جامعة جونز هوبكنز "AbdomenAtlas"، مجموعة بيانات غير مسبوقة مدعومة بالذكاء الاصطناعي تتألف من 45,000 صورة مسح بالأشعة المقطعية ثلاثية الأبعاد، كل منها موصوف بتفصيل 142 هيكلاً تشريحياً. تتمتع هذه الاختراقات بإمكانية إحداث ثورة في تحليل الصور الطبية وتعزيز الكشف المبكر عن السرطان بشكل كبير.
خطوة ضخمة في التصوير الطبي
يعد التصوير الطبي ركيزة أساسية في الرعاية الصحية الحديثة، حيث يساعد في التشخيص والتخطيط للعلاج ومراقبة المرضى. ومع ذلك، فإن أحد أكبر العقبات في تطوير الذكاء الاصطناعي الطبي هو نقص مجموعات البيانات الكبيرة والموسومة بشكل جيد. تضع "AbdomenAtlas" معياراً جديداً في هذا المجال، متفوقة على أقرب منافس لها بعامل مذهل يبلغ 36. المجموعة هي نتيجة مسوحات تم جمعها من 145 مستشفى حول العالم، مما يجعلها الأكثر شمولاً من نوعها.
إنجاز من الذكاء الاصطناعي والخبرة البشرية
تقليديًا، كانت عملية وصف الصور الطبية عملية بطيئة للغاية، وغالبًا ما تتطلب سنوات من العمل الخبير. ومع ذلك، استغل فريق جامعة جونز هوبكنز قوة الذكاء الاصطناعي إلى جانب خبرة 12 طبيب أشعة لتحقيق ما كان سيستغرق 2500 عام باستخدام الأساليب التقليدية. النتائج تتحدث عن نفسها: حقق النظام المدعوم من الذكاء الاصطناعي تسريعًا بمقدار 500 ضعف في وصف الأعضاء وتحسنًا بمقدار 10 أضعاف في سرعة التعرف على الأورام.
معيار متاح للجمهور
إدراكًا للتأثير المحتمل لهذه المجموعة البيانات، تخطط فريق البحث لجعل "AbdomenAtlas" متاحًا للجمهور، مما يسمح لمطوري الذكاء الاصطناعي والباحثين والمهنيين الطبيين عالميًا للاستفادة من مستودعها الضخم من الصور المشروحة. بالإضافة إلى ذلك، يقوم الفريق بنشاط بتوسيع مجموعة البيانات لتشمل مزيدًا من المسوحات، وهياكل الأعضاء الإضافية، وتصنيفات الأورام الإضافية، لضمان استمرار أهميتها وفائدتها في معركة مكافحة السرطان.
لماذا هذا مهم
إمكانية "AbdomenAtlas" في تحويل الكشف المبكر عن السرطان هائلة. من خلال تزويد نماذج الذكاء الاصطناعي بمجموعة بيانات تدريبية أكثر شمولًا، يمكن أن تساعد المجموعة في تحسين دقة أدوات الفحص التلقائية للسرطان. إن الكشف المبكر أمر حيوي في تحسين نتائج المرضى، وقد تلعب حلول التصوير الطبي المدعومة بالذكاء الاصطناعي دوراً حيوياً في هذا المجال.
ومع ذلك، على الرغم من النطاق المدهش لـ "AbdomenAtlas"، فإنه لا يزال يمثل جزءًا صغيرًا من المشهد الأوسع للتصوير الطبي. في الولايات المتحدة وحدها، يتم إجراء أكثر من 90 مليون مسح بالأشعة المقطعية سنويًا، مما يعني أن هذه المجموعة تمثل فقط 0.05% من إجمالي المسوحات كل عام. وهذا يبرز كل من التقدم الهائل المحقق والإمكانات الضخمة للتوسع المستقبلي في البحث الطبي المدفوع بالذكاء الاصطناعي.
النظر إلى المستقبل
مع تقدم مجال الذكاء الاصطناعي الطبي، تضع مشاريع مثل "AbdomenAtlas" الأساس لمزيد من الجهود الطموحة لبناء مجموعات بيانات شاملة ومتنوعة. إن دمج الذكاء الاصطناعي، وجمع البيانات على نطاق واسع، ووصف الخبراء الطبيين يمهد الطريق لعصر جديد من الطب الدقيق—عصر يتم فيه تحسين تشخيصات مبكرة وعلاج ونتائج المرضى بشكل كبير من خلال الابتكار التكنولوجي.
من خلال إصدار "AbdomenAtlas"، قدم باحثو جامعة جونز هوبكنز أداة أساسية يمكن أن تعيد تعريف مستقبل التصوير الطبي والكشف عن السرطان، مما يمثل خطوة كبيرة نحو تحقيق اختراقات في الرعاية الصحية المدعومة بالذكاء الاصطناعي.
للمزيد من التفاصيل، قم بزيارة المقال المصدر: https://medicalxpress.com/news/2025-02-ai-powered-abdomen-cancer-early.html ورقة البحث الأصلية: https://dx.doi.org/10.1016/j.media.2024.103285.