ابتكار نموذج ذكاء اصطناعي جديد يتفوق على الأجهزة الطبية في اكتشاف الأورام الدماغية
تكتسب هذه التقنية أهميتها من طبيعة الأورام التي تركز في اكتشافها، وهي (النقائل الدماغية) brain metastases التي تُعدّ أكثر أورام الجهاز العصبي المركزي شيوعًا، وتصيب نحو 17% من مرضى السرطان البالغين، ويحدث هذا النوع من الأورام نتيجة لانتقال السرطان من جزء معين من الجسم إلى الدماغ.
لكن حتى مع انتشارها، يظل الكشف عنها صعبًا بسبب نموها السريع وصغر حجمها الذي لا يتجاوز في كثير من الحالات 3 ملم؛ مما يجعل تمييزها في الصور الناتجة عن فحوصات MRI أمرًا معقدًا.
نظام BrainMets.ai الجديد يرفع دقة التشخيص
في دراسة حديثة نُشرت في مجلة Radiology اختبر الباحثون أداء نظام ذكاء اصطناعي جديد يُدعى BrainMets.ai، طوّرته شركة Robovision Healthcare.
وقد أظهرت النتائج أن هذا النظام يتمتع بكفاءة عالية في اكتشاف الأورام، محققًا دقة بمعدل 97.4% على مستوى الأورام المختلفة، لكن دقته في كشف الأورام تختلف حسب حجم الورم.
فقد بلغت دقة نظام الذكاء الاصطناعي BrainMets.ai في كشف الأورام التي يزيد حجمها على 12 ملم نسبة 100%، وأما الأورام التي يتراوح حجمها بين 6 و 12 ملم فقد بلغت دقة الاكتشاف 98%، وبلغت 97.7% للأورام التي يتراوح حجمها بين 3 و 6 ملم، وبلغت 93% للأورام التي يقل حجمها عن 3 ملم.
هذه الأرقام تُظهر قدرة الذكاء الاصطناعي على رصد حتى أصغر الأورام التي يصعب ملاحظتها بالعين البشرية في الصور الطبية.
ليس بديلًا للأطباء بل أداة مساعدة قوية
حتى مع دقة هذا النظام، فإن الهدف من تطويره ليس استبدال الأطباء، بل دعمهم في تحسين الكشف المبكر عن السرطان. فالتكامل بين الخبرة البشرية وقدرات الذكاء الاصطناعي يوفر فرصة لتسريع التحليل الطبي وتحسين دقته، مما يعزز فرص العلاج المبكر ورفع معدلات النجاة.
وتؤكد Robovision أن فعالية نظامها تعود إلى تدريبه على بيانات عالية الجودة، بالإضافة إلى إشراف فريق من المطورين المحترفين. وهذا يساهم في الحد من أخطاء النماذج مثل تقديم نتائج غير صحيحة، وتقليل ما يُعرف بالهلوسة (hallucinations) في استنتاجات الذكاء الاصطناعي.
الذكاء الاصطناعي يُحدث ثورة في المجال الطبي
ما يحققه الذكاء الاصطناعي في مجال أورام الدماغ يُعدّ جزءًا من موجة تطور طبي أوسع. فقد تمكن باحثون من تطوير أداة ذكاء اصطناعي تساعد في الكشف عن أمراض الدماغ، كما ساعد الذكاء الاصطناعي في تطوير اختبار جديد لتحليل عينة دم من شخص أصيب سابقًا بالسرطان، وتوقع احتمالية تكرار إصابته، وهناك إنجازات طبية أخرى عديدة تعتمد على الذكاء الاصطناعي.
ومع أن الذكاء الاصطناعي قد لا يبلغ الكمال، ولن يصبح بكفاءة البشر، فإنه لا يحتاج إلى ذلك ليكون ذا فائدة عظيمة في المجال الطبي. يكفي أن يُسرّع عملية التشخيص ويُحدد الحالات التي تستدعي فحوصات أعمق، وهو ما بدأ يتحقق بالفعل.
هاشتاغز
جرب ميزات الذكاء الاصطناعي لدينا
اكتشف ما يمكن أن يفعله Daily8 AI من أجلك:
التعليقات
لا يوجد تعليقات بعد...
أخبار ذات صلة
صحيفة الخليج
منذ 27 دقائق
- صحيفة الخليج
«M42» تتعاون لتطوير رعاية المرضى المعزّزة بالذكاء الاصطناعي
أبوظبي: «الخليج» أعلنت «M42»، الشركة العالمية في مجال الصحة والمدعومة بالتكنولوجيا والذكاء الاصطناعي وعلم الجينوم، تعاونها مع جنرال إلكتريك للرعاية الصحية، الشركة العالمية المتخصّصة في تقنيات الرعاية الصحية والتشخيصات الصيدلانية والحلول الرقمية المتكاملة على السحابة والمعزّزة بالذكاء الاصطناعي، لتطوير التشخيص وتقديم نتائج أكثر تخصيصا للمرضى، في خطوة تُعد تطورا مهما في مستقبل الرعاية الصحية الذكية في دولة الإمارات. وستستفيد الشراكة الجديدة بين «M42» وجنرال إلكتريك للرعاية الصحية من نقاط القوة المشتركة بينهما في مجال الحلول المتقدمة المدعومة بالذكاء الاصطناعي، وستقومان ببحث مبادرات تسويقية مشتركة تهدف إلى تقديم نموذج رعاية صحية أكثر ذكاءً وترابطا في المنطقة، مع التركيز على تحسين الكفاءة السريرية والتشغيلية، وتهدف هذه الشراكة إلى تطوير حلول مبتكرة للتعامل مع التحديات الرئيسية في أنظمة الرعاية الصحية، ودعم النتائج التشغيلية والتجارية، ومن خلال دمج الذكاء الاصطناعي مع تحليل البيانات متعددة الأنماط، تسعى الشركتان إلى تسريع وتيرة تطوير المنتجات وتعزيز مكانة المنطقة باعتبارها مركزاً متنامياً للابتكار في مجالات علوم الحياة.
البوابة العربية للأخبار التقنية
منذ 10 ساعات
- البوابة العربية للأخبار التقنية
بدقة تصل إلى 78%.. نموذج ذكاء اصطناعي يمكنه اكتشاف الزهايمر من التسجيلات الصوتية
قد تصبح بضع دقائق من الكلام قريبًا كافية لرصد العلامات المبكرة للإصابة بمرض الزهايمر. فوفقًا لدراسة أُجريت عام 2024 في جامعة بوسطن، طوّر باحثون نموذج ذكاء اصطناعي جديد قادر على التنبؤ بدقة عالية باحتمالية إصابة الشخص بمرض الزهايمر من خلال تحليل طريقة كلامه فقط. تفاصيل الدراسة يُعدّ تحديد الأفراد الذين يعانون ضعف إدراكي خفيف (MCI) والمعرّضين لخطر الإصابة بمرض الزهايمر أمرًا بالغ الأهمية للتدخل المبكر. ولتسهيل تحديدهم، استخدم مجموعة من الباحثين تقنيات معالجة اللغة الطبيعية والتعلّم الآلي لتطوير نموذج ذكاء اصطناعي يمكنه التنبؤ بتطوّر الضعف الإدراكي الخفيف إلى مرض الزهايمر خلال ست سنوات، وذلك بالاعتماد على الكلام. درّب الباحثون نموذج الذكاء الاصطناعي الجديد باستخدام تسجيلات لمقابلات اختبارات نفسية عصبية لـ 166 شخصًا مسنًا شُخصوا بضعف الإدراك البسيط (MCI)، منهم 90 شخصًا تطورت حالتهم لاحقًا من MCI إلى مرض الزهايمر، و76 شخصًا بقيت حالتهم مستقرة. تمكن النموذج من تحديد الأشخاص الذين تطورت حالتهم إلى مرض الزهايمر خلال ست سنوات بدقة بلغت 78.5%، وقد اعتمد النموذج على مؤشرات معينة مستخرجة من الكلام بالإضافة إلى العمر والجنس والمستوى التعليمي. وفي أثناء تدريب النموذج، كان الباحثون يعرفون بالفعل أي من المشاركين أصيب بمرض الزهايمر. هذا مكّن النموذج من تعلّم المؤشرات اللغوية الدقيقة التي تشير إلى التدهور المعرفي. وبعد اكتمال التدريب، أصبح بإمكان النموذج تحليل تسجيلات صوتية جديدة وتوليد درجة خطورة تُقدّر كون الحال الإدراكية للشخص ستبقى مستقرة أم ستتدهور وسيُصاب بالزهايمر. ومع أنه لا يوجد حاليًا علاج شافٍ لمرض الزهايمر، وما يزال السبب الجذري مجهولًا، فإن التشخيص المبكر يظل بالغ الأهمية. فالعلاجات المتوفرة يمكنها المساعدة في إدارة الأعراض وإبطاء تطوّر المرض، ويمكن للأشخاص الذين تكتشف نماذج الذكاء الاصطناعي – مثل النموذج الذي طوره باحثون من جامعة بوسطن – أنهم معرضين للإصابة بالزهايمر البدء فورًا بأخذ العلاجات المساعدة في تأخير تطور المرض. يتميّز النموذج الجديد ببساطته، فمن خلال التركيز في تحليل طريقة الكلام يوفر هذا النموذج وسيلة سريعة ومنخفضة التكلفة وآمنة لتشخيص المرض ودراسة كيفية تطوره. وعلى عكس الفحوصات الدماغية أو التحاليل المعملية المعقدة، يعتمد هذا النموذج فقط على تسجيل صوتي للمريض. وفي المستقبل، قد يعمل من خلال تطبيق يمكن تحميله على الهواتف الذكية أو عبر منصة رعاية صحية من بُعد، مما يجعله متاحًا لعدد كبير من الناس من مختلف الدول حول العالم. كما أن هذا النموذج لا يحتاج إلى تسجيلات عالية الجودة؛ فالتسجيلات المستخدمة في الدراسة كانت بسيطة جدًا، ومع ذلك حقق النموذج أداءً مميزًا. ويعتقد الباحثون أن النتائج قد تصبح أكثر دقة باستخدام بيانات صوتية أوضح. ومن ناحية أخرى، قد يفتح هذا النموذج آفاقًا جديدة لفهم كيفية تطوّر مرض الزهايمر، ولماذا تتدهور حال بعض الأشخاص المصابين بضعف الإدراك البسيط ولا يحدث ذلك لأشخاص آخرين.
البوابة العربية للأخبار التقنية
منذ يوم واحد
- البوابة العربية للأخبار التقنية
جوجل تستعد لاختبار أول أدوية مصممة بالذكاء الاصطناعي على البشر
في خطوة قد تُحدث تحولًا جذريًا في عالم الصناعات الدوائية، تستعد شركة Isomorphic Labs التابعة لشركة ديب مايند المملوكة لجوجل لإطلاق أولى التجارب السريرية البشرية لأدوية طُوّرت بالاستعانة بالذكاء الاصطناعي. وتستند هذه الأدوية إلى تقنيات متقدمة مستمدة من نظام AlphaFold الشهير، الذي طورته ديب مايند DeepMind، بهدف تسريع عملية اكتشاف العلاجات وتطوير الأدوية وجعلها أكثر دقة وأقل تكلفة. وقال كولين مردوخ، رئيس شركة Isomorphic Labs، إن المختبر التابع لشركة جوجل يستعد لبدء تجارب سريرية بشرية بأدوية طوّرت بمساعدة الذكاء الاصطناعي، في خطوة تشكّل تطورًا محوريًا في مجال اكتشاف الأدوية. وجاء ذلك خلال مقابلة أجرتها معه مجلة 'فورتشن'، إذ أشار إلى أن هذا التقدم جاء ثمرة سنوات من العمل منذ انبثاق المختبر عن شركة DeepMind في عام 2021. وأوضح مردوخ أن الشركة تعمل على أنظمة ذكاء اصطناعي لتصميم أدوية تستهدف مرض السرطان. وأضاف أن المرحلة التالية في مسار الشركة هي الانتقال إلى التجارب السريرية، قائلًا: 'إن المرحلة الكبرى المقبلة هي فعليًا إدخال هذه التركيبات إلى أجسام البشر. لقد بدأنا في توسيع الفريق، ونحن قريبون جدًا من ذلك'. وتعود إنجازات Isomorphic Labs إلى نظام AlphaFold الشهير، وهو أحد أبرز إنجازات الشركة الأم DeepMind، إذ استطاع هذا النظام التنبؤ بهياكل البروتينات بدقة عالية. وقد تطورت قدرات AlphaFold لاحقًا لتشمل نمذجة تفاعلات البروتينات مع جزيئات أخرى مثل الحمض النووي والأدوية، مما عزز قيمته كأداة قوية في مجال اكتشاف الأدوية. وتسعى الشركة إلى تسريع عمليات تطوير الأدوية وخفض تكلفتها، من خلال الدمج بين أحدث تقنيات الذكاء الاصطناعي وخبرات المتخصصين في قطاع الصناعات الدوائية، وذلك بهدف الوصول إلى أدوية أكثر فاعلية ودقة في علاج الأمراض المعقدة. يُذكر أن هذه الخطوة قد تمهّد الطريق أمام تحول جذري في آلية تطوير العلاجات المستقبلية، مع إمكانية تقليص المدد الزمنية اللازمة لاكتشاف الأدوية من سنوات إلى أشهر فقط.
