الذكاء الاصطناعي يحلّل تخطيط صدى القلب خلال دقائق
ويعتمد هذا الفحص على تحليل أكثر من 100 مقطع فيديو وصورة تُظهر مناطق مختلفة من القلب، حيث يقوم اختصاصيو "الإيكو" بإجراء العديد من القياسات، مثل أبعاد القلب وشكله، وسمك البطين، إضافة إلى حركة ووظائف الحجرات القلبية، بهدف تقييم صحة المريض القلبية.
تشخيص أسرع
في دراسة حديثة نُشرت في مجلة الجمعية الطبية الأميركية (JAMA)، كشف باحثون من كلية الطب بجامعة ييل عن أداة مدعومة بالذكاء الاصطناعي قادرة على تفسير تخطيط صدى القلب بدقة عالية خلال دقائق معدودة، بحسب ما نقله موقع "ميديكال إكسبريس" المتخصص في الأبحاث الطبية.
وقال الدكتور روهان كيرا، أستاذ مساعد في طب القلب والإحصاء الحيوي بكلية ييل للصحة العامة، وكبير مؤلفي الدراسة: "يُعد تخطيط صدى القلب حجر الزاوية في رعاية القلب، لكنه يتطلب وقتاً طويلاً من أطباء ذوي خبرة عالية لتحليل تلك الدراسات. أردنا تطوير تقنية تساهم في تخفيف العبء عن هؤلاء الاختصاصيين وتُحسن الدقة وتُسرّع سير العمل".
دقة لافتة
أظهرت الدراسة أن الأداة التي طوّرت، وتحمل اسم "PanEcho"، استطاعت أداء 39 مهمة تشخيصية بناءً على صور متعددة الزوايا لتخطيط صدى القلب، وتمكنت من رصد حالات مثل التضيق الشديد في الصمام الأبهري، والضعف الانقباضي، وانخفاض الكسر القذفي للبطين الأيسر، بدقة لافتة.
وتبني هذه النتائج على أبحاث سابقة، منها دراسة نُشرت عام 2023 في مجلة "European Heart Journal"، أظهرت بدورها دقة هذه التقنية.
ويوضح غريغ هولست، أحد المشاركين في الدراسة: "قمنا بتطوير أداة تدمج المعلومات من زوايا متعددة للقلب لتحديد القياسات الأساسية والتشوهات التي قد يدرجها طبيب القلب في تقريره الكامل".
تدريب واسع
تم تطوير "PanEcho" باستخدام 999.727 مقطع فيديو لتخطيط صدى القلب جُمعت من مرضى في مستشفى Yale New Haven بين يناير 2016 ويونيو 2022، ثم اختُبرت الأداة على بيانات من 5130 مريضاً إضافياً من نفس المستشفى، إلى جانب ثلاث مجموعات بيانات خارجية من مركز القلب والأوعية في جامعة "سيميلويس" في بودابست بالمجر، ومستشفى جامعة ستانفورد، ونظام "Stanford Health Care".
إشراف بشري
أكد الدكتور إيفانجيلوس إيكونومو، زميل سريري في طب القلب وأحد المؤلفين المشاركين أن "الأداة تستطيع الآن قياس وتقييم طيف واسع من أمراض القلب، ما يجعلها واعدة للغاية للاستخدام السريري مستقبلاً. لكنها، رغم دقتها العالية، لا تزال خوارزمية وقد تفتقر لبعض التفسيرات التي يقدمها الطبيب، لذا فهي تحتاج إلى إشراف بشري".
ورغم أن الأداة غير متاحة حالياً للاستخدام السريري، إلا أن الدراسة تناقش تطبيقات مستقبلية واعدة.
فعلى سبيل المثال، يمكن استخدامها كمساعد أولي لتحليل الصور في مختبرات الإيكو، أو كأداة مراجعة ثانية ترصد التشوهات التي قد تفوت على الاختصاصي البشري.
حلول للمناطق منخفضة الموارد
أشار الباحثون إلى أن هذه التقنية قد تكون ذات قيمة خاصة في البيئات منخفضة الموارد، حيث تكون أجهزة التصوير والخبرات القلبية نادرة. ففي مثل هذه السياقات، غالباً ما يُستخدم جهاز تصوير صغير محمول باليد، يوفّر صوراً بجودة أقل يصعب تفسيرها.
ولتقييم دقة النموذج في مثل هذه الحالات، استخدم الباحثون صوراً من قسم الطوارئ في مستشفى Yale New Haven، حيث تُجرى فحوصات سريعة بجهاز موجات فوق صوتية محمول كجزء من الرعاية الروتينية.
ويضيف الدكتور كيرا: "أردنا محاكاة واقع المناطق الفقيرة في الموارد، حيث يعتمد الأطباء على أجهزة يدوية ويحتاجون إلى إرسال الصور لتفسيرها من قبل طبيب قلب في مكان آخر. وحتى مع الصور منخفضة الجودة، أظهر نموذجنا قدرة عالية على استخراج المعلومات المطلوبة لتحديد الحالة بدقة".
دراسات إضافية
يعمل كيرا وفريقه حالياً على دراسات إضافية لقياس أثر استخدام هذه الأداة على رعاية المرضى في مختبرات الإيكو في ييل.
وأردف كيرا: "نتعلم الآن كيف يستخدم الأطباء هذه الأداة فعلياً، بما يشمل التعديلات التي يجرونها على سير العمل، واستجابتهم للمعلومات التي توفرها، وما إذا كانت تضيف قيمة فعلية في السياق السريري".
آفاق مستقبلية
من جانبه، يقول الدكتور إريك جيه. فيلازكوي، أستاذ طب القلب ورئيس قسم القلب في جامعة ييل: "أدوات الذكاء الاصطناعي مثل "PanEcho" يمكن أن تساعدنا على رفع كفاءتنا ودقتنا، ما يسمح لنا بفحص ومعالجة عدد أكبر من المرضى المصابين بأمراض القلب. وأنا فخور بالتزام الجامعة المتواصل بالبحث المتقدم والابتكار في تقديم الرعاية".
وأتاحت الدراسة النموذج الكامل وأوزانه عبر مصدر مفتوح، وشجّع الفريق البحثي العلماء الآخرين على اختبار النموذج باستخدام دراساتهم الخاصة على تخطيط صدى القلب والعمل على تطويره.
أمجد الأمين (أبوظبي)
هاشتاغز
جرب ميزات الذكاء الاصطناعي لدينا
اكتشف ما يمكن أن يفعله Daily8 AI من أجلك:
التعليقات
لا يوجد تعليقات بعد...
أخبار ذات صلة
الاتحاد
منذ يوم واحد
- الاتحاد
أداة ذكية تتفوق على الأطباء في تشخيص سرطان المعدة
طوّرت مؤسسات بحثية رائدة في الصين أداة جديدة تعتمد على الذكاء الاصطناعي، تحمل اسم "GRAPE"، أظهرت قدرة واعدة في اكتشاف سرطان المعدة بدقة عالية من خلال صور الأشعة المقطعية الروتينية غير المعززة، وفقاً لدراسة نُشرت في مجلة "نيتشر ميديسن" العلمية، ونقلها موقع "ميديكال إكسبريس" المتخصص في الأبحاث الطبية. ويُعد سرطان المعدة من أكثر أنواع السرطان فتكاً على مستوى العالم، خاصة في الدول الآسيوية، حيث تُسجّل الصين واليابان وكوريا ما يقارب 75% من إجمالي حالات الإصابة والوفيات سنوياً. تشخيص تقليدي لا يزال التنظير الداخلي الأداة المرجعية الأولى في تشخيص سرطان المعدة، لتمكين الأطباء من فحص بطانة المعدة وأخذ خزعات لتأكيد الإصابة. وقد ساهمت برامج الفحص الوطنية في كل من اليابان وكوريا في رفع معدلات النجاة من خلال الاستخدام المكثف للفحص بالمنظار. لكن هذه الاستراتيجية تظل غير قابلة للتطبيق في العديد من الدول بسبب نقص الموارد، وانخفاض معدلات الالتزام، وارتفاع التكاليف. كما أن الفحص المصلي، ورغم كونه أقل تداخلاً، فلا يوفر دقة كافية مقارنة بالتنظير الداخلي. وفي ظل هذه التحديات، برزت الحاجة إلى حلول بديلة غير جراحية، تساعد في تحديد الأشخاص المعرضين لخطر الإصابة قبل أن يتقدّم المرض إلى مراحل لا يمكن علاجها. وجاء الابتكار الجديد كخطوة نحو تقديم بديل يعتمد على الذكاء الاصطناعي، يتميز بالبساطة والدقة وقابلية التوسع. نتائج واعدة تم تدريب أداة "GRAPE" على تحليل صور الأشعة المقطعية غير المعززة باستخدام بيانات من مركزين في الصين شملت 3470 مريضاً مصاباً و3250 غير مصاب بسرطان المعدة. في اختبارات التحقق الداخلي على 1298 حالة، حققت الأداة: - حساسية بنسبة 85.1% - نوعية وصلت إلى 96.8% - مساحة تحت منحنى الأداء (AUC) بلغت 0.970 وفي تحقق خارجي شمل 18160 حالة من 16 مركزاً طبياً، سجلت الأداة: - مساحة تحت منحنى الأداء 0.927 - حساسية 81.7% - نوعية 90.5% وفي تجربة مقارنة شملت 13 طبيب أشعة، قاموا بتفسير 297 صورة، تفوقت "GRAPE" عليهم محققة: - تحسناً في الحساسية بنسبة 21.8% - ارتفاعاً في النوعية بنسبة 14.0% وذلك بشكل خاص في اكتشاف الحالات المبكرة من سرطان المعدة. دقة فائقة حتى بعد إعادة الأطباء تقييم الصور باستخدام الأداة بعد فترة التوقف (washout period)، حافظ الذكاء الاصطناعي على تفوقه في الدقة، مما يشير إلى قدرته على تعزيز كفاءة التشخيص السريري. وأثبتت التقنية فاعلية كبيرة في تحديد الأفراد المعرضين لمخاطر مرتفعة، حيث تراوحت معدلات الكشف عن سرطان المعدة في بعض المجموعات السكانية ما بين 17% و25%. ومن اللافت أن نحو 40% من الحالات المكتشفة لم تُظهر أي أعراض بطنية سابقة. كما نجحت في الكشف عن الأورام قبل أشهر من التشخيص السريري لدى مرضى كانوا يخضعون للمتابعة بسبب أمراض سرطانية أخرى، وهو ما يعزز إمكانيات الأداة في دعم الكشف المبكر، رغم الحاجة إلى تطويرها لرفع دقتها في اكتشاف السرطان في مراحله الأولية جداً (T1). كيف تعمل "GRAPE"؟ تعتمد الأداة على إطار موحد للتعلم العميق يدمج بين تحديد موقع الورم وتصنيف الحالة، إذ تبدأ بتحديد منطقة المعدة في الأشعة المقطعية الكاملة، ثم تقوم باقتطاع هذه المنطقة لتحليلها واكتشاف الأورام وتحديد ما إذا كان الشخص مصاباً بسرطان المعدة أم لا. التحليلات البصرية التي قدمتها "GRAPE" أظهرت توافقاً واضحاً بين المناطق التي حددتها كأورام وتوقعاتها الحسابية، مما سهّل على أطباء الأشعة تفسير النتائج بسرعة ووضوح. تحديات الكشف المبكر على الرغم من نجاح الأداة في الكشف عن بعض الحالات قبل التشخيص السريري، إلا أن حساسيتها لاكتشاف الأورام السرطانية في مراحلها المبكرة جداً لا تزال محدودة، إذ رصدت نحو 50% فقط من حالات المرحلة الأولى (T1)، ويعود ذلك إلى صعوبة اكتشاف التغيرات الطفيفة أو الآفات الصغيرة في صور الأشعة المقطعية غير المعززة. وعلى النقيض، يتميز التنظير الداخلي بدقة أعلى في رصد هذا النوع من السرطانات، نظراً لقدرته على رصد التغيرات الدقيقة وأخذ عينات للفحص. اختبارات جديدة يؤكد الباحثون على أهمية إجراء تجارب سريرية واسعة النطاق لاختبار فاعلية الأداة في الواقع، مع العمل على تحسين حساسيتها للكشف عن السرطان في مراحله المبكرة جداً. ويخطط الفريق لتوسيع قاعدة بيانات التدريب لتشمل المزيد من الحالات المبكرة، بالإضافة إلى تحسين الإجراءات التقنية، مثل تمديد المعدة قبل التصوير. وتشكّل "GRAPE" خطوة مهمة نحو تطوير أدوات التشخيص المعتمدة على الذكاء الاصطناعي، بفضل ميزاتها البارزة مثل سهولة الاستخدام وانخفاض التكلفة وطبيعتها غير الجراحية. ويأمل الباحثون أن تُسهم الأداة في رفع معدلات الكشف المبكر، خاصة في البيئات التي تفتقر إلى تجهيزات طبية متطورة أو كوادر مدرّبة، مما يجعلها خياراً عملياً وواعداً للفحص على نطاق واسع في المستقبل القريب. أمجد الأمين (أبوظبي)
البوابة
منذ 2 أيام
- البوابة
دراسة حديثة تكشف كيف يؤثر دخان الحرائق على الجهاز المناعى بالجسم
كشفت دراسة طبية حديثة قام بأجرها فريق بحثي من جامعة هارفارد عن تأثير دخان الحرائق على الجهاز المناعى للجسم حتى لدى الأشخاص الأصحاء وفقا لما نشرته مجلة ميديكال إكسبريس. وجد الفريق البحثي أن التعرض لدخان الحرائق يحدث تغيرات ضارة في الجهاز المناعي على المستوى الخلوي حتى لدى الأشخاص الأصحاء حيث يؤثر الدخان على الجسم من خلال آليات مناعية معقدة بالاضافة الى انه يحتوي على مزيج من الجسيمات الدقيقة والغازات السامة والمواد الكيميائية مثل مركبات PFAS والمعادن الثقيلة إلى جانب مركبات مسرطنة مما يسبب فى ضعف الجهاز المناعة وتزيد من الالتهابات ما يفتح الباب لفهم أعمق لتأثيرات التلوث الناتج عن الحرائق. تأثيرات دخان الحريق على جسم الأنسان جمعت الدراسة عينات دم من 60 بالغا نصفهم تعرضوا مؤخرا للدخان (بينهم رجال إطفاء ومدنيون)والنصف الآخر لم يتعرض له مع الحرص على التماثل بين المجموعتين من حيث العمر والجنس والوضع الاجتماعي ولم يكن أي من المشاركين يعاني من أمراض مزمنة أو يتناول أدوية تؤثر على المناعةوباستخدام تقنيات تحليل دقيقة على مستوى الخلية رصد الباحثون تغيرات مناعية لافتة لدى المتعرضين للدخان، منها: 1.زيادة في خلايا الذاكرة التائية CD8+، المرتبطة بالمناعة طويلة الأمد. 2. ارتفاع في مؤشرات الالتهاب داخل الخلايا. 3.تغيرات في 133 جينا على صلة بالحساسية والربو. 4. ارتباط أكبر بين خلايا المناعة ومعادن سامة مثل الزئبق والكادميوم. وقالت الدكتورة كاري نادو رئيسة قسم الصحة البيئية في كلية تي إتش تشان بجامعة هارفارد :نعلم أن للدخان تأثيرات صحية على القلب والرئة والجهاز العصبي و لكننا لم نكن نعرف الآلية الدقيقة هذه النتائج تساهم في سد تلك الفجوة وتزوّد العاملين في الصحة العامة بأدلة عملية لفهم المخاطر والتعامل معها. كما أكدت أن معرفة كيفية تأثير الدخان على جهاز المناعة يعد خطوة مهمة نحو اكتشاف الاختلالات في وقت مبكر وربما تطوير علاجات وقائية تحد من أضرار التعرّض للملوثات البيئية. وأن نتائج الدراسة قد تغير السياسات الصحية والبيئية المتعلقة بمستويات التعرض الآمن للدخان وتدفع نحو تعزيز التوعية العامة بالإجراءات الوقائية أثناء حرائق الغابات.
الاتحاد
منذ 3 أيام
- الاتحاد
أداة ذكاء اصطناعي تكشف 9 أنواع من الخرف بفحص واحد
طور باحثون في مستشفى "مايو كلينك" الأميركي أداة جديدة مدعومة بالذكاء الاصطناعي تساعد الأطباء في التعرف على أنماط نشاط الدماغ المرتبطة بتسعة أنواع من الخرف، من بينها مرض الزهايمر، باستخدام فحص واحد متاح على نطاق واسع، وهو تطور تحويلي في التشخيص المبكر والدقيق. وساعدت الأداة التي أُطلق عليها اسم "StateViewer" الباحثين على تحديد نوع الخرف في 88% من الحالات، وفقاً لدراسة نُشرت في مجلة "نيورولوجي" الصادرة عن الأكاديمية الأميركية لطب الأعصاب، بحسب تقرير نشره موقع "ميديكال إكسبريس" المتخصص في الأبحاث الطبية. سرعة ودقة مكّنت الأداة الجديدة الأطباء من تفسير الفحوص الدماغية بسرعة تصل إلى ضعف السرعة المعتادة، وبدقة تصل إلى ثلاثة أضعاف الأساليب التقليدية، وتم تدريب واختبار "StateViewer" باستخدام أكثر من 3600 فحص، تضمنت صوراً لأشخاص مصابين بالخرف وآخرين غير مصابين باضطرابات معرفية. ويشكّل هذا الابتكار خطوة مهمة في التصدي لأحد أبرز التحديات في رعاية مرضى الخرف، والمتمثلة في تحديد المرض في مراحله المبكرة وبدقة، حتى عند وجود حالات متعددة. ومع توفر علاجات جديدة، تزداد أهمية اكتشاف المرض في الوقت المناسب لتوجيه المرضى نحو الرعاية الأنسب في المراحل التي يكون فيها التدخل أكثر فاعلية. وقد يتيح هذا الابتكار تقديم دعم تشخيصي متقدم في العيادات التي تفتقر إلى خبرات متخصصة في طب الأعصاب. تشخيص معقّد يؤثر الخرف على أكثر من 55 مليون شخص حول العالم، مع ما يقرب من 10 ملايين حالة جديدة سنوياً. ويُعد مرض الزهايمر الشكل الأكثر شيوعاً، وهو الآن خامس سبب رئيسي للوفاة عالمياً. ويتطلب تشخيص الخرف عادة اختبارات معرفية، وفحوصات دم، وتصويراً طبياً، ومقابلات سريرية، وإحالات إلى مختصين. ومع ذلك، حتى مع هذه الاختبارات الموسعة، يبقى التمييز بين حالات مثل الزهايمر وخرف أجسام ليوي والخرف الجبهي الصدغي أمراً معقداً، حتى بالنسبة للخبراء المتمرسين. قصة فريدة تم تطوير "StateViewer" تحت إشراف الدكتور ديفيد جونز، طبيب الأعصاب ومدير برنامج الذكاء الاصطناعي بقسم الأعصاب في "مايو كلينك". وقال الدكتور جونز: "كل مريض يدخل إلى عيادتي يحمل قصة فريدة تشكلها تعقيدات الدماغ. وهذا التعقيد هو ما جذبني إلى طب الأعصاب وما يزال يدفعني إلى السعي لإجابات أوضح". وأضاف جونز: "تجسّد الأداة انعكاساً لهذا الالتزام باعتبارها خطوة نحو فهمٍ مبكر، وعلاج أكثر دقة، وتغيير مسار هذه الأمراض يوماً ما". ولتحقيق هذه الرؤية، عمل الدكتور جونز إلى جانب الدكتور ليلاند بارنارد، عالم البيانات الذي يقود هندسة الذكاء الاصطناعي وراء تطوير الأداة. وصرح بارنارد قائلاً: "بينما كنا نصمم (StateViewer)، لم نغفل عن أن خلف كل نقطة بيانات وكل فحص دماغي هناك شخص يواجه تشخيصاً صعباً وأسئلة ملحّة. ورؤية كيف يمكن لهذه التقنية أن تقدم للأطباء رؤى دقيقة وفورية تسلط الضوء على إمكانات التعلم الآلي في الطب السريري". أنماط الدماغ تحلل الأداة فحص التصوير المقطعي بالإصدار البوزيتروني باستخدام الفلوروديوكسي غلوكوز "FDG-PET"، والذي يُظهر كيف يستخدم الدماغ الغلوكوز كمصدر للطاقة. وتُجري "StateViewer" بعد ذلك مقارنة بين الفحص وقاعدة بيانات ضخمة من صور لأشخاص تم تشخيصهم بأنواع مختلفة من الخرف، وتتعرف على الأنماط التي تطابق نوعاً معيناً أو مزيجاً من أنواع الخرف. خريطة بصرية عادة ما يؤثر الزهايمر على مناطق الذاكرة والمعالجة، بينما يشمل خرف أجسام ليوي مناطق ترتبط بالانتباه والحركة، ويؤثر الخرف الجبهي الصدغي على المناطق المسؤولة عن اللغة والسلوك. وتعرض أداة "StateViewer" هذه الأنماط من خلال خرائط دماغية ملونة تُبرز المناطق الرئيسية لنشاط الدماغ، ما يتيح لجميع الأطباء، حتى غير المختصين في طب الأعصاب، فهماً بصرياً لما يراه الذكاء الاصطناعي وكيف يدعم التشخيص. أمجد الأمين (أبوظبي)
