متابعة-جودت نصري
إن تشخيص سرطان البنكرياس كئيب، حيث يواجه ما يقرب من 70٪ من المرضى الموت خلال السنة الأولى من التشخيص. لسوء الحظ، لا يمكن اكتشاف 40% من حالات سرطان البنكرياس البسيطة بواسطة التصوير المقطعي المحوسب إلا بعد أن تتقدم إلى مرحلة غير قابلة للشفاء.
وهذا يخلق عائقًا حاسمًا في “الخطوة الأخيرة” أمام جهود الكشف المبكر، حيث لا يكشف التصوير إلا عن السرطان لدى معظم المرضى – بما في ذلك أولئك المعرضون لخطر كبير وأولئك الذين يخضعون لفحص نشط – في مرحلة يكون فيها العلاج بعيد المنال، مما يجعل التصوير هو الحد الأخير في السعي. للكشف المبكر عن السرطان.
في إنجاز حديث، استخدم الباحثون في مركز Mayo Clinic الشامل للسرطان مجموعة بيانات التصوير الأكثر شمولاً في العالم لبناء نموذج ذكاء اصطناعي متعدد القدرات؛ أظهر إمكانية الكشف المستقل عن سرطان البنكرياس باستخدام التصوير المقطعي القياسي في مرحلة يكون فيها التدخل الجراحي واعدًا كعلاج.
الكشف المبكر عن سرطان البنكرياس في مرحلة قابلة للعلاج
ربما تكون هذه الدراسة بمثابة منارة للأمل، كما يقول أجيت إتش. جوينكا، دكتوراه في الطب، واختصاصي الأشعة في Mayo Clinic، والباحث الرئيسي، والمؤلف المقابل. “إنه يعالج التحدي المتمثل في الخطوة الأخيرة – الكشف عن السرطان في مرحلة يكون فيها السرطان خارج نطاق اكتشاف الخبراء.”
وقد طورت المجموعة نموذجاً عالي الدقة للذكاء الاصطناعي، تم تدريبه على أكبر مجموعة بيانات للأشعة المقطعية وأكثرها تنوعاً ــ أكثر من 3000 مريض ــ من أجل الكشف الآلي الكامل عن السرطان، بما في ذلك الأورام الصغيرة والتي يصعب اكتشافها. نُشرت هذه الدراسة في مجلة الجمعية الأمريكية لأمراض الجهاز الهضمي، أمراض الجهاز الهضمي، وهي لا تعتمد فقط على العمل الأخير للمجموعة في طب الجهاز الهضمي على نماذج الكشف المبكر القائمة على علم الإشعاع، ولكنها تؤكد أيضًا على مكانة Mayo Clinic كمنارة للابتكار في حلول الرعاية الصحية. باستخدام الذكاء الاصطناعي.
الكشف عن سرطان البنكرياس الخفي بالذكاء الاصطناعي
يمكن للنموذج اكتشاف سرطان البنكرياس غير المحسوس بصريًا من البنكرياس الذي يبدو طبيعيًا من خلال الأشعة المقطعية قبل التشخيص (أي تلك التي خضعت للأشعة المقطعية بين ثلاثة إلى 36 شهرًا قبل التشخيص السريري) في وقت مبكر جدًا – بمتوسط 438 يومًا – قبل التشخيص. مرضي.
يقول الدكتور جوينكا: “تشير هذه النتائج إلى أن الذكاء الاصطناعي لديه القدرة على اكتشاف السرطانات المخفية لدى الأفراد الذين لا تظهر عليهم أعراض، مما يسمح بالعلاج الجراحي في مرحلة لا يزال العلاج فيها ممكنًا”.
وأخيرًا، ظل النموذج موثوقًا ودقيقًا عبر مجموعات المرضى المتنوعة والاختلافات في معدات المسح وتقنيات التصوير. تعتبر هذه المرونة أمرًا بالغ الأهمية لفائدة النموذج في مجموعة واسعة من السيناريوهات الطبية في العالم الحقيقي.
ولمعالجة المخاوف الرئيسية في مجال الرعاية الصحية القائمة على الذكاء الاصطناعي، قام الفريق أيضًا بفصل عملية صنع القرار في مجال الذكاء الاصطناعي لضمان الشفافية، مع الاعتراف بأن الثقة ومراقبة الجودة ضروريان للقبول السريري الأوسع للذكاء الاصطناعي.
يقول الدكتور جوينكا، “إننا ندين بالتقدم الذي أحرزناه إلى الجهود الرائعة التي بذلها فريق FAST AI Software Technology Framework، بقيادة الدكتور باناجيوتيس كورفياتيس، الحاصل على درجة الدكتوراه، ويكمله فريقنا من زملاء البحث المتميزين ومحللي علوم البيانات”. “لقد خصصوا أشهرًا للتحضير الدقيق لطلبنا الأولي واستثمروا جهدًا كبيرًا للرد بمهارة على الاستفسارات الثاقبة للجنة المراجعة الدولية.”
البحث لا يزال مستمرا
ويضيف الدكتور: جوينكا: “نحن في البداية فقط، لكننا مستعدون لمواجهة تحديات الكشف المبكر عن السرطان، والاستفادة من قدرات الذكاء الاصطناعي والجيل التالي من التصوير الجزيئي جنبًا إلى جنب مع المؤشرات الحيوية التكميلية”.
لقد بدأت Mayo Clinic بالفعل خطوات التحقق السريري وتخضع النماذج لعمليات تنظيمية. وبدعم من مركز Mayo Clinic الشامل للسرطان، من المقرر أن يقوم الفريق بإجراء تجارب فحص محتملة ممولة من الجهات المانحة. وستعمل الأفكار المستفادة من هذه التجارب على تحسين وتعزيز الفعالية العملية لنهجهم المبتكر.
