الذكاء الاصطناعي ينجح في كشف سبب ارتفاع ضغط الدم

نجح نموذج ذكاء اصطناعي جديد طوره باحثون بالولايات المتحدة في التنبؤ بـ "الألدوستيرونية الأولية" (Primary Aldosteronism)، وهي اضطراب هرموني يُعد سبباً خفياً وشائعاً وراء الإصابة بارتفاع ضغط الدم الشديد والمقاوم للعلاجات التقليدية .

وذكر الباحثون في الدراسة التي أُجريت في مستشفى "مايو كلينك " بمدينة روتشستر بولاية مينيسوتا الأمريكية ، أنه تم تدريب نموذج جديد للذكاء الاصطناعى على بيانات سجلات صحية عمرها 30 عاماً ، وأن النموذج الجديد قد يساعد في تحسين الكشف المبكر عن الحالات غير المشخّصة لارتفاع ضغط الدم المرتبط بالألدوستيرونية الأولية.

والألدوستيرونية الأولية حالة تحدث عندما تفرز الغدتان الكظريتان، الموجودتان أعلى الكليتين، كميات زائدة من هرمون الألدوستيرون، المسئول عن تنظيم توازن الصوديوم والبوتاسيوم في الجسم ، حيث يؤدي تراكم هذا الهرمون إلى ارتفاع ضغط الدم وزيادة خطر الإصابة بمضاعفات القلب والأوعية الدموية مقارنة بارتفاع الضغط الأساسي.

وقال الباحثون إن الدراسة تشير إلى أن استخدام الذكاء الاصطناعي قد يجعل فحص هذه الحالة "أكثر انتقائية وكفاءة"، اعتماداً على المعلومات المتاحة بالفعل في الملفات الطبية للمرضى ، ودرّب الفريق نموذجاً يعتمد على تقنية تعلم آلي من نوع XGBoost لتحليل متغيرات روتينية، منها العمر والجنس وتشخيصات ارتفاع ضغط الدم ونقص البوتاسيوم، وقراءات ضغط الدم الانقباضي، ومستويات البوتاسيوم في الدم، والأدوية الموصوفة لعلاج الضغط أو لتعويض البوتاسيوم.

واستخدم الباحثون بيانات مجهولة الهوية لأكثر من 22 ألف مريض، جُمعت بين عامي 1986 و2025، ضمن منصة "مايو كلينك"، وهي بنية بحثية مصممة لحماية الخصوصية وتضم بيانات سريرية متعددة المصادر ، ثم اختبر الباحثون النموذج على بيانات 225 ألفاً و887 بالغاً مصابين بارتفاع ضغط الدم. وتمكن النموذج من التنبؤ بالمرضى المعرضين لخطر الألدوستيرونية الأولية قبل 12 شهراً من تشخيصهم.

وقال المؤلف الرئيسي للدراسة فرانك لي ، إن النتائج أظهرت أن استخدام الذكاء الاصطناعي لفحص خطر الألدوستيرونية الأولية "قد يكون قابلاً للتطبيق"، مشيراً إلى أنه "عند ضبط النموذج على عتبة تهدف إلى تحديد الأشخاص منخفضي الخطر، نجح في رصد أكثر من 90% من الحالات، بينما أخفق في التقاط أقل من 10%٪ منها"  ، وقد صنّف النموذج نحو ثلثي المشاركين باعتبارهم مرشحين لمزيد من الفحوصات، ما يعني أنه لا يقترح فحص جميع مرضى الضغط، بل يوجه الانتباه إلى مجموعة أكثر احتمالاً للاستفادة من التقييم الإضافي.

وقال لي إن الأطباء واجهوا صعوبة في فحص الألدوستيرونية الأولية بكفاءة، مضيفاً أن الأداة التي طورها فريقه قد توفر حلاً يعتمد على معلومات روتينية موجودة بالفعل في السجلات الطبية للمرضى ، مضيفا أنه لا يعني النموذج أن الذكاء الاصطناعي يشخص المرض وحده، لكنه قد يعمل كأداة فرز أولية تساعد الأطباء على تحديد من يحتاجون إلى اختبار أكثر تخصصاً، أو إجراء تقييمات لاحقة بحسب الإرشادات الطبية.

وقال الباحثون إن أهمية النموذج تكمن في أن الألدوستيرونية الأولية تبقى غير مكتشفة لدى كثير من المرضى رغم قابلية علاجها، وقد يؤدي تأخر تشخيصها إلى استمرار تعرض المريض لخطر قلبي وكلوي أعلى لسنوات ، ولكن النتائج لا تزال بحاجة إلى تقييم إضافي قبل استخدامها على نطاق واسع في الممارسة اليومية ، ويرى الباحثون أن الاعتماد على بيانات السجلات الصحية الإلكترونية قد يفتح طريقاً جديداً لتحسين اكتشاف الأسباب القابلة للعلاج وراء ارتفاع ضغط الدم، خصوصاً في الحالات التي لا تظهر بوضوح خلال الرعاية الروتينية.