تقنية ذكاء اصطناعي جديدة تسرّع فك شفرة الصور الطبية

نجح باحثون في تطوير إطار عمل جديد للتعلم العميق يحمل اسم "سليفيت " (SLIViT)، وهي تقنية مبتكرة قائمة على الذكاء الاصطناعي تهدف إلى تسريع وتحسين تحليل بيانات التصوير الطبي الحجمي (ثلاثي الأبعاد) بدقة عالية، مع التغلب على واحدة من أكبر عقبات الطب الرقمي وهي الحاجة لبيانات تدريب ضخم ،وجرى تقييم النموذج عبر تقنيات تصوير متعددة، من بينها التصوير المقطعي للترابط البصري (OCT)، والموجات فوق الصوتية، والتصوير بالرنين المغناطيسي، والتصوير المقطعي المحوسب.

يوضح  الدكتور تشارلز وايكوف، اختصاصي شبكية العين في هيوستن ميثوديست أن ما يميز هذه المقاربة هو قدرتها على الاستفادة من المعرفة المستقاة من مجموعات كبيرة من الصور الطبية ثنائية الأبعاد وتطبيقها على عمليات المسح ثلاثية الأبعاد الأكثر تعقيداً ، مضيفا أن هذا النموذج يساعد في التغلب على إحدى أكبر العقبات التي تواجه تطوير الذكاء الاصطناعي في مجال التصوير الطبي .

تُعد هذه النتائج ذات أهمية خاصة لاختصاصيي الشبكية، إذ أصبحت فحوصات التصوير المقطعي للترابط البصري أدوات أساسية لتشخيص أمراض الشبكية ومتابعتها، مثل التنكس البقعي المرتبط بالعمر (AMD)، ومع ذلك، لا يزال تفسير هذه الفحوصات يستغرق وقتاً طويلاً ويتطلب مراجعة دقيقة من أطباء ذوي خبرة.

أظهر نظام SLIViT أداءً متميزاً في الاختبارات، إذ تمكن من تحديد العديد من المؤشرات الحيوية عالية الخطورة المرتبطة بالتنكس البقعي المرتبط بالعمر من خلال فحوصات التصوير المقطعي للترابط البصري ثلاثية الأبعاد، متفوقاً بذلك على نماذج ذكاء اصطناعي متخصصة ومتاحة.

كما نجح الباحثون في تطبيق هذا الإطارعلى مقاطع الموجات فوق الصوتية للقلب، وصور الرنين المغناطيسي للكبد، وصور الأشعة المقطعية للصدر، ما يشير إلى أن إطار التعلم العميق هذا قد يوفر أساساً متعدد الاستخدامات لمجموعة واسعة من تطبيقات التصوير الطبي ، فبدلاً من بناء نموذج ذكاء اصطناعي جديد لكل تخصص وتقنية تصوير، قد يتمكن الباحثون من تكييف إطار عمل مشترك لاستخدامه في مجالات سريرية متعددة.

يرى وايكوف أن هذا الأمر قد يسهم في تسريع الأبحاث المتعلقة بالمؤشرات الحيوية للأمراض المكتشفة حديثاً ، مضيفا أن أنظمة الذكاء الاصطناعي قد تتمكن من توسيع نطاق هذه المعرفة لتشمل آلاف الصور الإضافية، ما يقلل الوقت والتكلفة مع الاستفادة من خبرات المتخصصين ، ويؤكد وايكوف أن هذه التقنية لا تهدف إلى استبدال الأطباء ، بل يتوقع الباحثون أن يصبح الذكاء الاصطناعي أداة تعزز قدراتهم، وتساعدهم على معالجة مجموعات بيانات التصوير المعقدة والمتزايدة، وتحديد النتائج المهمة بكفاءة أكبر ودقة أعلى.