طور باحثون في جامعة تارتو بإستونيا أداة جديدة تعتمد على الذكاء الاصطناعي للمساعدة في الكشف المبكر عن سرطان الكلى وتحسين دقة التشخيص. هذه الأداة، التي حصلت على علامة المطابقة الأوروبية CE، تمثل خطوة مهمة نحو تسريع عملية التشخيص وتقليل الأعباء على أطباء الأشعة. يأتي هذا التطور في ظل تزايد الاهتمام بتطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الصحية.
تم تطوير BMVision، وهو اسم الأداة، في جامعة تارتو، وتقييمه سريريًا في مستشفى جامعة تارتو. وقد حصلت على موافقة CE في يناير 2024، مما يسمح بتسويقها واستخدامها في جميع أنحاء أوروبا. يساعد هذا النظام في تحليل صور التصوير المقطعي المحوسب (CT) للكلى، مما يتيح لأطباء الأشعة تحديد وتقييم الأورام بشكل أسرع وأكثر دقة.
أهمية الذكاء الاصطناعي في تشخيص سرطان الكلى
يعتبر سرطان الكلى من الأمراض المتزايدة الانتشار على مستوى العالم، والكشف المبكر عنه يلعب دورًا حاسمًا في تحسين فرص العلاج والشفاء. يُعد التصوير المقطعي المحوسب (CT) من أهم الأدوات المستخدمة في تشخيص هذا النوع من السرطان، ولكنه يتطلب وقتًا وجهدًا كبيرين من أطباء الأشعة لتحليل الصور بدقة.
تهدف أداة BMVision إلى تخفيف هذا العبء على الأطباء، خاصةً في ظل النقص العالمي في عدد المتخصصين في الأشعة، وزيادة حجم الفحوصات الطبية المطلوبة. الأداة لا تستبدل دور الطبيب، بل تدعمه وتوفر له معلومات إضافية تساعده في اتخاذ القرارات الصحيحة.
كيف تعمل أداة BMVision؟
تعتمد BMVision على تقنيات التعلم الآلي، وهي فرع من فروع الذكاء الاصطناعي، لتحليل صور التصوير المقطعي المحوسب (CT) للكلى. تقوم الأداة بتدريب نماذجها على مجموعة كبيرة من الصور التي تم تشخيصها مسبقًا، مما يمكنها من التعرف على الأنماط التي تشير إلى وجود أورام، سواء كانت خبيثة أو حميدة.
وفقًا لدراسة نشرت في مجلة Communications Medicine، قام أطباء بمراجعة 200 فحص CT بطريقتين: الأولى باستخدام الأداة الجديدة، والثانية بالطريقة التقليدية. أظهرت النتائج أن استخدام BMVision قلص الوقت اللازم لتحديد وقياس الأورام الخبيثة بنحو الثلث، مع تحسين دقة القياس وزيادة التوافق بين آراء الأطباء.
التحديات والفرص في مجال الكشف عن الأورام باستخدام الذكاء الاصطناعي
على الرغم من الإمكانيات الواعدة التي تقدمها تقنيات الذكاء الاصطناعي في مجال الكشف عن الأورام، إلا أن هناك بعض التحديات التي يجب معالجتها. من بين هذه التحديات الحاجة إلى مجموعات بيانات كبيرة ومتنوعة لتدريب النماذج، وضمان دقة وموثوقية النتائج، ومعالجة المخاوف المتعلقة بالخصوصية والأمن.
بالإضافة إلى ذلك، يمثل تكامل هذه الأدوات مع سير العمل السريري الحالي تحديًا آخر. يجب أن يكون النظام سهل الاستخدام وأن يوفر معلومات ذات قيمة مضافة للأطباء لكي يتم اعتماده على نطاق واسع.
تشمل الكلمات المفتاحية ذات الصلة أيضًا تقنيات التصوير التشخيصي المتقدمة و دورها في تحسين نتائج العلاج، خاصةً مع زيادة الوعي بأهمية الفحص المبكر للكشف عن السرطان. كما أن تطوير أدوات التشخيص بمساعدة الذكاء الاصطناعي يستهدف أيضًا تقليل الأخطاء البشرية المحتملة في تفسير الصور الطبية.
أكدت الدكتورة بيلفي إلفيس، أستاذة الأشعة في مستشفى جامعة تارتو، أن إدخال BMVision سيسهم في تحسين جودة التشخيص والكشف المبكر عن سرطان الكلى. وأضافت أن الأداة تستخدم حاليًا لأغراض بحثية، ولكن يتم العمل على دمجها بشكل كامل في سير العمل السريري اليومي.
الأداة ليست متوفرة للاستخدام التجاري بعد، ولكن حصولها على موافقة CE يفتح الباب أمام تسويقها في أوروبا. في الوقت الحالي، تركز الجامعة على جمع المزيد من البيانات السريرية لتحسين أداء الأداة وتوسيع نطاق استخدامها ليشمل أنواعًا أخرى من السرطان. تتواصل الجامعة أيضًا مع شركات التكنولوجيا الطبية المحتملة لتسريع عملية نشر هذه التقنية المبتكرة على نطاق أوسع.
في المستقبل القريب، من المتوقع أن نشهد المزيد من التطورات في مجال الذكاء الاصطناعي وتطبيقاته في الرعاية الصحية، بما في ذلك تحسين أدوات التشخيص والكشف عن الأمراض، وتطوير خطط علاجية مخصصة، وتقليل التكاليف وتحسين الكفاءة. ولكن يبقى التحدي الرئيسي هو ضمان أن هذه التقنيات تستخدم بشكل مسؤول وأخلاقي، وأنها متاحة للجميع بغض النظر عن مكان إقامتهم أو وضعهم الاجتماعي والاقتصادي.
