خوارزميات جوجل الذكية أفضل من الأطباء في تشخيص سرطان الثدي

تعمل شركة جوجل Google على تطوير ذكاء اصطناعي لمساعدة الأطباء في التعرف على سرطان الثدي وفقاً لما جاء في بحث نشرته مجلة Nature اليوم.

وقالت الشركة بأن هذا النموذج الذي يمسح صور الأشعة السينية المعروفة باسم صور mammograms قد قلل من عدد التشخيصات السلبية بنسبة 9.4 في المئة.

اليوم، يُعد سرطان الثدي هو السبب الرئيسي الثاني للوفاة بين النساء، حيث يتجاوزه فقط سرطان الرئة في القوة والانتشار بشكل عام.

الاكتشاف المبكر هو أفضل دفاع لدى معظم الناس في تحديد وعلاج المرض، ومع أن تصوير منطقة الثدي بالأشعة السينية هي أداة الكشف الأكثر شيوعاً إلا أنها تفتقد إلى عدد كبير من الحالات الخاصة.

في الدراسة التي مولتها جوجل استخدم الباحثون تصوير الثدي بالأشعة السينية لأكثر من 25000 امرأة في المملكة المتحدة و 3000 امرأة في الولايات المتحدة.

ووفقاً لمدونة جوجل فقد قام الفريق أولاً بتدريب الذكاء الاصطناعي على فحص صور الأشعة السينية ثم البحث عن علامات الإصابة بسرطان الثدي عن طريق تحديد التغييرات في المنطقة المصورة.

في نهاية المطاف، تمكنوا من تقليل نسبة التشخيصات السلبية الخاطئة بنسبة 9.4 في المئة وخفض نسبة التشخيصات الإيجابية الخاطئة بنسبة 5.7 في المئة للنساء في الولايات المتحدة.

في المملكة المتحدة حيث يقوم اثنان من أخصائيي الأشعة بالتحقق من النتائج قلل النموذج التشخيصات السلبيات الكاذبة بنسبة 2.7 في المائة وقلل من التشخيصات الإيجابيات الخاطئة بنسبة 1.2 في المائة.

هذا يعني أن أداء نموذج جوجل الذكي في التشخيص بات أفضل من الأطباء في الولايات المتحدة والمملكة المتحدة معاً.

ومع ذلك فإن النظام لم يكن مثالياً 100% حيث فشل في تحديد حالات إصابة بالسرطان كان الأطباء البشريين قد أشاروا إليها، وبالمقابل حدث العكس أيضاً.

لذلك حرصت جوجل على تأطير هذا المشروع كمشروع سيساعد أخصائيي الأشعة بدلاً من استبدالهم، حيث أن الجمع بين تشخيص النموذج وتشخيص الطبيب يمكن أن يعزز النتائج الإجمالية.

المشروع جزء من جهود جوجل المستمرة للتوسع في مجال الرعاية الصحية، حيث كان للشركة مجموعة من المشاريع التي تهدف من خلالها إلى توظيف الذكاء الاصطناعي في المجال الطبي.

مقالات قد تعجبك:

كيف تعمل خوارزمية يوتيوب في تحديد ما الذي ترغب بمشاهدته؟
ماذا يعني رمز الدائرة ذات الخط على الكاميرا؟
إشاعات و أفكار خاطئة يعتقدها الكثير عن المنزل الذكي SmartHome
ما هي ميزة True Tone في آيفون و ماك؟ و ما فوائدها ؟
ما هي إعدادات الكاميرا المناسبة لالتقاط الصور الرياضية ؟

ذكاء اصطناعي يمكنه تحديد أمراض العين من خلال الصور فقط

للمرة الأولى وافقت إدارة الغذاء والدواء الأمريكية على جهاز تشخيص يعمل بالذكاء الاصطناعي ولا يحتاج إلى طبيب متخصص لتفسير النتائج.

حيث يمكن للبرنامج المسمى IDx-DR اكتشاف شكل من أشكال مرض العين من خلال النظر إلى صور شبكية العين.

ويعمل برنامج الذكاء الاصطناعي على هذا النحو: تقوم الممرضة أو الطبيب أولاً بتحميل صور لشبكيّة عين المريض التي تم التقاطها بكاميرا شبكية خاصة.

وتشير خوارزمية برنامج IDx-DR إلى ما إذا كانت الصورة التي تم تحميلها عالية الجودة بما يكفي للحصول على نتيجة.

ثم يقوم البرنامج بتحليل الصور لتحديد ما إذا كان المريض يعاني من اعتلال الشبكية السكري أم لا، وهو شكل من أشكال أمراض العين حيث أن الكثير من السكر في الدم يدمّر الأوعية الدموية في الجزء الخلفي من العين.

ويعد اعتلال الشبكية السكري من أكثر مضاعفات الرؤية شيوعاً لدى مرضى السكري، ولكنه ما زال نادراً إلى حد ما.

في إحدى التجارب السريرية التي تم استخدام أكثر من 900 صورة فيها، كانت نتائج برنامج IDx-DR صحيحة بنسبة 87٪ بالنسبة للحالات التي تم تشخيصها أنها مصابة باعتلال الشبكية.

أما بالنسبة لنتائجه الخاصة بتشخيص الحالات السليمة فقد كانت صحيحة بنسبة 90٪.

وقال مؤسس البرنامج Michael Abràmoff : إنه يتخذ القرار التشخيصي من تلقاء نفسه.

وهذا يعني أنه يمكن استخدام التكنولوجيا من قبل ممرضة أو طبيب ليس متخصصاً في مجال العيون.

مما يجعل الوصول إلى التشخيص أكثر سهولة، على سبيل المثال لن يحتاج المرضى إلى الانتظار حتى يتوفر أخصائي العيون للحصول على تشخيص الصور.

البرنامج هو جزء من اتجاه متزايد من خوارزميات تعلم كيفية اكتشاف وتشخيص الأمراض.

في وقت سابق من هذا العام قام العلماء بتدريب خوارزمية مختلفة لتعلم كيفية التعرف على الحالات المرضيّة بما في ذلك فقدان البصر المرتبط بالعمر واعتلال الشبكية السكري.

كما وتقوم شركة جوجل Google أيضاً بتدريب برنامج DeepMind AI لتحديد مرض العين، والآن بعد أن قامت إدارة الغذاء والدواء بمنح الموافقة على برنامج IDX-DR فقد يؤدي ذلك إلى عدد جديد من الاختبارات التشخيصية المستقلة.

وقد تكون هذه البرامج المختصة في التشخيص أكثر ملاءمة للمرضى وربما أكثر دقة من الأطباء، ولكن بطبيعة الحال فإن عدم وجود أخصائي لتشخيص الحالة يثير مسألة من سيكون مسؤولاً عن النتيجة عندما يكون التشخيص خاطئاً!

 

مقالات قد تعجبك:
دورة للذكاء الاصطناعي من مايكروسوفت لتضيفها إلى الـCV
دورات مجانية من جوجل عن الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلات
جوجل تستخدم الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بتأخر الرحلات الجوية
ساعة آبل Apple ربما ستنقذ حياة الملايين من مرضى القلب
فيس بوك كانت ترغب بجمع البيانات الصحية