الذكاء الاصطناعي يتنبأ بمخاطر الإصابة بالسرطان قبل 5 سنوات

أصبحت الدراسة التي أجراها معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا وعيادة جميل في يناير 2021، حول نماذج الذكاء الاصطناعي قوية تعتمد على التصوير الشعاعي للثدي لخطر الإصابة بسرطان الثدي. منتشرة على نطاق واسع بعد اهتمام رواد مواقع التواصل الاجتماعي.

نحن جميعًا نحمل حوالي 9000 طفرة جينية في جينوماتنا، مما يجعلنا جميعًا طفرات جينية إلى حد ما. على الرغم من أن معظم هذه الطفرات حميدة ولا تؤثر على صحتنا إلا قليلاً. ومع ذلك يمكن لبعضها أن يعطل وظيفة البروتين بشدة ويمكن أن يسبب أمراضًا مثل السرطان. ولكن ماذا لو كان الذكاء الاصطناعي قادرًا على التنبؤ بدقة بتكوين سرطان الثدي قبل سنوات من تطوره؟.

وقد كشفت دراسات سابقة أننا ورثنا معظم هذه الطفرات من أسلافنا، ولكننا نجمع حوالي 64 طفرة أثناء تطورنا. كما أننا ننقلها إلى ذريتنا كمقياس جيد، وكما نحلم بالحصول على أفضل العلوم الممكنة في متناول أيدينا. وقد أنشأ علماء من مختبر علوم الكمبيوتر والذكاء الاصطناعي التابع لمعهد ماساتشوستس للتكنولوجيا وعيادة جميل للتعلم الآلي نظام التعلم العميق (DL) في أوائل عام 2021 للتنبؤ بخطر الإصابة بالسرطان لدى النساء اللاتي ليس لديهن علامات أو أعراض لسرطان الثدي. فقط من الأشعة السينية للثدي أو تصوير الثدي بالأشعة السينية.

نموذج الذكاء الاصطناعي لسرطان الثدي

تم تصميم نظام الذكاء الاصطناعي هذا المسمى “ميراي” للحفاظ على تنبؤات متسقة على الرغم من الاختلافات السريرية البسيطة (مثل أجهزة التصوير الشعاعي للثدي المختلفة). كما يمكن أن يعمل بشكل أفضل من خوارزميات تقييم المخاطر الحالية لأنه يتنبأ بمخاطر المريض عبر نقاط زمنية مختلفة في المستقبل ويمكنه دمج عوامل الخطر السريرية مثل العمر والتاريخ العائلي إذا كانت متاحة.

ووفقًا لدراسة نُشرت في مجلة Science Translational Medicine، تم تدريب ميراي على أكثر من 200000 اختبار من مستشفى ماساتشوستس العام (MGH). حيث يتم تثبيته الآن واختباره على المرضى المحتجزين من MGH. بالإضافة إلى معهد كارولينسكا في السويد ومستشفى تشانغ جونج التذكاري في تايوان.

نظام الذكاء الاصطناعي “ميراي” التابع لمعهد ماساتشوستس للتكنولوجيا

لم يحافظ برنامج ميراي على الدقة في مختلف الأعراق والفئات العمرية وفئات كثافة الثدي وأنواع السرطان فحسب؛ بل تفوق أيضًا على نموذج تايرر-كوزيك. حيث حدد ضعف عدد تشخيصات السرطان المستقبلية تقريبًا. حيث تتضمن الوحدات الأربع في ميراي ما يلي:

تقوم وحدة تجميع الصور أولاً بجمع ومعالجة كل صور التصوير الشعاعي للثدي التقليدية لإنشاء رسم توضيحي للتصوير الشعاعي للثدي.

ثم يقوم بتجميع بيانات الصورة من كافة المشاهدات.

أيضا إذا لزم الأمر، تستخدم وحدة التنبؤ بعوامل الخطر التصوير الشعاعي للثدي للتنبؤ بعوامل الخطر لدى المريض.

وتتضمن المرحلة الأخيرة طبقة المخاطر الإضافية باستخدام متغيرات مخاطر المريض وتحليل التصوير الشعاعي للثدي. وذلك للتنبؤ بمخاطر المريض سنويًا على مدى السنوات الخمس التالية.

وقال آدم يالا، المؤلف الرئيسي للدراسة من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا في الولايات المتحدة، “هناك الكثير من المعلومات في تصوير الثدي بالأشعة السينية أكثر من مجرد الفئات الأربع لكثافة الثدي. ومن خلال استخدام نموذج التعلم العميق، نتعلم إشارات دقيقة تشير إلى الإصابة بالسرطان في المستقبل”.

كذلك ادعت ريجينا بارزيلاي، الأستاذة في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا، أنه “على عكس النماذج التقليدية.. فإن نموذج التعلم العميق الخاص بنا يعمل بشكل جيد بنفس القدر عبر الأعراق والأعمار والتاريخ العائلي المتنوع”.