طور علماء اسكتلنديون نظام ذكاء اصطناعي يمكنه تفسير عينات السرطان والتنبؤ بكيفية تطور الورم.
ويأمل الفريق أن يمنح هذا الاكتشاف الأطباء “رأيًا ثانيًا” للأطباء ويؤدي إلى تشخيص أسرع وأكثر دقة.
النظام قادر على اكتشاف علامات المرض في العينات بدقة ملحوظة ويمكنه أيضًا التنبؤ بما إذا كان من المحتمل أن يعود السرطان بعد العلاج.
حاليًا، يقوم علماء الأمراض بفحص وتوصيف سمات عينات الأنسجة المأخوذة من مرضى السرطان على شرائح تحت المجهر.
وتساعد ملاحظاتهم حول نوع الورم ومرحلة نموه في تحديد مسار العلاج لكل مريض وفرص تعافيه.
ابتكر الباحثون في جامعة جلاسكو نظام ذكاء اصطناعي يمكنه توفير تشخيص أسرع وأكثر دقة للسرطان
قام فريق دولي من متخصصي الذكاء الاصطناعي وعلماء السرطان، بقيادة باحثين من جامعة جلاسكو، بتطوير نظام جديد، أطلقوا عليه اسم التعلم النمطي الظاهري النسيجي (HPL).
لقد التقطوا آلاف الصور عالية الدقة لعينات الأنسجة لمرضى سرطان الرئة وجمعوا بيانات حول كيفية تطور السرطان.
بعد ذلك، قاموا بتطوير خوارزمية لتحليل الصور والأنماط الموضعية استنادًا فقط إلى البيانات المرئية في كل شريحة.
قامت الخوارزمية بتقسيم صور الشرائح إلى آلاف القطع الصغيرة، تمثل كل منها كمية صغيرة من الأنسجة البشرية.
عندما أضاف الفريق شرائح من المزيد من مرضى السرطان إلى النظام، كان قادرا على التمييز بشكل صحيح بين سماتهم.
بمجرد أن حددت الخوارزمية الأنماط في العينات، استخدمها الباحثون لتحليل الروابط بين العينات ونتائج المرضى المخزنة في قاعدة البيانات، بما في ذلك المدة التي عاشها المرضى بعد إجراء جراحة السرطان.
وارتبطت التنبؤات التي قدمها النظام بشكل جيد مع نتائج الحياة الواقعية للمرضى المخزنين في قاعدة البيانات، حيث تم تقييم احتمالية وتوقيت عودة السرطان بشكل صحيح بنسبة 72% من الحالات.
وتوصل علماء الأمراض البشرية المكلفون بنفس التنبؤ إلى الاستنتاجات الصحيحة بدقة تصل إلى 64%.
وعندما تم توسيع البحث ليشمل تحليل آلاف الشرائح عبر 10 أنواع أخرى من السرطان، كانت النتائج دقيقة بالمثل.
وقال البروفيسور جون لو كويسن، من كلية علوم السرطان بجامعة جلاسكو: “يستغرق تدريب علماء الأمراض البشرية سنوات عديدة على تحديد أنواع السرطان الفرعية التي يفحصونها تحت المجهر واستخلاص استنتاجات حول النتائج الأكثر احتمالا للمرضى”.
“إنها مهمة صعبة وتستغرق وقتا طويلا، وحتى الخبراء المدربين تدريبا عاليا يمكنهم في بعض الأحيان استخلاص استنتاجات مختلفة من نفس الشريحة.
“بمعنى ما، علمت الخوارزمية الموجودة في قلب النظام نفسها التحدث بلغة السرطان – للتعرف على الأنماط المعقدة للغاية في الشرائح وقراءة ما يمكن أن تخبرنا به عن نوع السرطان وتأثيره المحتمل على المرضى”. “الصحة على المدى الطويل.
“على عكس اختصاصي علم الأمراض البشري، فهو لا يفهم ما ينظر إليه، لكنه لا يزال بإمكانه استخلاص استنتاجات دقيقة بشكل مذهل بناءً على التحليل الرياضي.
“يمكن أن تكون أداة لا تقدر بثمن لمساعدة علماء الأمراض في المستقبل، وزيادة مهاراتهم الحالية من خلال رأي ثانٍ غير متحيز تمامًا.”
“يمكن للرؤية التي تقدمها الخبرة البشرية وتحليل الذكاء الاصطناعي معًا أن توفر تشخيصًا أسرع وأكثر دقة للسرطان وتقييمًا للنتائج المحتملة للمرضى”.
“وهذا بدوره يمكن أن يساعد في تحسين المراقبة والرعاية المصممة بشكل أفضل عبر علاج كل مريض.”