طور فريق من العلماء من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا أداة تسخر قوة الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بخطر إصابة بسرطان الرئة. من خلال تحليل الصور الطبية ، يمكن لهذه الأداة المبتكرة تحديد السمات والأنماط البيولوجية التي قد تشير إلى ارتفاع خطر الإصابة بسرطان الرئة ، مما يوفر تقدما مهما في مجال الكشف عن الأمراض والتدخل.
تطوير هذه الأداة لديه القدرة على تحسين نتائج المرضى والمساهمة بشكل كبير في الرعاية الصحية.
يحتل سرطان الرئة مرتبة عالية بين أكثر أنواع السرطان فتكا في جميع أنحاء العالم ، ويمكن أن يعزى انتشاره إلى عدة عوامل ، مثل الوراثة والبيئة وعلم وظائف الأعضاء ، بالإضافة إلى التدخين.
في محاولة لتعزيز التشخيص والتوقعات لسرطان الرئة ، ابتكر الخبراء أداة ذكاء اصطناعي.
كشفت عيادة جميل ، وهي مركز رعاية صحية مرموق متخصص في تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي ومقرها في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا ، النقاب عن سيبيل ، وهي أداة جديدة قائمة على الذكاء الاصطناعي.
لدى سيبيل القدرة على التنبؤ بدقة باحتمالية الإصابة بسرطان الرئة لكل من المدخنين وغير المدخنين.
أجرت عيادة جميل ومركز ماساتشوستس العام للسرطان ، وهو جزء من مجموعة مستشفيات بريغهام وماساتشوستس العامة ، دراسة واسعة النطاق أسفرت عن إنشاء سيبيل. شملت الدراسة العديد من مؤسسات الرعاية الصحية في جميع أنحاء الولايات المتحدة واستخدمت بيانات من آلاف المشاركين.
يمكن أن يؤدي فحص التصوير المقطعي المحوسب بجرعات منخفضة لسرطان الرئة إلى خفض معدلات الوفيات بنسبة تصل إلى 24 ٪ ، مما يجعله إجراء طبيا موصى به للمدخنين الحاليين أو السابقين الذين تتراوح أعمارهم بين 50 و 80 عاما والذين لديهم تاريخ طويل في التدخين.
تتمتع سيبيل ، كما صرحت ريجينا برزيلاي ، رئيسة عيادة جميل بمعهد ماساتشوستس للتكنولوجيا ، بالقدرة على تقييم الصور وتوقع قدرة الشخص على الإصابة بسرطان الرئة في غضون ست سنوات.
نظرا لوجود زيادة في حالات سرطان الرئة بين الأفراد الذين لم يدخنوا مطلقا أو أولئك الذين أقلعوا عن التدخين منذ سنوات ، فهذا يعني أن هناك العديد من العوامل غير المحددة التي تساهم في تطور سرطان الرئة. لتقييم الخصائص البيولوجية العامة والتنبؤ بمخاطر الإصابة بالسرطان.
تم تصميم سيبيل لتحليل الصور بدلا من تقييم عوامل الخطر البيئية أو الجينية الفردية. يعد الكشف المبكر عن الأمراض ، وخاصة السرطان ، جانبا حاسما في إدارتها وله تأثير كبير على بقاء المرضى ونوعية حياتهم. وبالتالي ، فإن تطوير الأداة الجديدة مهم ولديه القدرة على تحسين نتائج الرعاية الصحية.
من المهم ملاحظة أن سيبيل تم تدريبها باستخدام بيانات سابقة وحجم عينة لعشرات الآلاف من الأمريكيين. لذلك ، لا يزال تطويره جاريا وسيتطلب المزيد من البيانات المتنوعة من حيث العرق والجغرافيا لتعزيز أدائه وموثوقيته في المستقبل.