ذكاء اصطناعي يتنبأ بعودة أورام الدماغ لدى الأطفال بدقة رائدة

أعلن باحثون من مؤسسات طبية أمريكية مرموقة عن تطوير نظام ذكاء اصطناعي جديد يُمكنه التنبؤ بعودة أورام الدماغ لدى الأطفال بدقة غير مسبوقة، ويمثل هذا النظام نقلة نوعية في مجال رصد الانتكاسات بعد علاج السرطان، إذ يعتمد على تحليل متسلسل لصور الرنين المغناطيسي (MRI) باستخدام تقنية متقدمة تُعرف باسم "التعلم الزمني"، وهي تقنية تتيح للذكاء الاصطناعي معالجة صور طبية مأخوذة في أوقات مختلفة بعد الجراحة، وربطها بزمن حدوث الانتكاس المحتمل.

تحليل زمني

ويعتمد النموذج المطور على القدرة على تتبع التغيرات الدقيقة التي قد تحدث تدريجيًا في دماغ الطفل بعد العلاج، وبدلًا من الاعتماد على صورة واحدة فقط، كما تفعل النماذج التقليدية، يقوم النموذج بتحليل سلسلة صور متعاقبة، مما يُمكنه من تقديم تنبؤات أكثر دقة حول احتمالية عودة الورم، ويُمكّن هذا الأسلوب الأطباء من اكتشاف علامات مبكرة للانتكاس، والتدخل قبل أن يتفاقم الوضع، ويؤدي إلى مضاعفات يصعب علاجها لاحقًا.

تعاون بحثي

وقد جرى تطوير هذا النظام عبر تعاون علمي بين مركز Mass General Brigham، ومستشفى بوسطن للأطفال، ومركز Dana-Farber/Boston Children’s Cancer and Blood Disorders Center، حيث قام الفريق بتدريب نموذج التعلم العميق على أكثر من 4000 صورة رنين مغناطيسي تخص 715 طفلًا، وواجه الباحثون تحديات تتعلق بندرة حالات السرطان الدماغي لدى الأطفال، مما استدعى تجميع البيانات من عدة مؤسسات، وبذل جهودًا ضخمة لتطوير قاعدة بيانات شاملة.

نتائج دقيقة

وأظهرت النتائج أن النموذج الجديد نجح في التنبؤ بعودة الأورام الدبقية – وهي أحد أكثر أنواع أورام الدماغ شيوعًا بين الأطفال – بدقة تراوحت بين 75% و89% خلال السنة الأولى بعد العلاج، وهي نسبة تتفوق بشكل واضح على دقة النماذج التي تعتمد على صورة واحدة والتي لم تتجاوز 50%، وكلما زادت الصور التي يحللها النموذج، تحسنت دقته، لكنه بلغ ذروته عند تحليل ما بين 4 إلى 6 صور، وهو ما يُعتبر عددًا مناسبًا لا يرهق المريض ويعزز الكفاءة التشخيصية في الوقت ذاته.

أعباء أقل

ويمثل هذا النهج الجديد خطوة نحو تخفيف الأعباء النفسية والجسدية التي تواجه الأطفال المتعافين وأسرهم، إذ يُمكن لهذا النظام تقليل عدد الفحوصات المتكررة التي يخضع لها المرضى لمراقبة حالتهم، مع الحفاظ على دقة عالية في التشخيص، ويفتح ذلك الباب أمام نظام متابعة طبي أكثر استهدافًا ومرونة، يساعد الأطباء على تخصيص رعاية أفضل لكل حالة بناءً على مستوى الخطر الحقيقي وليس وفقًا لنمط مراقبة موحد.

تجارب قادمة

ووفقًا للدكتور Benjamin Kann، الباحث الرئيسي في المشروع من برنامج الذكاء الاصطناعي في الطب التابع لـMass General Brigham، فإن التحدي الأكبر يكمن في تحديد المرضى الأكثر عرضة للانتكاس، حيث قال: "نحتاج إلى أدوات أفضل تمكننا من التدخل مبكرًا، وتُخفف عن الأطفال وأسرهم القلق الناتج عن المتابعة المستمرة"، وأكد أن النظام الجديد لا يزال في مرحلة التجربة، وسيتم إخضاعه لتجارب سريرية واسعة لتقييم فعاليته في بيئات سريرية مختلفة.

ويأمل الفريق البحثي أن تُسهم هذه التقنية في تحسين جودة الرعاية المقدمة للأطفال الناجين من السرطان، سواء عبر تقليل الفحوصات غير الضرورية للحالات المستقرة، أو من خلال تسريع تقديم العلاج للحالات التي تظهر لديها مؤشرات انتكاس مبكر، ويمثل ذلك بُعدًا جديدًا في استخدام الذكاء الاصطناعي كأداة دعم قرار في الطب السريري، ويدفع باتجاه مستقبل تُصبح فيه الخوارزميات شريكًا فعالًا في تقديم الرعاية الصحية الدقيقة.