الذكاء الاصطناعي يكتشف السرطان مبكرًا من الصور

هل ترغب في معرفة كيف يكشف الذكاء الاصطناعي السرطان مبكرًا من الصور؟ دعنا نستعرض المزيد من التفاصيل مع INVIAI في هذا المقال!

يسهم الكشف المبكر عن السرطان بشكل كبير في تحسين فرص البقاء على قيد الحياة. يساعد الذكاء الاصطناعي (AI) الآن الأطباء على اكتشاف الأورام في الصور الطبية بشكل أسرع وأكثر دقة.

من خلال تدريب نماذج التعلم العميق على آلاف الصور والفحوصات المشروحة، يمكن للذكاء الاصطناعي تعلم الأنماط التي قد يغفلها حتى الخبراء.

في التطبيق العملي، تحلل أدوات الذكاء الاصطناعي صورًا مثل تصوير الثدي الشعاعي، الأشعة المقطعية للصدر، الأشعة السينية، الرنين المغناطيسي، الموجات فوق الصوتية، وشرائح علم الأمراض، مع تحديد المناطق المشبوهة وقياس المخاطر.

على سبيل المثال، ساعدت الموجات فوق الصوتية المعززة بالذكاء الاصطناعي مريضة على تجنب خزعة غير ضرورية في الغدة الدرقية بعد أن أظهرت أن الورم حميد.

يقول الخبراء إن الذكاء الاصطناعي في رعاية السرطان يمثل "فرصة غير مسبوقة" لتحسين التشخيص والعلاج.

كيف يحلل الذكاء الاصطناعي الصور الطبية

تستخدم أنظمة الذكاء الاصطناعي في التصوير عادةً التعلم العميق (وخاصة الشبكات العصبية التلافيفية) المدربة على مجموعات بيانات ضخمة. خلال التدريب، يتعلم الخوارزم استخراج الميزات (مثل الأشكال، والأنسجة، والألوان) التي تميز الأنسجة السرطانية عن السليمة.

بعد التدريب، يقوم نموذج الذكاء الاصطناعي بمسح الصور الجديدة وتسليط الضوء على الأنماط التي تطابق ميزات السرطان المكتسبة.

فعليًا، يصبح الذكاء الاصطناعي "قارئًا ثانيًا" فائق الحساسية، يشير إلى الآفات الدقيقة التي قد يغفلها الإنسان. على سبيل المثال، قد يحدد الذكاء الاصطناعي في مراجعة تصوير الثدي الشعاعي أو شريحة الأشعة المقطعية تكلسات أو عقيدات صغيرة بصناديق ملونة وتنبيهات ليقوم أخصائي الأشعة بفحصها.

يمكن لتحليلات الذكاء الاصطناعي أيضًا تقدير المخاطر: حيث تتنبأ بعض الخوارزميات بمخاطر الإصابة بالسرطان في المستقبل من صورة واحدة (باستخدام الارتباطات المكتسبة)، مما يسمح للأطباء بتخصيص فترات الفحص.

في حالة واحدة، حددت الموجات فوق الصوتية للغدة الدرقية التي حللها الذكاء الاصطناعي أن الأنسجة حميدة بشكل قاطع، متطابقة مع نتائج الخزعة اللاحقة، مما وفر على المريضة قلقًا إضافيًا.

فحص سرطان الثدي

يُعد تصوير الثدي الشعاعي مثالًا رئيسيًا حيث يحدث الذكاء الاصطناعي تأثيرًا ملموسًا. تظهر الدراسات أن دعم الذكاء الاصطناعي يمكن أن يحسن بشكل كبير من اكتشاف سرطان الثدي أثناء الفحص.

في تجربة ألمانية كبيرة، وجد أخصائيو الأشعة بمساعدة أداة ذكاء اصطناعي 17.6% المزيد من حالات السرطان مقارنةً بعدم استخدام الذكاء الاصطناعي.

على وجه التحديد، اكتشف الفريق المدعوم بالذكاء الاصطناعي 6.7 حالات سرطان لكل 1000 امرأة مقابل 5.7 لكل 1000 في المجموعة التقليدية، مع تقليل طفيف في معدل الاستدعاء (الإنذارات الكاذبة).

بشكل عام، يمكن للذكاء الاصطناعي في تصوير الثدي الشعاعي:

• تحسين الحساسية والنوعية. تشير أبحاث ممولة من المعهد الوطني للسرطان إلى أن خوارزميات الصور بالذكاء الاصطناعي "تحسن اكتشاف سرطان الثدي في التصوير الشعاعي" ويمكنها أيضًا التنبؤ بالآفات التي قد تصبح غازية لاحقًا.
• تحديد النتائج الدقيقة. يمكن للذكاء الاصطناعي الإشارة إلى تجمعات صغيرة من التكلسات الدقيقة أو عدم التماثل التي يصعب ملاحظتها أثناء الفحص الروتيني، مما يعمل كقارئ خبير إضافي.
• تقليل عبء العمل والتفاوت. من خلال الفحص المسبق للصور، يمكن للذكاء الاصطناعي إعطاء الأولوية للحالات المشبوهة لأخصائيي الأشعة، مما يساعد على التعامل مع زيادة حجم تصوير الثدي.

ومن الجدير بالذكر أن إدارة الغذاء والدواء الأمريكية (FDA) قد وافقت على عدة أدوات تصوير الثدي المعززة بالذكاء الاصطناعي (مثل iCAD وSmartMammo من DeepHealth) للاستخدام السريري، معترفة بقدرتها على اكتشاف السرطانات مبكرًا في البيئات الواقعية.

فحص سرطان الرئة

يُستخدم الذكاء الاصطناعي أيضًا في الكشف عن سرطان الرئة من الصور الطبية. تُستخدم الأشعة المقطعية منخفضة الجرعة (LDCT) لفحص المدخنين المعرضين لمخاطر عالية؛ ويمكن للذكاء الاصطناعي تحسين ذلك من خلال تحسين جودة الصورة واكتشاف الآفات.

من مزايا ذلك تقليل الجرعة: حيث يمكن لخوارزميات إعادة بناء الصور المعتمدة على الذكاء الاصطناعي إنتاج صور أشعة مقطعية واضحة مع تقليل الإشعاع أكثر من الأشعة المقطعية منخفضة الجرعة الحالية.

بالإضافة إلى ذلك، تقوم أنظمة الكشف بمساعدة الحاسوب (CAD) القائمة على الذكاء الاصطناعي بمسح كل شريحة من الأشعة المقطعية تلقائيًا بحثًا عن العقيدات. وعند العثور على عقيدة محتملة، يحددها الذكاء الاصطناعي على الصورة ليقوم الطبيب بفحصها.

باختصار، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يعمل كقارئ حساس ثاني لصور الرئة.

على سبيل المثال، تظهر النماذج الحديثة حساسية عالية لكل من العقيدات الحميدة والخبيثة في الرئة (حيث تكتشف أنظمة البحث أكثر من 90% من العقيدات في الفحوصات التجريبية). وقد وافقت إدارة الغذاء والدواء الأمريكية على أدوات الذكاء الاصطناعي لمساعدة فحص سرطان الرئة، معترفة بدورها في التشخيص المبكر.

قد يساعد الذكاء الاصطناعي أيضًا في تخصيص الفحص: من خلال دمج الصور مع بيانات المريض، يمكن للخوارزميات تصنيف من يحتاج إلى فحوصات أكثر تكرارًا.

(ومع ذلك، تظهر الدراسات الحالية لنظم CAD أن الذكاء الاصطناعي يكتشف المزيد من العقيدات الصغيرة منخفضة المخاطر، ولم يحقق بعد زيادة كبيرة في اكتشاف الآفات المتقدمة.)

سرطان الجلد (الميلانوما)

يُعد التصوير الجلدي المجهري (صور مكبرة للجلد) مجالًا آخر يتألق فيه الذكاء الاصطناعي. حيث يمكن لنماذج التعلم العميق المتطورة المدربة على عشرات الآلاف من صور الآفات الجلدية تصنيف الشامات إلى حميدة أو خبيثة بدقة عالية.

في دراسة حديثة، حقق نموذج عصبي محسن دقة 95-96% في التعرف على الميلانوما في مراحلها المبكرة من صور التصوير الجلدي المجهري.

وهذا مهم جدًا: فالميلانوما في مراحلها المبكرة تتمتع بتوقعات ممتازة (نسبة بقاء على قيد الحياة لمدة 5 سنوات حوالي 98%)، بينما تقل فرص البقاء في المراحل المتقدمة بشكل كبير.

من خلال تسليط الضوء على الشامات المشبوهة للخزعة، يمكن للذكاء الاصطناعي مساعدة أطباء الجلدية على تشخيص الميلانوما مبكرًا.

كما تُدمج أدوات الذكاء الاصطناعي في تطبيقات الهاتف أو الأجهزة التي تقيم صورة الشامة وتقدر خطرها، مما قد يوسع نطاق الكشف المبكر إلى الرعاية الأولية.

فحص سرطان عنق الرحم

يحسن الذكاء الاصطناعي فحص سرطان عنق الرحم من خلال تحليل الصور الرقمية للعنق. على سبيل المثال، يستخدم نظام CerviCARE التعلم العميق على صور "تصوير عنق الرحم" (صور تشبه التنظير المهبلي) لتمييز الآفات قبل السرطانية.

في تجربة متعددة المراكز، حقق الذكاء الاصطناعي في CerviCARE حساسية 98% للآفات عالية الدرجة في عنق الرحم (CIN2+) مع خصوصية 95.5%.

في التطبيق العملي، يمكن لهذا الذكاء الاصطناعي أن يساعد في الأماكن التي يندر فيها وجود خبراء تنظير عنق الرحم: حيث يبرز الخوارزم المناطق المثيرة للقلق تلقائيًا، مما يضمن عدم تفويت أي نسيج قبل سرطاني.

يعمل هذا النوع من الذكاء الاصطناعي جنبًا إلى جنب مع فحوصات مسحة باب والفيروس الحليمي البشري للكشف المبكر عن المرض.

كما يشير المعهد الوطني للسرطان إلى أبحاث حول أتمتة الكشف المبكر باستخدام الذكاء الاصطناعي في فحص عنق الرحم.

فحص سرطان القولون والمستقيم

يساعد الذكاء الاصطناعي أثناء تنظير القولون في الوقت الحقيقي. تقوم الأنظمة الحديثة بتحليل الفيديو القادم من المنظار باستمرار. عندما تصور الكاميرا ورمًا أو نسيجًا مشبوهًا، يقوم الذكاء الاصطناعي بتمييزه على الشاشة (غالبًا بصندوق ملون وتنبيه صوتي) لجذب انتباه الطبيب.

تنظير القولون بمساعدة الذكاء الاصطناعي: حدد النظام ورمًا "مسطحًا" (مميز باللون الأزرق) يمكن للطبيب إزالته.

تُظهر الدراسات أن استخدام الذكاء الاصطناعي في تنظير القولون يزيد من إجمالي عدد الأورام المكتشفة، خاصة الأورام الغدية الصغيرة. وهذا يعني أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يساعد الأطباء على اكتشاف المزيد من الأورام المبكرة التي قد تُغفل خلاف ذلك.

في تجربة كبيرة (دراسة CADILLAC)، ارتفع معدل اكتشاف الأورام الغدية مع مساعدة الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، لاحظ الخبراء أن معظم الزيادة كانت في الأورام الصغيرة منخفضة المخاطر، ولم يرفع الذكاء الاصطناعي بشكل كبير اكتشاف الأورام الغدية الكبيرة عالية المخاطر في تلك الدراسة.

بمعنى آخر، الذكاء الاصطناعي ممتاز في الإشارة إلى العديد من الآفات الصغيرة، لكن ما إذا كان يحسن اكتشاف أخطر الأورام قبل السرطانية لا يزال قيد الدراسة.

ومع ذلك، يمكن لـ "العين الثانية" المدعومة بالذكاء الاصطناعي تقليل الأخطاء الناتجة عن التعب وتقليل التفاوت بين الأطباء. وقد وافقت إدارة الغذاء والدواء على أنظمة الذكاء الاصطناعي (CADe) للاستخدام السريري في تنظير القولون لمساعدة الأطباء في اكتشاف الأورام.

الذكاء الاصطناعي في علم الأمراض والتصوير المتخصص

يمتد استخدام الذكاء الاصطناعي إلى ما هو أبعد من التصوير الحي ليشمل علم الأمراض والفحوصات المتخصصة. تُقرأ شرائح علم الأمراض الرقمية (مسح عالي الدقة لخزعات الأنسجة) بواسطة خوارزميات الذكاء الاصطناعي.

على سبيل المثال، تم تدريب ذكاء اصطناعي جديد يسمى CHIEF على أكثر من 60,000 صورة شاملة عبر 19 نوعًا من السرطان.

يكتشف تلقائيًا خلايا السرطان في الشريحة ويتنبأ حتى بالبروفايل الجزيئي للورم من الميزات البصرية. في الاختبارات، حقق CHIEF دقة تقارب 94% في اكتشاف السرطان على شرائح غير معروفة عبر عدة أعضاء.

وبالمثل، وافقت إدارة الغذاء والدواء على برامج ذكاء اصطناعي لتحديد مناطق السرطان في عينات خزعات البروستاتا، مما يساعد علماء الأمراض على التركيز على المناطق الحرجة. كما تمت الموافقة على أدوات الذكاء الاصطناعي لتفسير تصوير الدماغ بالرنين المغناطيسي وأشعة الغدة الدرقية بالموجات فوق الصوتية، من بين أمور أخرى.

باختصار، أصبح الذكاء الاصطناعي مساعدًا متعدد الاستخدامات: من فحوصات الرنين المغناطيسي/الأشعة المقطعية إلى الأشعة السينية وشرائح المجهر، يحدد الشذوذات التي تستدعي الانتباه.

فوائد الذكاء الاصطناعي في الكشف المبكر

عبر التطبيقات المختلفة، يقدم الذكاء الاصطناعي عدة مزايا رئيسية في الكشف المبكر عن السرطان:

• حساسية أعلى: يمكن للذكاء الاصطناعي اكتشاف علامات دقيقة جدًا. في فحص الثدي، اكتشف الذكاء الاصطناعي حوالي 20-40% من سرطانات الفاصل الزمني (الأورام التي فُقدت في القراءة الأولى) عند تطبيقه بأثر رجعي على صور سابقة.
  وهذا يعني أن الذكاء الاصطناعي قد يكشف السرطانات في وقت أبكر من القراء البشر وحدهم.
• الدقة والكفاءة: تظهر الدراسات أن القراءات المدعومة بالذكاء الاصطناعي تؤدي إلى تقليل السلبيات الكاذبة وأحيانًا تقليل الإيجابيات الكاذبة.
  على سبيل المثال، زاد تصوير الثدي المدعوم بالذكاء الاصطناعي من القيمة التنبؤية الإيجابية للخزعة (أي عدد السرطانات لكل خزعة) في تجربة ألمانية.
• يمكن للذكاء الاصطناعي معالجة الصور أسرع من الإنسان، مما يسمح لبرامج الفحص بالتعامل مع أعباء العمل المتزايدة دون التضحية بالجودة.
• جودة متسقة: على عكس البشر، لا يتعب الذكاء الاصطناعي ولا يغفل بسبب التشتت.
  يوفر مستوى موحدًا من التحليل عبر الحالات، مما قد يقلل التفاوت بين أخصائيي الأشعة.
• منع الإجراءات غير الضرورية: من خلال التمييز بدقة أكبر بين الآفات الحميدة والخبيثة، قد يوفر الذكاء الاصطناعي على المرضى اختبارات غير ضرورية.
  في مثال الغدة الدرقية، استبعد الذكاء الاصطناعي السرطان بثقة دون الحاجة إلى خزعة.
• في طب الجلد، يمكن لتطبيقات الذكاء الاصطناعي طمأنة المرضى بشأن الشامات الحميدة.
  الهدف العام هو الفحص الدقيق: اكتشاف ما يحتاج فعلاً إلى تدخل وتجنب الإفراط في العلاج.
• الوصول العالمي: في المناطق التي يندر فيها الخبراء، يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي توسيع نطاق الفحص على مستوى الخبراء إلى العيادات النائية.
  على سبيل المثال، يمكن لكولبوسكوب الذكاء الاصطناعي مساعدة الممرضات في فحص سرطان عنق الرحم في المناطق ذات الموارد المحدودة.

“يمكن للنهج المدعومة بالذكاء الاصطناعي تعزيز قدرة الأطباء على تقييم السرطانات بكفاءة ودقة”. في العديد من التجارب، يتفوق الجمع بين الذكاء الاصطناعي وخبرة الأطباء على كل منهما بمفرده، تمامًا كما لو استشاروا زميلًا خبيرًا.

التحديات والاعتبارات

يجلب الذكاء الاصطناعي أيضًا تحديات. قد لا تعمل النماذج المدربة على بيانات محدودة أو غير متنوعة بشكل متساوٍ لجميع المرضى. على سبيل المثال، يجب تدريب كاشفات الآفات الجلدية بالذكاء الاصطناعي على ألوان بشرة متنوعة لتجنب التحيز.

لوحظت ثغرات في أداء أدوات الذكاء الاصطناعي في التصوير الجلدي المجهري على الصور التي تحتوي على شوائب (مثل الشعر أو الإضاءة السيئة) وعلى أنواع الآفات الممثلة تمثيلًا ناقصًا.

في الفحص، قد تعني المزيد من الاكتشافات المزيد من الإنذارات الكاذبة: حيث أشار تنظير القولون المدعوم بالذكاء الاصطناعي إلى العديد من الأورام الصغيرة، بعضها قد لا يتطور إلى سرطان أبدًا.

إزالة كل آفة صغيرة تحمل مخاطرها الخاصة (فرصة صغيرة للنزيف أو الثقب). لذلك، يجب على الأطباء موازنة حساسية الذكاء الاصطناعي مع النوعية لتجنب التشخيص المفرط.

دمج الذكاء الاصطناعي في سير العمل السريري ليس بالأمر السهل. تحتاج المستشفيات إلى برامج معتمدة من إدارة الغذاء والدواء وتدريب للموظفين. هناك أسئلة تنظيمية ومسؤولية قانونية حول من يتحمل المسؤولية إذا فشل الذكاء الاصطناعي في اكتشاف السرطان.

يؤكد العديد من الباحثين أن الذكاء الاصطناعي هو أداة وليس بديلاً؛ كما قال أحد أخصائيي الأشعة، استخدام الذكاء الاصطناعي يشبه "طلب رأي زميل بارع". التجارب الجارية والدراسات بعد التسويق ضرورية لضمان أن هذه الأدوات تحسن النتائج فعليًا.

الاتجاهات المستقبلية

مستقبل الذكاء الاصطناعي في الكشف عن السرطان واعد. يطور الباحثون “نماذج أساسية” (ذكاء اصطناعي كبير مدرب على مجموعات بيانات ضخمة) يمكنه التعامل مع مهام متعددة في آن واحد. يُعد CHIEF من جامعة هارفارد مثالًا على ذلك: تم تدريبه مثل "ChatGPT لعلم الأمراض" على ملايين قطع الصور، ويعمل عبر أنواع سرطانية متعددة.

قد تجمع الأساليب المشابهة قريبًا بين التصوير والبيانات الجينية والسريرية لفحص فائق التخصيص. يمكن للذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط التنبؤ ليس فقط بوجود السرطان، بل أيضًا بدرجة عدوانيته، مما يوجه شدة المتابعة.

يتحسن أداء الذكاء الاصطناعي بسرعة مع تقنيات جديدة. تستخدم أنظمة CAD الجيل القادم هياكل شبكات عصبية متقدمة ونماذج لغوية كبيرة لتفسير الصور. بالنسبة لسرطان الرئة، يشير الخبراء إلى أن أنظمة الذكاء الاصطناعي القديمة كانت "بدائية" مقارنة بالنماذج الحالية، ويتوقعون أن تكون الإصدارات الجديدة أفضل بكثير.

تُجرى دراسات دولية (مثل التجارب متعددة المراكز في أوروبا والولايات المتحدة) للتحقق من صحة أدوات الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع. مع تراكم البيانات، سيتعلم الذكاء الاصطناعي من النتائج الواقعية، مما يحسن دقته باستمرار.

باختصار، يساعد الذكاء الاصطناعي الأطباء بالفعل على اكتشاف السرطانات مبكرًا من الصور الطبية – من تصوير الثدي والأشعة المقطعية إلى صور الجلد وشرائح الخزعات. وبينما لا تزال هناك تحديات، تشير الأبحاث المتقدمة والموافقات التنظيمية إلى مستقبل يكون فيه الذكاء الاصطناعي حليفًا أساسيًا في فحص السرطان.

من خلال اكتشاف الأورام في مراحلها الأولى حيث يكون العلاج أكثر فعالية، يمكن لهذه التقنيات تحسين النتائج للعديد من المرضى حول العالم.