الذكاء الاصطناعي الآن قادر على التشخيص المبكر لـ "القاتل الصامت" سرطان البنكرياس

مؤسسة مايو كلينك فريق البحث يطور نموذج ذكاء اصطناعي يُدعى Redmod، يدعي أنه قادر على التعرف على تغييرات دقيقة لا يمكن للعين البشرية ملاحظتها من خلال فحوصات التصوير المقطعي التقليدية قبل تشخيص سرطان البنكرياس بمتوسط 475 يومًا. تظهر الدراسات أن معدل التعرف الكلي للذكاء الاصطناعي هو 73%، مقابل 39% للأطباء الأشعة؛ وعلى الصور المأخوذة قبل أكثر من عامين من التشخيص، يتسع الفارق ليصل إلى 68% مقابل 23%.
(مقدمة: دقة فحص السرطان باستخدام الذكاء الاصطناعي تصل إلى 98%! دراسة كامبريدج تقول إن فقط باستخدام الحمض النووي يمكن تسريع التشخيص المبكر والعلاج)
(معلومات إضافية: شركة Anthropic تستثمر 400 مليون دولار لشراء شركة التكنولوجيا الحيوية للذكاء الاصطناعي Coefficient Bio، في مواجهة مباشرة مع OpenAI)

فهرس المقال

تبديل

• فجوة الـ 475 يومًا
• الذكاء الاصطناعي رأى، الطبيب لم يرَ
• شرط مضاعفة معدل البقاء على قيد الحياة

المشكلة الأكثر حزناً في سرطان البنكرياس غالبًا ما تكون اكتشافه في وقت متأخر. أكثر من 85% من الحالات حول العالم يتم تشخيصها عندما يكون الورم في مرحلة متأخرة، وتكون فرص الجراحة قد أُغلقت بالفعل؛ ومعدل البقاء على قيد الحياة لمدة خمس سنوات يتراوح حول 10%، وهو أحد الأرقام الأكثر ثقلاً بين جميع أنواع السرطان الشائعة.

لكن دراسة حديثة نُشرت في نهاية أبريل في المجلة الطبية Gut، تحاول معالجة المشكلة من جذرها: عدم الانتظار لظهور الأعراض، وعدم الانتظار لظهور الورم، بل جعل الذكاء الاصطناعي يكتشف الإشارات المبكرة غير المرئية للعين البشرية ضمن التصوير المقطعي الروتيني.

فجوة الـ 475 يومًا

طورت فريق البحث في Mayo Clinic نموذج ذكاء اصطناعي يُدعى Redmod، بهدف التعرف على التغيرات الدقيقة التي يعجز عنها أخصائيو الأشعة في صور التصوير المقطعي البطني الروتيني. تتضمن مجموعة البيانات التدريبية أكثر من 1400 مشارك، ومن بينهم مجموعة مهمة تتكون من 219 مريضًا تم تصنيفهم على أنهم “طبيعيون” عند الفحص، لكنهم تم تشخيص إصابتهم بسرطان البنكرياس لاحقًا.

يعيد Redmod تحليل هذه الصور التي كانت تبدو طبيعية في ذلك الوقت، ويخلص إلى أنه يمكنه التعرف على العلامات غير الطبيعية قبل التشخيص بمتوسط 475 يومًا.

475 يومًا، أي حوالي سنة وأربعة أشهر. خلال هذه الفترة، يكون الورم غالبًا في مرحلة موضعية وقابلة للاستئصال. بمعنى آخر، من الناحية السريرية: يمكن التعرف على مريض لم تظهر عليه أعراض بعد قبل أن تتدخل الجراحة.

يكمن التحدي الرئيسي في سرطان البنكرياس في صمته: لا يسبب أعراضًا في مراحله المبكرة، ولا يظهر في الصور، وعندما يذهب المريض للطبيب بسبب عدم الارتياح، يكون الورم قد تجاوز الحدود الإقليمية في الغالب. ما يفعله Redmod هو محاولة التدخل خلال هذه الفترة الصامتة.

الذكاء الاصطناعي رأى، الطبيب لم يرَ

أجريت دراسة لمقارنة أداء الذكاء الاصطناعي مع أخصائي الأشعة على نفس مجموعة الصور. وكانت النتائج: معدل التعرف الصحيح للـ Redmod هو 73%، مقابل 39% للأطباء — بفارق يقارب الضعف.

بالنسبة للفحوصات التي تم إجراؤها قبل أكثر من عامين من التشخيص، كان الفارق أكبر: حيث تمكن Redmod من التعرف على 68% من الحالات، بينما الأطباء فقط 23%. بمعنى آخر، عندما يكون الورم على بعد أكثر من عامين من أن يُرَى، يكون أداء الذكاء الاصطناعي في الكشف ثلاث مرات أداء الطبيب.

كما أن قدرة التمييز مهمة أيضًا: في الصور التي لم تتطور إلى سرطان، كانت نسبة التصنيف الصحيح من قبل Redmod تتجاوز 80%. هو لا يحاول فقط التقاط جميع حالات السرطان، بل يقلل من حالات الإيجابيات الكاذبة (التحذيرات الخاطئة).

كما أكد البحث أن النموذج يظهر أداء مستقرًا على صور من مستشفيات مختلفة ومن أجهزة تصوير مختلفة، مما يضعه على مسار التطبيق العملي المستقبلي.

شرط مضاعفة معدل البقاء على قيد الحياة

استشهدت الدراسة بنموذج تقديري: إذا تمكنت نسبة الحالات التي يكون فيها الورم محليًا ولم ينتشر بعد عند التشخيص، والتي تبلغ حاليًا 10%، من الارتفاع إلى 50%، فإن معدل البقاء على قيد الحياة لمدة خمس سنوات يمكن أن يتضاعف على الأقل.

المنطق بسيط: التشخيص المبكر لا يعني فقط معرفة الأخبار السيئة مبكرًا، بل يغير من احتمالية خضوع المرضى لعملية جراحية شافية.

لكن الباحثين أوضحوا أن Redmod لا يزال بحاجة إلى تجارب سريرية مستقبلية: أي تتبع نتائج المرضى في سيناريوهات الفحص الواقعية، للتأكد من أنه يحسن فعلاً معدلات البقاء على قيد الحياة، قبل أن يُعتمد للاستخدام الروتيني. الأداء الممتاز في البيانات الرجعية هو شرط ضروري، لكنه ليس كافيًا.

اقترحت الفريق تطبيقه في الوقت الحالي على فئات عالية الخطورة: كبار السن، والمرضى الذين يعانون من فقدان وزن غير مبرر، وظهور مرض السكري حديثًا. هذه نقطة دخول دقيقة وقابلة للتنفيذ، وليست فحوصات جماعية على مستوى السكان، بل استنادًا إلى المعلومات السريرية الحالية، لمساعدة الذكاء الاصطناعي في تحديد من يحتاج لمتابعة أكثر كثافة.

كتب الباحثون في الورقة أن فترة الـ 475 يومًا “ذات معنى عميق”، لأنه خلال هذه النافذة، الشفاء ليس استثناءً، بل هو الحالة الممكنة. لقد أصبح واضحًا أن الذكاء الاصطناعي يمكنه أن يراه؛ السؤال التالي هو: هل يمكن أن يكتشفه مبكرًا بما يكفي لجعل العلاج لاحقًا ذا معنى.