قام الباحثون في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا، الذين يعملون في هندسة الكمبيوتر وتطوير الذكاء الاصطناعي، ببناء خوارزميتين يمكنمها اكتشاف سرطان البنكرياس بوتيرة أعلى من معايير التشخيص الحالية.
تم تشكيل النموذجين معًا لإنشاء الشبكة العصبية “PRISM”، المصممة خصيصًا للكشف عن سرطان الغدة القنوي البنكرياسي (PDAC)، النوع الأكثر شيوعًا لسرطان البنكرياس.
ووفقاً للموقع “إن غادجت”، تجد معايير الفحص القياسية الحالية حوالي 10 في المئة من الحالات لدى المرضى الذين يتم فحصهم بواسطة متخصصين. وبالمقارنة، تمكن برنامج “PRISM” التابع للمعهد من تحديد حالات “PDAC” بنسبة 35 في المئة.
على الرغم من أن استخدام الذكاء الاصطناعي في مجال التشخيص ليس إنجازًا جديدًا تمامًا، إلا أن جهاز “PRISM” من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا يبرز بسبب كيفية تطويره. إذ تمت برمجة الشبكة العصبية بناءً على الوصول إلى مجموعات متنوعة من السجلات الصحية الإلكترونية الحقيقية من المؤسسات الصحية في جميع أنحاء الولايات المتحدة. وجرت تغذيته ببيانات بأكثر من 5 ملايين من السجلات الصحية الإلكترونية للمرضى، والتي قال باحثون من الفريق إنها تجاوزت حجم المعلومات التي تم تغذيتها في أي نموذج ذكاء اصطناعي في المجال عينه.
بدأ مشروع “PRISM” منذ أكثر من ست سنوات، أما الدافع وراء تطوير خوارزمية يمكنها اكتشاف “PDAC” مبكرًا له علاقة بحقيقة أن معظم المرضى يتم تشخيصهم في المراحل المتأخرة من تطور السرطان، وتحديدًا حوالي ثمانين في المئة يتم تشخيصهم بعد فوات الأوان.
ومع ذلك، فهذه ليست المحاولة الأولى لمعهد ماساتشوستس للتكنولوجيا لتطوير نموذج ذكاء اصطناعي يمكنه التنبؤ بمخاطر الإصابة بالسرطان. وقد طورت بشكل خاص طريقة لتدريب النماذج على كيفية التنبؤ بخطر الإصابة بسرطان الثدي بين النساء باستخدام سجلات تصوير الثدي بالأشعة السينية.
في هذا السياق، أكد خبراء معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا، أنه كلما كانت مجموعات البيانات أكثر تنوعًا، كلما كان الذكاء الاصطناعي أفضل في تشخيص السرطان عبر الأعراق والمجموعات السكانية المتنوعة.
وإن التطوير المستمر لنماذج الذكاء الاصطناعي التي يمكنها التنبؤ باحتمالية الإصابة بالسرطان لن يؤدي فقط إلى علاج أسرع للمرضى إذا تم تحديد الورم الخبيث في وقت مبكر، بل سيخفف أيضًا من عبء العمل الواقع على عاتق المهنيين الطبيين.
