بشرى سارة لمرضى سرطان القولون! أداة ذكية جديدة تعمل بالذكاء الاصطناعي (AI) قادرة على التنبؤ بدقة أكبر بفرصتك للشفاء.
هذه الأداة، المسماة بنموذج التعلم العميق، تفحص شرائح أنسجة الورم لدى المرضى لتقدير متوسط عمرهم المتوقع. تم تدريب النموذج على قاعدة بيانات ضخمة تضم أكثر من 4000 مريض من جميع أنحاء العالم، ثم تم اختباره على مجموعة أخرى للتأكد من دقة عمله.
نجح الذكاء الاصطناعي في التنبؤ بشكل صحيح بمدة بقاء المرضى على قيد الحياة، بل وتفوق حتى على الطرق التقليدية مثل تصنيف الورم. وهذا يعني أنه يمكن للأطباء اتخاذ قرارات أفضل بشأن العلاج، مثل تحديد الحاجة للعلاج الكيميائي أم لا.
تكشف هذه الدراسة عن نموذج تعليم عميق للتنبؤ بمآلات البقاء لمرضى سرطان القولون بناءً على شرائح التشريح النسيجي الخاصة بهم. أهم النقاط:
دقة عالية: يتنبأ النموذج بدقة ببقاء المريض على قيد الحياة بشكل عام وبسبب السرطان تحديدًا في مجموعة بيانات كبيرة (4428 مريضًا)، ويظهر أداءً ثابتًا في ثلاث مجموعات تحقق من صحة نتائجه.
عامل تنبؤ مستقل: تظل درجة المخاطر التي يولدها النموذج عامل تنبؤ مهمًا حتى بعد تعديل المتغيرات السريرية المعروفة مثل تصنيف TNM المعتاد الخاص بالاورام.
فائدة سريرية: يمكن للنموذج تصنيف المرضى إلى مجموعات عالية ومنخفضة المخاطر، مما قد يؤثر على قرارات العلاج مثل العلاج الكيميائي المساعد.
مصدر مفتوح وقابل للتفسير: النموذج مفتوح المصدر، مما يسمح بمزيد من البحث والتطوير، كما توفر عمليات التوضيح رؤى حول عملية صنع القرار التي يتبعها.
بصائر بيولوجية: يشير التحليل إلى أن النموذج يركز على مناطق الورم وأنماط تسلل المناعة، مما قد يكشف عن آليات بيولوجية أساسية.
إليك كيفية عمل الأداة:
يأخذ الأطباء عينة أنسجة من ورم القولون لدى المريض.
يتم تلوين عينة الأنسجة ووضعها تحت المجهر لصنع شريحة.
يتم مسح الشريحة ضوئيًا وتحويلها إلى صورة رقمية.
يحلل الذكاء الاصطناعي الصورة الرقمية ويعين للمريض درجة مخاطر بناءً على احتمالية بقائه على قيد الحياة.
يمكن للطبيب بعد ذلك استخدام درجة المخاطر للمساعدة في اتخاذ قرارات العلاج للمريض.
فوائد الأداة:
تنبؤات أكثر دقة بفرص البقاء على قيد الحياة لمرضى سرطان القولون.
قرارات علاج أفضل للمرضى، مثل تحديد الحاجة للعلاج الكيميائي أم لا.
تحسين معدلات البقاء على قيد الحياة بشكل عام لمرضى سرطان القولون.
قيود الأداة:
الأداة لا تزال قيد التطوير وتحتاج إلى اختبار على المزيد من المرضى قبل استخدامها على نطاق واسع في الممارسة الطبية.
تستند الأداة إلى بيانات مرضى سابقين، لذلك قد لا تكون دقيقة لجميع المرضى.
لا يمكن للأداة أن تحل محل حاجة الأطباء لاتخاذ قرارات بشأن العلاج بناءً على حكمهم وتجاربهم.
بشكل عام، تمثل هذه الأداة الذكية تطورًا جديدًا واعدًا يمكن أن يساعد في تحسين رعاية مرضى سرطان القولون.
المصادر:
https://www.thelancet.com/journals/landig/article/PIIS2589-7500(23)00208-X/fulltext
