تشهر الباحثون الأمريكيون بفتح حقبة جديدة في رعاية مرضى السرطان، حيث تمكنوا من تحقيق اختراق باستخدام نموذج ذكاء اصطناعي مصمم للتنبؤ بالمرضى الذين سيستفيدون من العلاج الحمائي وتحديد الذين يواجهون خطر آثار جانبية سلبية.
منذ ظهوره في عام 2011، طور العلاج الحمائي كخيار علاجي مؤثر يعتمد على نظام المناعة للقضاء على السرطان. على الرغم من فعاليته في حوالي 15-20% من حالات السرطان، إلا أنه لا يعمل لجميع المرضى ويمكن أن يؤدي في بعض الحالات إلى آثار صحية خطيرة. تشير الدراسات الأخيرة إلى أن 10-15% من المرضى قد يواجهون سمية شديدة بعد العلاج، تكمن في التعب، الحمى، الرعاف، الغثيان، آلام الجسم، وتغيرات في ضغط الدم.
قد انضمت GE HealthCare وVanderbilt University Medical Center إلى جهودهما للحد من هذه المخاطر عبر إنشاء نموذج ذكاء اصطناعي يعد بتطبيقات علاجية حمائية أكثر أمانًا وفعالية. ساهمت خمس سنوات من التطوير وآلاف سجلات الصحة الإلكترونية لمرضى السرطان في توجيه وتحسين هذا النموذج الذكاء الاصطناعي، والذي يمكن أن يتوقع ردود فعل المرضى على العلاج الحمائي.
يحلل النموذج مجموعة من البيانات، بما في ذلك البيانات الديموغرافية، والصور الطبية، ونتائج التشخيص، وعادات الحياة، لتوقع نتائج العلاج. أظهرت الاختبارات السريرية، كما ذكرت في مجلة Clinical Oncology Clinical Cancer Informatics، أن دقة التنبؤ بالذكاء الاصطناعي تتراوح بين 70-80%.
أبرز المدير العام لإدارة المنتجات الرقمية في GE HealthCare، جان ولبر، كفاءة النموذج الذكاء الاصطناعي في التنبؤ بالمرضى الذين من المرجح أن يستفيدوا من العلاج الحمائي والذين قد يواجهون “سمية” من العلاج. تمكن جمع البيانات الشاملة، من علامات حيوية إلى نتائج الاختبارات، أخصائيي الأورام من تقديم توجيهات أدق لمرضى السرطان بشأن المخاطر والمكافآت الناتجة عن العلاج الحمائي.
وجه البروفيسور مارك سيغل من مركز NYU Langone الطبي، رغم عدم مشاركته في تطوير الذكاء الاصطناعي، إشادته بالتكنولوجيا لمساعدتها للمرضى في اختيار خيارات العلاج المناسبة استنادًا إلى توقعات النتائج الشخصية. شدد سيغل على أن النموذج يمثل دليلاً على مستقبل الطب الشخصي، حيث يتم تصميم العلاج والتشخيصات وفقا للعلامات الجينية الفردية والبنية الجسدية.
تخطط GE HealthCare لتوسيع تطبيق نموذج الذكاء الاصطناعي المطور حديثًا إلى مختلف قطاعات الرعاية الصحية مثل علم الأعصاب أو أمراض القلب بعد الحصول على الموافقة، وربما دمجه في تطوير الأدوية.
الأسئلة المهمة والإجابات:
1. كيف يعزز النموذج الذكاء الاصطناعي دقة العلاج الحمائي للسرطان؟
يعزز النموذج الذكاء الاصطناعي الدقة من خلال تحليل مجموعة واسعة من بيانات المرضى لتوقع الأفراد الذين من المحتمل أن يستفيدوا من العلاج الحمائي والذين قد يواجهون سمية شديدة. هذا يتيح لأخصائيي الأورام تخصيص خطط العلاج بشكل أكثر فعالية.
2. ما نوع البيانات التي يستخدمها النموذج الذكاء الاصطناعي؟
يلجأ النموذج إلى الديموغرافية، والصور الطبية، ونتائج التشخيص، وعادات الحياة، وغير ذلك لإثراء توقعاته.
3. ما مدى دقة توقعات النموذج الذكاء الاصطناعي؟
أظهرت الاختبارات السريرية أن دقة توقعات النموذج الذكاء الاصطناعي تتراوح بين 70-80%، وهو تحسن كبير مقارنة بالمعايير الحالية.
التحديات الرئيسية أو الجدل:
الخصوصية والأمان البياني: مع استخدام بيانات المرضى المكثفة يأتي تحدي حماية هذه المعلومات الحساسة وضمان عدم سوء استخدامها أو انتهاكها.
التحيز والتمثيلية: قد يكون النماذج الذكاء الاصطناعي متحيزة إذا كانت البيانات المستخدمة في تدريبها غير ممثلة للسكان بأسره. يُعتبر ضمان تنوع البيانات أمرًا حاسمًا لجعل التوقعات قابلة للتطبيق على نطاق عالمي.
التكامل مع السير السريرية: قد تظهر تحديات في تكامل أدوات الذكاء الاصطناعي ضمن أنظمة وسير العمل الطبية الحالية. تأكيد قدرة المهنيين الصحيين على استخدام هذه الأدوات بفعالية دون تعطيل عاداتهم الروتينية أمر مهم.
الموافقة التنظيمية: يمكن أن يكون الحصول على موافقة تنظيمية لأدوات الذكاء الاصطناعي الطبية عملية طويلة ومعقدة، مع متطلبات لإظهار فعالية وسلامة التقنية.
المزايا والعيوب:
المزايا:
– زيادة الدقة في تنبؤ الآجابيين لاستجابة العلاج الحمائي.
– تقليل مخاطر الآثار الجانبية الشديدة من خلال تحديد المرضى العُرضيين.
– تعزيز تخصيص العلاج للسرطان، مما يمكن أن يحسّن النتائج.
– الفرصة للتطبيق في مجالات طبية أخرى، داعمة لتحسينات الرعاية الصحية الأوسع.
العيوب:
– مخاطر تتعلق بالخصوصية والأمان البياني نظرًا للتعامل مع معلومات المرضى الحساسة.
– إمكانية وجود تحيزات في توقعات الذكاء الاصطناعي إذا لم تكن بيانات التدريب غير كافية من النوعية.
– عدم اليقين فيما يتعلق بالتكامل في الممارسة السريرية والمقاومة المحتملة من قبل مزودي الرعاية الصحية.
– ضرورة الحصول على موافقة تنظيمية، والتي يمكن أن تكون وقتًا ومُهلة مستهلكة للموارد.
يهدف النموذج الذكاء الاصطناعي الذي تم مناقشته في المقال إلى تحقيق تأثير كبير في مجال علاج السرطان بالعلاج الحمائي. من خلال دمج أنواع مختلفة من البيانات واستخدام تقنيات التعلم الآلي المتقدمة، يهدف النموذج إلى تحسين نتائج المرضى مع معالجة التحديات المرتبطة بالطرق التقليدية للعلاج الحمائي.
للمزيد من المعلومات حول علاج الحماية وأحدث التطورات في علاج السرطان، يمكنك زيارة منظمات صحية ومراكز بحثية موثوقة مثل المعهد الوطني للسرطان على الرابط: National Cancer Institute وجمعية السرطان الأمريكية على الرابط: American Cancer Society.
The source of the article is from the blog macnifico.pt