شهدت أنظمة الذكاء الاصطناعي المستخدمة في الطب تطورات ملحوظة، خاصة في رصد أورام الدماغ بدقة وكفاءة عبر تحليل الصور المأخوذة بتقنية الرنين المغناطيسي (MRI). هذه التقنية تُسهم في تحسين التشخيص الطبي ودعم الأطباء في اكتشاف الأمراض الخطيرة.
أنواع أورام الدماغ وتأثيرها
حتى اليوم، اكتشف الأطباء أكثر من 150 نوعاً من أورام الدماغ، تتنوع بين حميدة وخبيثة. وعلى الرغم من أن الأورام الحميدة ليست سرطانية، فإنها قد تُسبب مضاعفات خطيرة إذا كانت موجودة في مناطق حساسة من الدماغ، مثل المراكز المسؤولة عن التنفس أو الحركة. في حالات نادرة، قد تتحول الأورام الحميدة إلى خبيثة، مما يزيد من خطورتها، وفق تقارير مؤسسة “جون هوبكنز ميديسن”.
دور الشبكات العصبية التلافيفية
طوّر العلماء “الشبكات العصبية التلافيفية” (CNNs)، وهي خوارزميات تعلم آلي تحاكي عمل الدماغ البشري، لتحليل صور الرنين المغناطيسي. تُستخدم هذه الخوارزميات في:
- التمييز بين الأدمغة السليمة والمصابة بالسرطان.
- تحديد المناطق المصابة بالسرطان بدقة.
- تحديد نوع الورم السرطاني.
نتائج واعدة للذكاء الاصطناعي
أظهرت دراسات حديثة أن الذكاء الاصطناعي يمكنه التفريق بين الصور السليمة والمصابة بدقة بلغت:
- 86% عند استخدام النوع الأول من الشبكات العصبية.
- 83% عند استخدام النوع الثاني.
ومع تحسين تقنيات التدريب، زادت دقة النماذج بشكل ملحوظ، خصوصاً بعد تدريبها على اكتشاف الأورام التي قد تختبئ بين الأنسجة السليمة، وهي عملية مشابهة للطريقة التي تستخدمها الكائنات في التمويه الطبيعي.
التحديات والتطوير المستقبلي
رغم النتائج الإيجابية، تواجه هذه الشبكات الذكية صعوبة في التمييز بين الأنواع المختلفة من أورام الدماغ. كما سجلت النماذج دقة أقل بنحو 6% مقارنةً بالتشخيص البشري التقليدي. ومع ذلك، أظهر الباحثون أن تحسين الشفافية في قرارات الذكاء الاصطناعي، بالإضافة إلى إعادة تدريب النماذج على مشاريع مشابهة، يزيد من فعاليتها ودقتها.
تنبؤات ورؤية مستقبلية
بحسب دراسة أجرتها “جامعة ميشيغان للصحة”، يمكن للذكاء الاصطناعي التنبؤ بالتركيبة الجينية للأورام الدماغية خلال أقل من 90 ثانية. ووفق الباحث أراش يازدانباخش، فإن هذه التطورات لا تُحسن فقط التشخيص الطبي، بل تُعزز أيضاً التعاون بين الذكاء الاصطناعي والأطباء، خصوصاً عند تحسين القدرة على تفسير القرارات التي يتخذها الذكاء الاصطناعي.
أهمية الشفافية في الذكاء الاصطناعي الطبي
نماذج الذكاء الاصطناعي القابلة للتفسير تُعتبر أكثر فائدة في مراقبة العلاج وتتبع تطور المرض. هذا النهج يعزز الثقة في هذه التقنيات، مما يجعلها أدوات مساعدة فعّالة في التشخيص الطبي وتحسين نتائج العلاج.
