يمكن لهذه الخوارزميات أن تساعد الأطباء من خلال تحليل السجلات الصحية الروتينية، والصور الطبية، وعينات الخزعة(Biopsy)، واختبارات الدم لتحسين التقسيم الطبقي للمخاطر والتشخيص المبكر؟
التشخيص المبكر للسرطان اعتمادا على الذكاء الاصطناعي آخذ في التطور وفق دراسة نشرت السنة الماضية على موقع المكتبة الوطنية للطب، التابعة للحكومة الأميركية.
البيانات لاتخاذ القرارات أو التنبؤات
يشير الذكاء الاصطناعي إلى مجموع برامج الكمبيوتر، أو الخوارزميات، التي تستخدم البيانات لاتخاذ القرارات أو التنبؤات.
لبناء خوارزمية، قد ينشئ العلماء مجموعة من القواعد، أو التعليمات، ليتّبعها الكمبيوتر حتى يتمكن من تحليل البيانات واتخاذ القرارات.
على سبيل المثال، تستخدم القواعد الحالية حول كيفية ظهور سرطان البروستاتا في فحص التصوير بالرنين المغناطيسي، ثم تُدرب الخوارزميات باستخدام آلاف دراسات التصوير بالرنين المغناطيسي، بعضها من أشخاص معروف إصابتهم بسرطان البروستاتا، والبعض الآخر من أشخاص ليس لهم أي إصابة.
مع أساليب الذكاء الاصطناعي الأخرى، مثل التعلم الآلي، تتعلم الخوارزمية نفسها كيفية تحليل البيانات وتفسيرها.
وعلى هذا النحو، قد تلتقط خوارزميات التعلم الآلي أنماطًا لا يمكن تمييزها بسهولة للعين البشرية أو الدماغ.
ومع إفادة هذه الخوارزميات بمزيد من البيانات الجديدة، تتحسن قدرتها على تعلم وتفسير البيانات.
اختبارات تصوير السرطان
يستخدم الأطباء، حاليا، اختبارات تصوير السرطان للإجابة على مجموعة من الأسئلة، مثل: هل هو سرطان حقيقي أم مجرد كتلة غير ضارة؟ إذا كان سرطان، فما مدى سرعة نموه؟ إلى أي مدى انتشر؟ هل سينمو مرة أخرى بعد العلاج؟.
تشير الدراسات إلى أن الذكاء الاصطناعي لديه القدرة على تحسين السرعة والدقة والموثوقية التي يجيب بها الأطباء على هذه الأسئلة.
قال هوغو أيرتس، من كلية الطب بجامعة هارفارد في حديث لموقع المعهد الوطني للسرطان في الولايات المتحدة "يمكن للذكاء الاصطناعي أن يقوم بأتمتة التقييمات والمهام التي يمكن للبشر القيام بها حاليا ولكنها تستغرق الكثير من الوقت".
وبعد أن يعطي الذكاء الاصطناعي النتيجة، "يحتاج اختصاصي الأشعة فقط لمراجعة ما قام به الذكاء الاصطناعي، لمعرفة ما إذا كان أجرى التقييم الصحيح؟" يتابع ذات المتحدث.
ولعل أكثر ما يثير اهتمام العلماء هو إمكانية تجاوز الذكاء الاصطناعي لما يمكن أن يفعله البشر بأنفسهم حاليًا، حيث يمكنه "رؤية" الأشياء التي لا نستطيع نحن البشر رؤيتها، ويمكنه العثور على أنماط وعلاقات معقدة بين أنواع مختلفة جدًا من البيانات.
يقول أيرتس في الصدد إن "الذكاء الاصطناعي رائع في تجاوز الأداء البشري للعديد من المهام".
لكن لا يزال من غير الواضح كيف يصل الذكاء الاصطناعي إلى نتائجه، لذلك يصعب على الأطباء والباحثين، حاليا، التحقق مما إذا كانت أدواته تعمل بشكل صحيح أم لا.
اكتشاف السرطان
تُستخدم اختبارات مثل تصوير الثدي بالأشعة السينية واختبارات عنق الرحم لفحص الأشخاص بانتظام بحثًا عن علامات السرطان أو الخلايا التي يمكن أن تتحول إلى سرطان.
والهدف من ذلك هو اكتشاف السرطان وعلاجه مبكرًا ، قبل أن ينتشر أو حتى قبل أن يتشكل على الإطلاق.
فيما يلي أمثلة عن كيف يكتشف الذكاء الاصطناعي السرطانات، بناء على بيانات معدة سلفا، وهو ما يساعد في فهم أفضل لحركية الخلايا المرشحة لأن تطور ورما..
سرطان الثدي
علماء أدوات الذكاء الاصطناعي طوروا برامج للمساعدة في اختبارات الفحص للعديد من أنواع السرطان، بما في ذلك سرطان الثدي.
وتم استخدام برامج الكمبيوتر تلك، القائمة على الذكاء الاصطناعي لمساعدة الأطباء على تفسير صور الثدي الشعاعية.
تم إنشاء، خوارزمية ذكاء اصطناعي يمكن أن تساعد في تحديد عدد المرات التي يجب أن يتم فيها فحص سرطان الثدي.
نتائج مبشرة عن قدرات الذكاء الاصطناعي في كشف سرطان الثدي
كشفت دراسة سويدية، نشرت الأربعاء، أن استخدام الذكاء الاصطناعي في فحوصات الكشف عن سرطان الثدي "آمن"، ويمكن أن يخفض عبء العمل على اختصاصيي الأشعة إلى النصف تقريبا.
ويستخدم النموذج صور الماموغرام للمريض للتنبؤ بخطر الإصابة بسرطان الثدي في السنوات الخمس المقبلة.
وفي اختبارات مختلفة، كان النموذج أكثر دقة من الأدوات الحالية المستخدمة للتنبؤ بخطر الإصابة بسرطان الثدي.
سرطان عنق الرحم
يقوم الأطباء الآن، بفحص عنق الرحم عن طريق كاميرا صغيرة، إلا أن هذه العملية لم تكن موثوقة أو دقيقة للغاية.
لذلك، قام باحثو المعهد الأميركي للسرطان ببناء واختبار خوارزمية يمكنها تحديد سرطانات عنق الرحم التي يجب إزالتها أو معالجتها.
صمم مارك شيفمان، من قسم علم الأوبئة وعلم الوراثة السرطاني في المعهد الأميركي للسرطان، وزملاؤه، خوارزمية لتحسين القدرة على العثور على سرطانات عنق الرحم..
وفي دراسة أجريت عام 2019 ، كان أداء الخوارزمية أفضل من الخبراء المدربين.
سرطان القولون
بالنسبة لسرطان القولون، تم عرض العديد من أدوات الذكاء الاصطناعي في التجارب السريرية لتحسين اكتشاف الأورام السرطانية التي تسمى الأورام الغدية.
ومع ذلك، نظرا لأن نسبة صغيرة فقط من الأورام الغدية تتحول إلى سرطان، فإن بعض الخبراء قلقون من أن أدوات الذكاء الاصطناعي هذه يمكن أن تؤدي إلى علاجات غير ضرورية واختبارات إضافية غير مجدية.
العديد من التطبيقات القائمة على الذكاء الاصطناعي "تبشر بالخير تجاه تشخيص سرطان القولون والمستقيم" من خلال الكشف الفعال عن الزوائد اللحمية، وهو ما يمكن أن يقلل في النهاية من معدلات الشفاء.
هل من علاج؟
يستخدم الأطباء اختبارات التصوير للحصول على معلومات مهمة حول السرطان، مثل مدى سرعة نموه، وما إذا كان قد انتشر، وما إذا كان من المحتمل أن يعود بعد العلاج.
يمكن أن تساعد هذه المعلومات الأطباء في اختيار العلاج الأنسب لمرضاهم.
وحتى في هذا المجال، تشير عدد من الدراسات إلى أن الذكاء الاصطناعي لديه القدرة على جمع مثل هذه المعلومات التنبؤية - وربما أكثر - من عمليات المسح بالتصوير، وبدقة أكبر مما يستطيع البشر حاليًا.
على سبيل المثال، ابتكرت الدكتورة ستيفاني هارمون وزملاؤها نموذجًا يمكنه تحديد احتمالية احتياج المريض المصاب بسرطان المثانة إلى علاجات أخرى بالإضافة إلى الجراحة.
يقدر الأطباء أن حوالي 50٪ من الأشخاص المصابين بأورام في عضلة المثانة لديهم مجموعات من الخلايا السرطانية التي انتشرت خارج المثانة ولكنها صغيرة جدًا بحيث لا يمكن اكتشافها باستخدام الأدوات التقليدية.
وفي حالة لم تتم إزالة هذه الخلايا، فيمكنها الاستمرار في النمو بعد الجراحة، مما يتسبب في حدوث انتكاسة.
تقول هارمون في الصدد "ما نرغب في القيام به هو استخدام هذا النموذج قبل أن يخضع المرضى لأي نوع من العلاج، لمعرفة المرضى المصابين بالسرطان مع احتمال كبير لانتشاره، حتى يتمكن الأطباء من اتخاذ قرارات مستنيرة".
هل الذكاء الاصطناعي جاهز لخدمة الإنسانية؟
على الرغم من أن العلماء يبتكرون أدوات الذكاء الاصطناعي لتصوير السرطان، بشكل متسارع، إلا أن هذا المجال لا يزال ناشئًا ولا تزال العديد من الأسئلة حول التطبيقات العملية لهذه الأدوات دون إجابة.
وبينما أثبتت المئات من الخوارزميات دقتها في الاختبارات المبكرة، لم يصل معظمها إلى المرحلة التالية من الاختبار، التي تضمن أنها جاهزة للتطبيق للعالم الحقيقي، تؤكد هارمون.
في المقابل، أشارت إلى أن خوارزميات الذكاء الاصطناعي التي تجتاز اختبارات التحقق الصارمة في مجموعات متنوعة من الأشخاص من مناطق مختلفة من العالم يمكن استخدامها على نطاق أوسع، وبالتالي تساعد المزيد من الناس.