كتب ناصر المحيسن - الكويت في الأحد 14 مايو 2023 10:58 مساءً - نجح باحثو وأخصائيو الأشعة في مستشفى العدان في تطوير تقنية جديدة باستخدام الشبكات العصبية المتعمقة والمعروفة بـ Convolutional Neural Network (CNN) لتشخيص العدوى الرئوية والتمييز بينها على الأشعة السينية للصدر بشكل تلقائي.
وقال مدير المشروع نائب رئيس لجنة البحث والتطوير في مستشفي العدان الدكتور مايكل معصومي في تصريح لـ «الراي»، إنّ «هناك حاجة قصوى لتطوير أداة دقيقة وسريعة وفعالة من حيث التكلفة لتشخيص التهاب الرئة الفيروسي، وأن نهج التعلم العميق قد أدى إلى تطورات كبيرة في مجال تصنيف الصور الطبية والكشف عنها وترتيبها ووصف الحالات المرضية المتنوعة»، لافتاً الى أنّ «الشبكات العصبية المتعمقة واحدة من التقنيات القوية والإشاعة التي تُساعد الأطباء بشكل كبير على تشخيص الأمراض بكفاءة كما يُمكن تجنب الأخطاء البشرية باستخدام هذه التقنيات للكشف عن أمراض مختلفة».
وأوضح معصومي أن «النهج العميق في التعلم قد أدى إلى إحراز تطورات رئيسية في مجال تصنيف الصور الطبية، وأصبح أداة فعالة للأطباء لتحليل الصور وتشخيص المشكلة. وقد جعلت التطورات الحديثة الأطباء قادرين على القيام بالعديد من المهام الحالية لتحليل الصور الطبية مثل الكشف والترتيب والوصف الدقيق للمرضي، إذ تعد الشبكة العصبية التكرارية (CNN) أحد الطرق الإشاعة لتحليل الصور، وقد حقّقت إنجازات ملحوظة في المجال الطبي، وأنّ العديد من مؤسسات الرعاية الصحية البارزة قد دمجت أو في إطار عملية دمج حلول رقمية مبتكرة في عملياتها».
من جانبها، أوضحت رئيسة قسم الأشعة التشخصية ورئيسة قسم البحث والتطوير في مستشفى العدان وأحد المشاركين في الدراسة الدكتورة لطيفة الكندري، أن «تفسير صور الأشعة السينية يمكن أن يكون تحديًا، وذلك بسبب الفروق الدقيقة في الصور التي تشير إلى وجود اي تغيرات غير طبيعية، إذ تعد هذه الصور واحدة من أكثر الطرق فعالية في تشخيص الالتهاب الرئوي في جميع أنحاء العالم، لأنها طريقة سريعة ورخيصة وإشاعة في العمل الإكلينيكي التي تعرض المريض لأقل كمية من الإشعاعات مقارنة بالأشعة المقطعية».
دقة التقنية 99.17 في المئة
قام الدكتور مايكل معصومي بالتعاون مع المشاركين في البحث بمن فيهم الباحث عمرو محمد بجمع عينة من بيانات 10000حالة من kaggle لـ 3 فئات مختلفة، بما في ذلك COVID-19 والتهاب الرئة الفيروسي والطبيعي، وتم اختبار النموذج المطور على 500 صورة أشعة سينية مختارة عشوائيًا تم إجراؤها في قسم الأشعة التشخيصية بمستشفى العدان، حيث حقق الجهاز المطور دقة بلغت 99.17 في المئة ودقة إحصائية بلغت 99.08 في المئة وهي نتائج مشجعة وواعدة جدًا.
آلية العمل
يقدم نموذج الذكاء الاصطناعي المطور الحالي (AI-CXR.NET) نموذجاً محوسباً معتمداً على CNN للتمييز بين إلتهاب الرئة الفيروسي وCOVID-19 والحالات الطبيعية باستخدام صور الأشعة السينية للصدر فقط عن طريق مراقبة صور الأشعة السينية للصدر والفروق الهيكلية في الرئتين الناتجة عن الأمراض.
6 أهداف لتطوير التقنية
قالت الكندري إنّ الذكاء الاصطناعي المقترح هو أداة فعالة يمكن استخدامها لتحقيق عدد من الأهداف حال وجود أعداد كبيرة من الحالات تشمل:
1 - الكشف المبكر للأمراض والعلاج على التوالي.
2 - تحسين نتائج التشخيص وإجراء تشخيصات أكثر دقة
3 - تقليل حدوث التشخيص الخاطئ والأخطاء الطبية المرتبطة بها.
4 - تحسين استغلال الموارد الصحية بما في ذلك وقت واهتمام المهنيين الطبيين.
5 - تحسين الرعاية الصحية بشكل أكثر كفاءة.
6 - تقليل أوقات الانتظار وتحسين رضا المرضى.
أخبار متعلقة :