يحقق باحثون في جامعة ميسوري في إمكانات الذكاء الاصطناعي في كشف المَلَانِوما عبر تحليل صور تشوهات جلدية، مع هدف تسريع اكتشاف الحالات التي تحتاج رعاية قريبة. يقود الدراسة كامليندرا سينغ من Bond Life Sciences Center، ويؤكد أن التقنية مصممة كأداة دعم قرار للطبيب لا كبديل عن الخبرة الطبية.
درّبت المجموعة نماذج الذكاء الاصطناعي باستخدام قاعدة بيانات تضم 400,000 صورة مأخوذة جزئياً من تصوير ثلاثي الأبعاد لكامل الجسم (3D total body photography)، وهي تقنية تنتج خريطة رقمية ثلاثية الأبعاد لبشرة المريض وتتيح تحليل تفاصيل مرئية دقيقة عبر الجسم. قارن الفريق ثلاثة نماذج موجودة فوجد أن دقة كل نموذج منفرد وصلت إلى 88%، بينما تجاوزت دقة النموذج المدمج 92%.
يشير الباحثون إلى أهمية زيادة عدد وتنوّع الصور التدريبية، بما في ذلك تمثيل درجات لون بشرة مختلفة وظروف إضاءة وزوايا كاميرا متنوعة، لرفع دقة التنبؤ مع الوقت. ويحفّزهم أيضاً جعل تفسيرات قرارات الذكاء الاصطناعي أوضح حتى يثق المهنيون بصيغته ويستخدمونه لدعم اتخاذ القرار السريري.
تصف الدراسة العمل بأنه دليل واعد للمفهوم ولا تزال هناك حاجة لمزيد من الاختبارات قبل الاستخدام السريري. نُشرت الدراسة في مجلة Biosensors and Bioelectronics: X، والمصدر جامعة ميسوري.
كلمات صعبة
- ملانوما — نوع من سرطان الجلد يبدأ في الخلايا الصبغيةالمَلَانِوما
- تشوه جلدي — تغير غير طبيعي في شكل أو نسيج الجلدتشوهات جلدية
- قاعدة بيانات — مجموعة منظمة من معلومات وصور مخزنة
- تصوير ثلاثي الأبعاد — طريقة تصوير تنتج نموذج ثلاثي الأبعاد
- نموذج مدمج — تركيبة من نماذج تعمل معاًالنموذج المدمج
- تفسير — شرح سبب قرار أو نتيجة التكنولوجياتفسيرات
تلميح: مرّر المؤشر أو ركّز أو اضغط على الكلمات المظلَّلة داخل القصة لرؤية تعريفات سريعة أثناء القراءة أو الاستماع.
أسئلة للمناقشة
- هل تفضل أن يستخدم طبيبك أداة ذكاء اصطناعي لدعم التشخيص؟ اذكر فوائد ومخاطر محتملة.
- ما أهمية تنوّع صور التدريب في تطبيقات طبية للذكاء الاصطناعي؟ أعط أمثلة عملية.
- كيف يمكن للباحثين جعل تفسيرات قرارات الذكاء الاصطناعي أكثر وضوحاً لكي يثق بها المهنيون؟ اقترح خطوات بسيطة.
