في السنوات الأخيرة، أصبح تطبيق تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي في مجال التشخيص بالتصوير الطبي أكثر انتشارًا، خاصة في الكشف عن تمدد الأوعية الدموية الدماغية، حيث يعد التشخيص الدقيق والسريع أمرًا بالغ الأهمية. اليوم، سيقدم لك محرر Downcodes نموذجًا للكشف عن تمدد الأوعية الدموية في الدماغ استنادًا إلى التعلم العميق. يعمل هذا النموذج على تحسين كفاءة ودقة التشخيص بشكل كبير، ويوفر أداة مساعدة قوية لأخصائيي الأشعة، ويخفف بشكل فعال من ضغط العمل ويحسن تشخيص المريض تجربة العلاج. يعد هذا التقدم التكنولوجي ذا أهمية تاريخية في مجال تشخيص التصوير الطبي.
في مجال التصوير الطبي التشخيصي، كان اكتشاف تمدد الأوعية الدموية الدماغية يمثل تحديًا دائمًا. ولكن في الآونة الأخيرة، تم بنجاح تطوير نموذج يعتمد على التعلم العميق، مما يوفر أداة مساعدة قوية لأخصائيي الأشعة. لا تعمل هذه التقنية على تحسين معدل اكتشاف تمدد الأوعية الدموية الدماغية فحسب، بل تقلل أيضًا بشكل كبير من الوقت اللازم لتفسير الصور والمعالجة اللاحقة. ويقول الباحثون إن مثل هذه الأدوات لديها إمكانات هائلة لتعزيز سير العمل السريري وتحسين تشخيص تمدد الأوعية الدموية في الدماغ.
يعد التشخيص السريع والدقيق لتمدد الأوعية الدموية الدماغية أمرًا بالغ الأهمية لبدء استراتيجيات الإدارة المناسبة وتحسين نتائج المرضى والتخفيف من تأثير هذه الحالة على الأفراد ونظام الرعاية الصحية. ولذلك، فإن تطوير أدوات تشخيصية فعالة له أهمية خاصة.
ملاحظة لمصدر الصورة: تم إنشاء الصورة بواسطة الذكاء الاصطناعي، والصورة معتمدة من قبل مزود الخدمة Midjourney
وقام الباحثون بقيادة الدكتور جيانينغ وانغ من قسم الأشعة في مستشفى جامعة خبي بالصين، بتدريب النموذج على بيانات من ما يقرب من 4000 مريض واختباره على 484 مريضًا إضافيًا. أثناء التحليل، كان لدى الفريق 10 متخصصين في الأشعة يفسرون كل حالة بمساعدة النموذج أو بدونه، مع تقييمات إضافية لمراجعة أداء النموذج وحده.
عندما استخدم أخصائيو الأشعة هذه الأداة، تم تقليل وقت الترجمة الفورية والمعالجة اللاحقة بنسبة 37.2% و90.8% على التوالي. بالنسبة لأخصائيي الأشعة المبتدئين، أدت مساعدة النموذج إلى تحسين AUC (المنطقة تحت المنحنى) من 0.842 إلى 0.881 لكبار أطباء الأشعة، وتحسنت من 0.853 إلى 0.895. تم أيضًا تحسين الحساسية على مستوى الآفة والمريض من خلال المساعدة التعليمية العميقة، كما تم تحسين الخصوصية على مستوى المريض.
وبالنظر إلى مدى تعقيد الأوعية الدموية داخل الجمجمة، فإن الكشف عن تمدد الأوعية الدموية القائم على التصوير المقطعي المحوسب (CTA) يعد مهمة صعبة وتستغرق وقتًا طويلاً. بالإضافة إلى ذلك، قد يؤدي الطلب المتزايد على فحوصات CTA إلى إرهاق أخصائي الأشعة، والذي غالبًا ما يؤثر، إلى جانب عدم الموضوعية في تفسير الصور، على دقة التشخيص.
وأضاف فريق البحث أن أداتهم تقدم دليلاً على أن النماذج القائمة على التعلم العميق يمكن أن تتكيف مع الاختبارات المختلفة، حيث أن نماذجها دقيقة عبر مجموعة واسعة من الاختبارات. وهذا يحل مشكلة التعميم الشائعة في أدوات التعلم العميق. قد تكون النماذج المماثلة مفيدة بشكل خاص للقراء ذوي الخبرة الأقل في الإعدادات التي يكون فيها التشخيص في الوقت المناسب أمرًا بالغ الأهمية.
يبشر التطوير الناجح لنموذج الكشف عن تمدد الأوعية الدموية الدماغية القائم على التعلم العميق بآفاق التطبيق الواسعة لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي في مجال تشخيص التصوير الطبي، ويوفر أفكارًا وطرقًا جديدة لتحسين كفاءة ودقة التشخيص المستقبل سيكون هناك المزيد من التقنيات المماثلة للمساهمة في القضية الطبية.