يمكن للذكاء الاصطناعي أن يعوض نقص أطباء الأشعة في محاربة سرطان الثدي ، لكنه ليس جاهزًا بعد

قام فريق من الباحثين من إمبريال كوليدج لندن وGoogle Health مؤخرًا بإنشاء نموذج رؤية حاسوبية يهدف إلى تشخيص حالات سرطان الثدي من خلال الأشعة السينية. كما تقارير CNN، ورد أن النموذج تم تدريبه على الأشعة السينية لأكثر من 29,000 امرأة ، وعندما حرض ضد ستة أطباء أشعة ، تمكن النموذج من التفوق على تقييمات الأطباء.

حاليًا ، تستخدم NHS القرارات المشتركة لطبيبين من أجل تشخيص سرطان الثدي من خلال الأشعة السينية. إذا انتهى الأمر بالطبيبين إلى الاختلاف ، فسيتم إحضار طبيب ثالث للتشاور بشأن الصور. بينما كان الأطباء قادرين على الوصول إلى السجلات الطبية للمرضى ، فإن جهاز الذكاء الاصطناعي لا يمتلك سوى صور الثدي الشعاعية ليبني عليها قراراته. على الرغم من هذا القيد ، أثبت نموذج الذكاء الاصطناعي على الأقل أنه جيد في تشخيص سرطان الثدي مثل طبيبين. في الواقع ، كان أداء النموذج أفضل من طبيب واحد في الكشف عن سرطان الثدي. عند مقارنة معدلات الإيجابية الكاذبة بين الذكاء الاصطناعي والأطباء ، حقق الذكاء الاصطناعي انخفاضًا طفيفًا في الإيجابيات الكاذبة ، حيث كان أكثر دقة بنحو 1.2٪ بشكل عام. وفقًا لنتائج تقرير البحث ، فإن الذكاء الاصطناعي يقلل أيضًا من معدلات السلبية الزائفة (حيث تُفقد حالة السرطان الإيجابية حقًا) بنحو 2.7٪.

أوضح أحد مؤلفي الورقة ، مدير المركز الإمبراطوري لأبحاث السرطان في المملكة المتحدة ، آرا دارزي ، أن فريق البحث لم يتوقع أن يقدم نظامهم مثل هذه النتائج عالية الجودة. ومع ذلك ، فإن دارزي متحمس لإمكانية تحسين الإنتاجية والدقة عندما يتعلق الأمر بفحص السرطان.

سرطان الثدي هو ثاني أكبر شكل من أشكال الوفاة بالسرطان لدى النساء ، ولكن يمكن تحسين النتائج بشكل كبير إذا تم تشخيص المرض مبكرًا. تكمن المشكلة في أنه ، كما ذكرت جمعية السرطان الأمريكية ، حتى برامج الفحص واسعة النطاق حاليًا تفوت حوالي حالة واحدة من كل خمس حالات.

لهذا السبب ، يأمل فريق البحث في إمكانية تحسين نظامهم وأنه يمكن أن يستمر في التفوق حتى على أفضل الأطباء. ذكر فريق البحث أيضًا أن الخوارزمية الخاصة بهم يمكن أن تعالج النقص في أطباء الأشعة. وجد أحد التقارير التي أجرتها الكلية الملكية لأخصائيي الأشعة أنه في المملكة المتحدة ، سيكون هناك ما يقرب من 2,000 أخصائي أشعة بحلول عام 2023 ما لم يتم القيام بشيء لعلاج هذا الوضع.

ومع ذلك ، يعترف دارزي أن النظام في هذه المرحلة ليس جاهزًا لبدء استبدال البشر واستخدامه كمترجم ثانوي. غالبًا ما تفشل أدوات الذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الصحية في الوفاء بوعودها الأولية ، وذلك بفضل العوامل المعقدة التي لا يمكن محاكاتها بشكل كافٍ في التدريب. أحد القيود الكبيرة للدراسة هو أن الصور كلها جاءت من نظام تصوير شعاعي للثدي واحد وأن الصور تفتقر إلى التنوع. حسب QZ، لم يكن لدى فريق البحث إمكانية الوصول إلى التفاصيل التي يمكن استخدامها للتأكد من تنوع الصور في مجموعة البيانات ، وبالتالي لا يمكن معرفة ما إذا كان النظام لا يزال دقيقًا للغاية عند مطالبتك بفحص صور الأشعة السينية الأقليات. هناك تفاوتات عرقية في كل من المملكة المتحدة والولايات المتحدة عندما يتعلق الأمر بتشخيص سرطان الثدي ، حيث تقل احتمالية خضوع النساء السود لفحوصات السرطان في المملكة المتحدة.

تخطط Google لقضاء بعض الوقت في معالجة التباين في البيانات التي يتم تدريب النموذج عليها قبل إتاحته لشركاء الرعاية الصحية ، بهدف إنشاء مجموعة بيانات أكبر وأكثر شمولاً. سيتعين أيضًا اختبار النظام في التجارب السريرية قبل إتاحته للاستخدام في البيئات السريرية. تتمتع الخوارزميات التي طورها فريق البحث بالقدرة على تحسين نتائج الرعاية الصحية بشكل حقيقي وإنقاذ الأرواح ، ولكن فقط إذا تم اختبارها بعناية وصارمة.