تأثير الذكاء الاصطناعي الملموس على مرض السرطان وتغيير الحياة

الاستفادة من البيانات الضخمة لتعزيز الذكاء الاصطناعي في الكشف عن السرطان وعلاجه

يساعد دمج الذكاء الاصطناعي في عملية صنع القرار في مجال الرعاية الصحية على إحداث ثورة في هذا المجال ويؤدي إلى اتخاذ قرارات علاجية أكثر دقة وثباتًا بسبب قدرته غير المحدودة تقريبًا على تحديد الأنماط المعقدة للغاية التي لا يستطيع البشر رؤيتها.

إن مجال علم الأورام يولد مجموعات بيانات هائلة، من السجلات السريرية غير المنظمة إلى بيانات التصوير والتسلسل الجينومي، في مراحل مختلفة من رحلة المريض. يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل دفعات البيانات واسعة النطاق "بذكاء" بسرعات أسرع من الطرق التقليدية، وهو أمر بالغ الأهمية لتدريب خوارزميات التعلم الآلي التي تشكل الأساس لأدوات اختبار ومراقبة السرطان المتقدمة. يتمتع الذكاء الاصطناعي أيضًا بقدرات هائلة على التعرف على الأنماط المتأصلة لنمذجة تعقيدات مجموعات البيانات بكفاءة. هذا مهم لأنه يتيح فهمًا أعمق ومتعدد الطبقات لتأثير التوقيعات الجزيئية الدقيقة في جينوميات السرطان وبيئات الورم. يمكن أن يؤدي اكتشاف نمط بين الجينات الموجودة فقط في مجموعة فرعية معينة من حالات السرطان أو أنماط تطور السرطان إلى نهج أكثر تخصيصًا وخصوصًا للمريض للعلاج.

ما هو الهدف النهائي؟ اختبارات السرطان المدعومة بالذكاء الاصطناعي والتي تدعم اتخاذ القرارات السريرية للأطباء ومرضاهم في كل خطوة من رحلة السرطان - من الفحص والكشف، إلى تحديد العلاج المناسب، ومراقبة استجابة المرضى للتدخلات والتنبؤ بالتكرار.

جودة البيانات وكميتها: مفتاح نجاح الذكاء الاصطناعي

في نهاية المطاف، لن تكون خوارزمية الذكاء الاصطناعي جيدة إلا بقدر جودة البيانات التي تدربها. فالبيانات الرديئة أو غير المكتملة أو غير المصنفة بشكل صحيح يمكن أن تعوق قدرة الذكاء الاصطناعي على العثور على أفضل الأنماط (القمامة تدخل، والقمامة تخرج). وينطبق هذا بشكل خاص على رعاية مرضى السرطان، حيث تعتمد النمذجة التنبؤية على الدقة التي لا تشوبها شائبة - على سبيل المثال، يمكن لتعديل جين واحد من بين آلاف التعديلات أن يشير إلى تطور الورم ويساعد في الكشف المبكر. إن ضمان هذا المستوى العالي من الجودة يستغرق وقتًا طويلاً ويكلف الكثير، ولكنه يؤدي إلى بيانات أفضل، مما يؤدي إلى دقة اختبار مثالية. ومع ذلك، فإن تطوير منجم ذهبي مفيد من البيانات يأتي مع تحديات كبيرة. أولاً، يعد جمع البيانات الجينومية والجزيئية واسعة النطاق، والتي يمكن أن تنطوي على ملايين نقاط البيانات، مهمة معقدة. ويبدأ الأمر بالحصول على أعلى جودة للاختبارات التي تقيس هذه الخصائص للسرطان بدقة ووضوح لا تشوبهما شائبة. كما يجب أن تكون البيانات الجزيئية التي يتم جمعها متنوعة قدر الإمكان من حيث الجغرافيا وتمثيل المرضى لتوسيع القدرة التنبؤية لنماذج التدريب. كما تستفيد من بناء تعاونات وشراكات طويلة الأمد ومتعددة التخصصات يمكنها المساعدة في جمع البيانات الخام ومعالجتها للتحليل. أخيرًا، يعد تدوين معايير أخلاقية صارمة في التعامل مع البيانات أمرًا بالغ الأهمية عندما يتعلق الأمر بمعلومات الرعاية الصحية والالتزام بلوائح خصوصية المرضى الصارمة، والتي قد تشكل أحيانًا تحديًا في جمع البيانات.

إن وفرة البيانات الدقيقة والمفصلة لن تؤدي فقط إلى تطوير قدرات الاختبار القادرة على اكتشاف الأنماط بسرعة وتمكين الأطباء من الحصول على أفضل فرصة لتلبية الاحتياجات غير الملباة لمرضاهم، بل ستعمل أيضاً على تحسين وتطوير كل جانب من جوانب البحث السريري، وخاصة البحث العاجل عن أدوية وعلامات حيوية أفضل للسرطان.

الذكاء الاصطناعي يظهر بالفعل نتائج واعدة في رعاية وعلاج السرطان

إننا نطبق بالفعل طرقاً أكثر فعالية لتدريب الذكاء الاصطناعي. فأنا وزملائي نعمل على تدريب خوارزميات من مجموعة شاملة من البيانات، بما في ذلك نتائج التصوير، وبيانات خزعة الأنسجة، وأشكال متعددة من التسلسل الجينومي، والعلامات الحيوية للبروتين، من بين تحليلات أخرى ــ وكل هذا يضيف كميات هائلة من بيانات التدريب. وقد سمحت لنا قدرتنا على توليد البيانات على نطاق الكوادريليونات بدلاً من المليارات ببناء بعض من أولى التحليلات التنبؤية الدقيقة حقاً في الاستخدام السريري، مثل تحديد الأورام في حالات السرطان المتقدمة ذات المنشأ الأولي غير المعروف أو مسارات العلاج الكيميائي التنبؤية التي تنطوي على اختلافات جينية دقيقة.

في كاريس لعلوم الحياة، أثبتنا ضرورة التحقق والاختبار المكثف للخوارزميات، مع لعب المقارنات مع الأدلة الواقعية دورًا رئيسيًا. على سبيل المثال، تستفيد خوارزمياتنا المُدرَّبة على اكتشاف أنواع سرطانية مُحددة من التحقق من صحتها مقارنةً ببيانات علم الأنسجة المختبرية، بينما يُمكن مقارنة تنبؤات الذكاء الاصطناعي لأنظمة العلاج بنتائج البقاء السريرية الواقعية.

ونظراً للتقدم السريع في أبحاث السرطان، تشير التجربة إلى أن التعلم المستمر وتحسين الخوارزميات يشكلان جزءاً لا يتجزأ من استراتيجية الذكاء الاصطناعي الناجحة. ومع تطوير علاجات جديدة وتطور فهمنا للمسارات البيولوجية التي تؤدي إلى السرطان، فإن تحديث النماذج بأحدث المعلومات يوفر رؤى أعمق ويعزز حساسية الكشف.

تُسلّط عملية التعلّم المستمرة هذه الضوء على أهمية التعاون الواسع بين مطوري الذكاء الاصطناعي والمجتمعات السريرية والبحثية. لقد وجدنا أن تطوير أدوات جديدة لتحليل البيانات بسرعة ودقة أكبر، إلى جانب ملاحظات أطباء الأورام، أمرٌ بالغ الأهمية. باختصار، إن المقياس الحقيقي لنجاح خوارزمية الذكاء الاصطناعي يكمن في مدى دقتها في تزويد أطباء الأورام بالرؤى التنبؤية الموثوقة التي يحتاجونها، ومدى قدرة استراتيجية الذكاء الاصطناعي على التكيف مع أنماط العلاج المتغيرة باستمرار.

تطبيقات الذكاء الاصطناعي في العالم الحقيقي تزيد بالفعل من معدلات البقاء على قيد الحياة وتحسن إدارة السرطان

لقد كان للتقدم في حجم البيانات وجودتها تأثيرات قابلة للقياس بالفعل من خلال توسيع مجموعة أدوات اتخاذ القرار للأطباء، والتي كانت لها نتائج إيجابية في العالم الحقيقي على رعاية المرضى ونتائج البقاء على قيد الحياة. يمكن لأول أداة ذكاء اصطناعي معتمدة سريريًا للتنقل بين خيارات العلاج الكيميائي لسرطان نقيلي يصعب علاجه أن تمدد بقاء المريض من خلال لمدة 17.5 أشهر، مقارنة بقرارات العلاج القياسية المتخذة دون خوارزميات تنبؤية¹.يمكن لأداة الذكاء الاصطناعي المختلفة التنبؤ بدقة تزيد عن 94% بالورم الأصلي لعشرات أنواع السرطان النقيلي² - وهو أمر بالغ الأهمية لإنشاء خطة علاج فعالة. كما تتنبأ خوارزميات الذكاء الاصطناعي بمدى استجابة الورم للعلاج المناعي بناءً على الجينات الفريدة للورم لدى كل شخص. في كل من هذه الحالات، تعمل أدوات الذكاء الاصطناعي على تمكين اتخاذ القرارات السريرية التي تعمل على تحسين نتائج المرضى مقارنة بمعايير الرعاية الحالية.

توقع ثورة في الذكاء الاصطناعي في علاج السرطان

إن الذكاء الاصطناعي يغير بالفعل من كيفية اكتشاف السرطان مبكرًا وكيفية معالجته على طول الطريق. وسوف تتيح إدارة السرطان للأطباء قريبًا العمل جنبًا إلى جنب مع الذكاء الاصطناعي المتكامل في الوقت الفعلي لعلاج ومراقبة المرضى والبقاء متقدمين بخطوة واحدة على محاولات السرطان للتغلب على الأدوية باستخدام الطفرات. بالإضافة إلى النماذج التنبؤية المحسنة باستمرار للكشف عن السرطان في وقت مبكر وتوفير نماذج علاجية شخصية أكثر فعالية، يعمل الأطباء والباحثون وشركات التكنولوجيا الحيوية بجد اليوم للاستفادة من البيانات وتحليلات الذكاء الاصطناعي لدفع الاكتشافات العلاجية الجديدة والعلامات الحيوية الجزيئية للغد.

وفي المستقبل غير البعيد، سوف تمتد هذه التطورات التي كانت مستحيلة في السابق في مجال الذكاء الاصطناعي إلى ما هو أبعد من مجرد رعاية مرضى السرطان لتشمل جميع حالات المرض، مما ينهي عصرًا من عدم اليقين ويجعل الطب أكثر دقة وأكثر تخصيصًا وأكثر فعالية.