أداة جديدة لتشخيص أمراض العين بالذكاء الاصطناعي
في دراسة حديثة: أداة جديدة تعتمد على الذكاء الاصطناعي تستطيع تشخيص أمراض العين بدقة، كما تساعد في اكتشاف مرض باركنسون.
التشافي بالغذاء – المحتوى القائم على الأدلة
- ابتكر باحثون بريطانيون، نظاماً يعمل بالذكاء الاصطناعي (AI)، ويستخدم صور شبكية العين، لالتقاط علامات اضطرابات العين والقلب والجهاز العصبي.
- تم استخدام RETFound في الملايين من عمليات فحص العيون، للمساعدة في اكتشاف العمى وعلاجه، والذي يعد أحد النماذج الأولى لمؤسسة الذكاء الاصطناعي، في مجال الرعاية الصحية، والأول من نوعه في طب العيون.
- في اختبارات متعددة، تفوق نموذج RETFound على أنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية والخبراء السريريين، في استكمال العديد من وظائف التشخيص المعقدة ببيانات أقل تصنيفاً.
- ويمثل RETFound أيضًا مجموعات سكانية متنوعة وأمراضًا نادرة، والتي غالبًا ما تفوتها العديد من عمليات الفحص التقليدية وأنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية.
- علاوة على ذلك، فإن هذه “التكنولوجيا التحويلية” ستقلل بشكل كبير من عبء العمل الواقع على الخبراء البشريين، في تحليل تصوير الشبكية ووضع العلامات عليه.
مؤخراً قام الخبراء في مستشفى مورفيلدز للعيون ومعهد طب العيون بجامعة كوليدج لندن (UCL) في إنجلترا، بتطوير نظام ذكاء اصطناعي، يمكنه اكتشاف اضطرابات الرؤية بشكل أكثر دقة وكفاءة من طرق الفحص الحالية.
يمكن أن تساعد هذه التقنية الجديدة أيضاً، في تسريع تشخيص المشكلات الصحية الجهازية، بما في ذلك السكتة الدماغية، والنوبات القلبية، ومرض باركنسون.
نموذج لاكتشاف وعلاج العمى
في دراسة حديثة نشرتها مجلة Nature، أجرى العلماء أبحاثاً وتجارب على RETFound، وهو نموذج الأساس الأول في العالم، الذي استخدم ملايين عمليات فحص العين، من الخدمة الصحية الوطنية في المملكة المتحدة (NHS).
وقد تكون هذه المبادرة مفتوحة المصدر، بمثابة نموذج للجهود المبذولة، للمساعدة في اكتشاف وعلاج العمى باستخدام الذكاء الاصطناعي.
في بيان صحفي، قال كبير الباحثين في معهد طب العيون، بجامعة كاليفورنيا، البروفيسور Prof. Pearse Keane:
“هذه خطوة كبيرة أخرى نحو استخدام الذكاء الاصطناعي، لإعادة اختراع فحص العين للقرن الحادي والعشرين، سواء في المملكة المتحدة أو على مستوى العالم.
نعرض العديد من الحالات النموذجية التي يمكن فيها استخدام RETFound، ولكن من الممكن تطويرها بشكل أكبر لمئات من أمراض العيون الأخرى التي تهدد البصر والتي لم نستكشفها بعد”.
تكنولوجيا تحويلية
أشار تقرير صادر عن غرف التجارة البريطانية مؤخراً، إلى نماذج مؤسسة الذكاء الاصطناعي باعتبارها “تكنولوجيا تحويلية”، نظراً لاستخدامها كميات هائلة من البيانات.
خصوصاً وأن نموذج الذكاء الاصطناعيChatGPT، قد أطلق الضوء في نوفمبر من العام 2022م، على إمكانات نماذج الذكاء الاصطناعي لتطوير أدوات لغوية قابلة للتكيف.
من جانبها اتبعت شركة RETFound نهجاً مشابهًا مع صور الشبكية، حيث تدربت على الملايين من عمليات المسح، التي مكنت من بناء نموذج متعدد الاستخدامات لأغراض غير محدودة.
نموذج ذكاء اصطناعي أكثر كفاءة؟
لقد اعتمدت نماذج الذكاء الاصطناعي إلى حد كبير، على الخبرة والجهد البشريين.
وفقاً لمجلة Medical News Today، يوضح الدكتور Dr. Steve Frank، مؤسس شركة Med A-Eye Technologies، والذي لم يشارك في هذه الدراسة، بالقول:
“إن الذكاء الاصطناعي متعطش للبيانات، وتعليم نظام الذكاء الاصطناعي لأداء المهام، يتطلب بشكل عام كميات هائلة من بيانات التدريب، والأسوأ من ذلك أن التدريب يتطلب عادةً تصنيف البيانات بطريقة ما.
مما يعني أنك تقوم بتعليم النظام كيفية التمييز بين شيء وآخر، بناءً على أمثلة تخبره بأنها شيء أو آخر، وهذا هو التعلم التقليدي “الإشرافي”.
علاوة على ذلك، يضيف الدكتور فرانك بالقول: “إن الخبراء قد يختلفون حول جزء من البيانات، الأمر الذي يتطلب إجراء مراجعات من قبل لجنة من الخبراء تستغرق وقتاً طويلاً”.
كفاءة عالية
وفقًا للباحثين في المملكة المتحدة، يمكن لـ RETFound أن يضاهي أداء برامج الذكاء الاصطناعي الأخرى، باستخدام 10% فقط من العلامات البشرية في مجموعة البيانات الخاصة به.
حققت RETFound هذه الكفاءة العالية، من خلال نهج الإشراف الذاتي الخاص بها، المتمثل في إخفاء أجزاء من الصورة، وتعلم التنبؤ بالأجزاء المفقودة بنفسها.
يقول ستيف فرانك: “التعلم الخاضع للإشراف الذاتي (SSL)، الذي يقوم عليه RETFound، يستغني عن التصنيف تمامًا. مع ما يكفي من بيانات التدريب، يمكن لنموذج الذكاء الاصطناعي المنظم بشكل صحيح أن يتعلم ما يكفي عن بيانات التدريب من البيانات نفسها لإجراء تنبؤات ذات معنى.
يعد هذا النهج ذو قيمة خاصة للذكاء الاصطناعي، في مجال الرعاية الصحية، لأن تكلفة وضع العلامات مرتفعة للغاية، والأطباء مشغولون بالفعل في إنقاذ الأرواح، ووقتهم ثمين للغاية”.
الإمكانات التشخيصية لطب العيون
تشير مراجعة عام 2023م في مجلة الطب السريري إلى شبكية العين، باعتبارها نافذة على الجسم، وقد استخدمت دراسة علم العيون التعلم العميق لاستكشاف الارتباطات بين خصائص صورة الشبكية والأمراض.
يعتقد مؤلفوا الدراسة الحالية أن نموذج RETFound، قد يساعد في تحسين تشخيص أمراض العيون التي تهدد البصر، مثل اعتلال الشبكية السكري والجلوكوما.
كما يمكن لهذا النموذج التنبؤ أيضاً بالاضطرابات الجهازية، بما في ذلك قصور القلب والسكتة الدماغية ومرض باركنسون.
بالإضافة لذلك، تسهل هذه التقنية، المعتمدة على الذكاء الاصطناعي، فحص وعلاج اضطرابات الجهاز العصبي، دون الحاجة للتدخل الجراحي
