الذكاء الاصطناعي يساعد أخصائي الأشعة باكتشاف هذا المرض

Cover

ميدار.نت - سول

كشفت دراسة حديثة أجرتها جامعة سول الكورية الجنوبية، زيادة في "قبول الخبراء لاقتراحات الذكاء الاصطناعي"، وخاصة أخصائي الأشعة للكشف عن سرطان الرئة.

وساعدت خوارزمية مبتكرة بالذكاء الاصطناعي في توفير مخرجات شفافة وقابلة للتفسير، كما أبلغت بشكل فعال عن أوجه عدم اليقين، وأظهرت موثوقية، ما ساعد أخصائي الأشعة في عملهم.

وذكرت الدراسة المنشورة في دورية "راديولوجي"، أن خوارزميات الذكاء الاصطناعي يمكن أن تقدم تشخيصاً دقيقاً لصور الأشعة، إلا أن العوامل التي تؤثر على مدى قبول أطباء الأشعة لنتائج قراءة الصور بمساعدة الذكاء الاصطناعي "لا تزال غير واضحة".

 

تفاصيل الدراسة

شارك في الدراسة 30 أخصائياً، بتقييم 120 صورة شعاعية للصدر بدون الذكاء الاصطناعي، وثبت إصابة 60 شخصاً بسرطان الرئة و60 كانوا من مجموعة التحكم، وكان متوسط عمر المرضى 67 عاماً.

في جلسة ثانية، أعادت كل مجموعة تفسير الأشعة السينية بمساعدة الذكاء الاصطناعي عالي الدقة أو منخفض الدقة.

وللتوضيح فالذكاء الاصطناعي عالي الدقة، هو خوارزمية تُظهر مستوى عالٍ من الدقة والموثوقية في التشخيصات الطبية، تم تصميمها خصيصاً لتحليل البيانات الطبية، مثل الصور أو سجلات المرضى، وتقديم تنبؤات تشخيصية أو مساعدة لأخصائي الرعاية الصحية.

وأدى استخدام الذكاء الاصطناعي عالي الدقة، إلى تحسين أداء اكتشاف أخصائيو الأشعة، بدرجة أكبر من الذكاء الاصطناعي منخفض الدقة، كما أدى أيضاً إلى تغييرات أكثر تكراراً في تحديدات الخبراء، وهو مفهوم يُعرف باسم القابلية للتأثر.

وقابلية التأثر، هو زيادة احتمالية حدوث تغييرات في قرارات الخبراء عند استخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي عالية الدقة في عملية التشخيص، فعند دمج الذكاء الاصطناعي في سير عمل الأشعة ليقدم اقتراحات أو يسلط الضوء على مجالات الاهتمام، فإنه يمكن أن يؤثر على صنع القرار لأخصائي الأشعة.

ويقول الباحثون إن حجم العينة الكبير نسبياً في هذه الدراسة، عزز ثقة الخبراء في اقتراحات الذكاء الاصطناعي. وأوردت الدراسة أن البشر أكثر عرضة للتأثر بالذكاء الاصطناعي عندما يكون عالي الأداء التشخيصي.

وذكرت الدراسة أن دمج خوارزميات الذكاء الاصطناعي في عمل اختصاصي الأشعة يمكن أن يقدم اقتراحات قيّمة، أو يسلط الضوء على مجالات الاهتمام المحتملة في صور الأشعة السينية. كما يمكن أن يعزز أيضاً من تقليل أخطاء المراقبة، وتحسين الحساسية، وزيادة دقة التشخيص الشاملة.