ميدار.نت - دندي

أثبتت دراسة أجرتها كلية الطب بجامعة دندي في أسكتلندا، بقيادة البروفيسور تشيم لانغ، أن استخدام تقنيات التعلم الآلي المتقدمة يمكن أن يحدث ثورة في الكشف المبكر عن قصور القلب.

وركزت الدراسة على تحسين تشخيص وإدارة هذه الحالة المرضية التي تجعل القلب غير قادر على ضخ الدم بكفاءة لتلبية احتياجات الجسم.

واستند البحث، الذي نشره موقع "Cryptopolitan"، إلى أساليب التعلم العميق المعتمدة على الذكاء الاصطناعي لتحليل صور تخطيط صدى القلب المأخوذة من آلاف المرضى.

تحديد المشكلة بدقة

وأتاحت هذه التقنيات تحديد العلامات الدقيقة لمشاكل القلب التي غالباً ما تسبق حدوث فشل القلب.

ومن خلال الكشف عن هذه المؤشرات المبكرة، يمكن لمقدمي الرعاية الصحية التدخل بسرعة أكبر، مما يؤدي إلى تحسين نتائج المرضى.

واستخدم الباحثون بيانات من سجل أبحاث الصحة الاسكتلندي والبنك الحيوي (SHARE)، لإنشاء نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم.

وقدمت هذه المجموعة الغنية من البيانات المعلومات اللازمة لتعليم الذكاء الاصطناعي كيفية التعرف على الأنماط المرتبطة بفشل القلب.

وأدّى التحليل المعزز بالذكاء الاصطناعي لصور تخطيط صدى القلب إلى قياسات أكثر دقة من تلك التي تم الحصول عليها من خلال الطرق التقليدية.

رؤى تفصيلية

وأكّد البروفيسور لانغ أن برنامج الذكاء الاصطناعي يقدم رؤى تفصيلية حول بنية القلب ووظيفته، والتي تعد ضرورية لتشخيص قصور القلب.

وأضاف: "يمثل بحثنا تقدماً في استخدام التعلم العميق لتفسير صور تخطيط صدى القلب تلقائيّاً، مما يمكننا من تحديد المرضى الذين يعانون من قصور القلب بشكل أكثر دقة ضمن مجموعات بيانات السجلات الصحية الإلكترونية".

وأشار إلى أن هذا النهج المعتمد على الذكاء الاصطناعي لم يحسن فقط وضوح وتفاصيل صور القلب، بل أتاح أيضًا معالجة مجموعات بيانات الصور واسعة النطاق.

ويمكن لهذه القدرة تسريع عملية اختيار المرضى للتجارب السريرية وتعزيز مراقبة قصور القلب في أنظمة الرعاية الصحية.

ولا يزال قصور القلب يمثل مشكلة صحية عالمية تؤثر على الملايين من الناس.

وعلى الرغم من عدم وجود علاج نهائي، فإن الكشف المبكر والتدخل السريع يمكن أن يعالجا الأعراض ويبطئا من تطور المرض.

وسلّط البحث الضوء على قدرة الذكاء الاصطناعي على تحديد التشوهات الهيكلية والوظيفية للقلب التي قد تمر دون أن يلاحظها أحد عند استخدام التحليل التقليدي لتخطيط صدى القلب.

وشدد البروفيسور لانغ على التأثير المحتمل لهذا البحث في تحسين رعاية المرضى قائلاً: "من خلال تقييم كميات هائلة من سجلات المرضى، تمكنا من اكتشاف التشوهات التي لم نكن قادرين على اكتشافها بالتحليل التقليدي".

وتؤكد النتائج على الإمكانات التحويلية للذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الصحية.

وبدعم من مطور البرامج Us2، تمهد هذه الدراسة الطريق لمزيد من الاستكشاف لتطبيقات الذكاء الاصطناعي في التشخيص التنبؤي والعلاج الشخصي.