• كيف يعمل النموذج؟

يقول ثيلز إن الفحص الشامل لسرطان البنكرياس غير ممكن، لذلك سعى فريقه إلى تطوير نموذج ذكاء اصطناعي يحدد المرضى الأكثر تعرضاً للخطر. ويوضح: "نحن نعلم أن سرطان البنكرياس يتكون على مدى خمس إلى سبع سنوات، لكن ما يراه الطبيب أو المريض لا يحدث إلا بعد فوات الأوان".

واستخدم النموذج، الذي طوره ثيلز والمؤلف الرئيسي كريس فارغيز وفريقهما، السجلات الصحية الطولية للمرضى من نظام "مايو كلينك"، ودمجها مع نتائج فحوصات مخبرية روتينية جمعت على مدى عقد أو أكثر في المتوسط.

وشملت مجموعة بيانات الدراسة 6066 شخصا مصابا بسرطان البنكرياس و33396 شخصا في مجموعة ضابطة بسجلات سريرية تمتد من 7.5 إلى 19 عاما، بهدف تحديد إشارات خفية قد تشير إلى خطر الإصابة في مرحلة مبكرة.

وللتأكد من قدرة النموذج على التنبؤ بسرطان البنكرياس قبل 3 سنوات من التشخيص الفعلي، استخدم الباحثون ثلاثة مقاييس مختلفة، كل منها يجيب على سؤال محدد حول أداء النموذج.

الطريقة الأولى تجيب على سؤال: هل يفرق النموذج بين المريض المعرض للخطر وغيره؟. وقد حصل على درجة 0.853 من 1.0، أي أنه قريب جدا من الكمال في التفريق بين من سيصاب بالسرطان ومن لن يصاب.

والطريقة الثانية تجيب على سؤال: عندما يحذر النموذج من خطر، هل يكون محقا؟. وقد حصل على درجة 0.712، أي أن تحذيراته موثوقة في معظم الأحيان، ولا يطلق إنذارات كاذبة كثيرة.

والطريقة الثالثة تجيب على سؤال: عندما يقول النموذج إن الخطر المحيق بشخص ما 50%، هل هذا الرقم صحيح؟. وقد حصل على درجة 1.08 (والرقم المثالي 1.0)، أي أن أرقامه قريبة جدا من الواقع.

ويقول كريس فارغيز، المؤلف الرئيسي للدراسة: "إذا قال النموذج إن الخطر المحيق بشخص ما يزيد على 50%، فهناك احتمال 88% أن يشخص فعلا لديه سرطان البنكرياس خلال سنة". أي أن الذكاء الاصطناعي يستطيع التنبؤ بالمرض قبل ثلاث سنوات من التشخيص. وكلما ارتفع الخطر الذي يحدده النموذج، زادت دقة توقعه للإصابة خلال السنة التالية. وبعبارة أخرى، توقع الإصابة خلال سنة يعكس مدى دقة النموذج عندما يكون الخطر مرتفعا.

ووفقا للباحثين، فإن النموذج دقيق في التفريق بين المعرضين وغير المعرضين للخطر، وقليل الأخطاء في تحذيراته، وأرقامه قريبة من الواقع. وهذا يجعله أداة واعدة للكشف المبكر عن سرطان البنكرياس.

ويؤكد فارغيز: "بنينا هذا ليكون قابلا للتعميم والتوسع والتنفيذ العملي قدر الإمكان". مشيرا إلى أن مدخلات البيانات التي يعتمد عليها النموذج تجمع بشكل شبه شامل من أنظمة المستشفيات حول العالم. ويضيف: "إذا ثبت أنه يعمل، فيمكن استخدامه في أي بيئة تقريبا".

المصدر: ميديكال إكسبريس