مقدمة:
تكون الصور الطبية كمثل التصوير بالرنين المغناطيسي والأشعة السينية أدوات حيوية لتشخيص الأمراض وتقييم الحالة الصحية وذلك ان هذه الصور غالبا ما تكون صعبة الفهم للعين غير المدربة حيث تبدو ككتلة غامضة من النقاط السوداء والبيضاء قد يكون من الصعب للغاية تحديد حدود الهياكل التشريحية كمثل الورم والتفريق بينها وبين الهياكل اثانية
بتدريب أنظمة الذكاء الاصطناعي على فهم مقاس الهياكل التشريحية يمكن هذه الأنظمة تحديد المناطق المرضية في الصور الطبية بدقة وبشكل تلقائي هذا يوفر الوقت للأطباء ويساهم على اتخاذ قرارات أكثر دقة دون الحاجة لتتبع التشريح يدويًا
تواجه عملية تدريب أنظمة الذكاء الاصطناعي على تحليل الصور الطبية فحص كبير إذ تتطلب جهدا بشريا هائلًا يفترض على الباحثين والأطباء القيام بعملية وضع علامات يدوية على الكثير من الصور لتحديد المناطق ذات الأهمية على كمثل يتطلب تدريب نموذج للتعرف على قشرة المخ في صور الرنين المغناطيسي وطرح علامات دقيقة على هذه القشرة0 في مجموعة واسعة من الصور كما يجعل هذه العملية تستغرق وقتا وجهدا كبيرين. هذا الأمر يؤثر سلبًا على تطوير هذه الأنظمة ويحد من إمكانية انتشارها في مجالات الرعاية الصحية المختلفة
وماهو الحل؟
تجاوز هذه التحديات قام باحثون من مختبر علوم الحاسوب والذكاء الاصطناعي في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا بالتعاون مع مستشفى ماساتشوستس العام وكلية الطب في جامعة هارفارد بتطوير إطار عمل تفاعلي جديد يُطلق عليه اسم (ScribblePrompt) هذه الأداة المبتكرة تتميز بقدرتها الفائقة على تحليل أي صورة طبية بسرعة وبدقة ممتازة حتى تلك الصور التي لم يتم تدريبها عليها مسبقا يساعد هذا الابتكار في تعزيز كفاءة تشخيص الأمراض ويتيح للأطباء اتخاذ قرارات أكثر دقة وفعالية
وكيف تعمل أداة (ScribblePrompt)؟
بدلاً من الاعتماد على التسمية اليدوية لملايين الصور ابتكر الباحثون طريقة جديدة لمحاكاة سلوك الشخاص في تحليل الصور الطبية حيث قاموا بتحليل أكثر من 50,000 حذف طبي مختلف كما في ذلك التصوير بالرنين المغناطيسي والموجات فوق الصوتية والصور الفوتوغرافية والصور الميكروسكوبية هدفهم يكان فهم كيفية إشارة المتخصصين إلى الأجزاء المهمة في هذه الصور عبر تحليل الهياكل مثل الخلايا والأدمغة والعظام، والجلد، والعديد من العناصر الأخرى. هذا النهج يساهم في تحسين دقة التعرف على التفاصيل الحيوية في الصور الطبية مما يعزز جودة التشخيص
كما عملو الباحثون خوارزميات متقدمة لمحاكاة هذه الإشارات كمثل الخربشة وضغط في مناطق مخصصه على الصور الطبية وكما إلى ذلك اعتمدوا على خوارزميات (superpixel) لاكتشاف مناطق جديدة ذات أساسية خاصة للباحثين في المجال الطبي هذا الابتكار سهمهم في توليد كميات هائلة من بيانات التدريب كما أسهم في قوة قدرة أداة (ScribblePrompt) على فهم الصور الطبية وتقسيمها بدقة عالية حتى الصور التي لم تحصل أي تدريب مسبق عليها كانت تستطيع على تحليلها بفعالية كما يفتح آفاقًا جديدة في مجال التشخيص الطبي
وتقول هالي وونغ طالبة الدكتوراه في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا والمؤلفة الرئيسية في دراسة جديدة عن (ScribblePrompt): "يستطيع الذكاء الاصطناعي إمكانيات هائلة في فحص الصور والبيانات فاقة الأبعاد كما يستطيع الأطباء من اتخاذ قرارات أكثر دقة وبسرعة. لهذا السبب، قمنا بتطوير أداة (ScribblePrompt) التي تساعد الأطباء في تحديد الأجزاء المهمة في الصور الطبية بدقة وسرعة عالية بفضل هذه الأداة يستطيع للأطباء توفير حوالي 28% من الوقت مقارنةً بأحدث النماذج المتاحة مثل (Segment Anything Model) المعروف اختصارا باسم (SAM)، الذي طورته شركة Meta.")مزايا أداة (ScribblePrompt):
تتمتع أداة (ScribblePrompt) بواجهة بسيطة الاستخدام حيث يستطيع للشخاص سواء كانوا أطباء أو ممرضين الكتابة بخط اليد على الجزء الذي يردون في تحديده على الصورة أو اضغط عليه مباشرة ستعمل الأداة تلقائيًا بتحديد المنطقة بدقة سواء كانت أوردة صغيرة في صورة لشبكية العين أو أي شكل آخر كما إلى ذلك يستطيع للشخاص رسم مربع حول المناطق المراد تحديدها كما يجعلها أداة مثالية تلبي احتياجات متنوعة في مجال الرعاية الصحية والتشخيص الطبي
بما ذلك تستطيع الأداة من إجراء تصحيحات بناءً على تعليقات المستخدم كما يساعد دقة التحديد يستطيع إضافة تفاصيل إضافية إلى المنطقة التي خصصها المستخدم كمثال إذا فاتت الأداة بعض الحواف يستطيع للمستخدم إكمال رسمها يدويًا كما يستطيع أيضا حذف الأجزاء غير المرغوب فيها باستخدام أداة (الخربشة السلبية) هذه الخصائص تجعل (ScribblePrompt) أداة مرنة وفعالة تلبي احتياجات الشخاص في تحسين دقة التحليل الطبي
أصبح القدرات التفاعلية والذاتية التصحيح لأداة (ScribblePrompt) الجزء المهم وراء تفضيلها بين الباحثين في قسم التصوير العصبي بمستشفى ماساتشوستس العام حين اختار 93.8% من الباحثين (ScribblePrompt) على نموذج (SAM) الذي طورته شركةMeta وذلك لتحسين مقاطعهم بناءً على تصحيحات الخربشة. كما فضلت 87.5% من الباحثين استخدام (ScribblePrompt) لإجراء التعديلات القائمة على النقر هذه النسب تعكس فعالية الأداة وسهولة استخدامها في الأبحاث الطبية
تم العمل على تدريب أداة (ScribblePrompt) على رسومات ونقرات محاكاة تتعلق بـ 54,000 صورة عبر 65 مجموعة بيانات متنوعة تحمل مسحات للعينين والصدر والعمود الفقري والخلايا والجلد وعضلات البطن والرقبة والدماغ والعظام والأسنان, وقد تمكنت الأداة من التعرف على 16 شكل مختلفًا من الصور الطبية كما في ذلك المسح المقطعي المحوس والأشعة السينية التصوير بالرنين المغناطيسي والموجات فوق الصوتية والصور الفوتوغرافية.هذا التدريب المكثف يساعد من قدرتها على تحليل الصور الطبية بدقة فاقة
ماهو الذي يجعل أداة (ScribblePrompt) مختلفة؟
سهولة الاستخدام: لا يتطلب استخدام أداة (ScribblePrompt) أي مهارات تقنية خاصة
التفاعل الطبيعي: تقوم أداة (ScribblePrompt) واجهة مستخدم سهلة وبديهية تسمح للمستخدمين التفاعل مع الصور بشكل طبيعي بما لو كانوا يرسمون على ورقة يستطيع للشخاص ببساطة رسم خطوط أو مربعات حول المنطقة التي يريد في فحصها وستتمكن الأداة من فهم التعليمات بدقة ممتازه طما يؤدي إلى تسليط الضوء على المنطقة المطلوبة هذه الطريقة تجعل عملية الفحص أكثر سهولة وفاعلية كما يساعد تجربة المستخدم
التعلم من البيانات الضخمة: تم العمل على تدريب الأداة على مجموعة بدلاً من الاعتماد على التسمية اليدوية لملايين الصور ابتكر الباحثون طريقة جديدة لمحاكاة سلوك الشخاص في تحليل الصور الطبية حيث قاموا بتحليل أكثر من 50,000 حذف طبي مختلف كما في ذلك التصوير بالرنين المغناطيسي والموجات فوق الصوتية والصور الفوتوغرافية والصور الميكروسكوبية هدفهم يكان فهم كيفية إشارة المتخصصين إلى الأجزاء المهمة في هذه الصور عبر تحليل الهياكل مثل الخلايا والأدمغة والعظام، والجلد، والعديد من العناصر الأخرى. هذا النهج يساهم في تحسين دقة التعرف على التفاصيل الحيوية في الصور الطبية مما يعزز جودة التشخيص
التعميم على أشكال جديدة من الصور: تتمتع أداة (ScribblePrompt) بستطعة على التعامل مع أشكل جديدة من الصور التي لم يتم على تدريبها من قبل كما يجعلها أداة مرنة وصالحة للاستخدام في مجموعة متنوعة من التطبيقات الطبية هذا الأمر يسمح لها تلبية احتياجات مختلفة في مجالات التشخيص والعلاج كما يساعد من قدرتها على التكيف مع الابتكارات المستقبلية في التصوير الطبي
ماهو تأثير أداة (ScribblePrompt) في مجال الرعاية الصحية؟
تمثل أداة (ScribblePrompt) خطوة رائدة في مجال الرعاية الصحية وذلك بسبب قدرتها الاستثنائية على فحص الصور الطبية بدقة وسرعة ممتازة بالإضافة إلى سهولة استعمالها التي لا تتطلب أي مهارات تقنية من قبل وكما يلي بعض التأثيرات المتوقعة لهذا التطور الهام
تحسين دقة التشخيص: تساعد أداة (ScribblePrompt) في مساعدة الأطباء على تحديد المناطق المصابة بدقة عالية على الصور الطبية كما يعمل إلى تشخيصات أكثر موثوقية كما أنها تقلل من الوقت اللازم لفحص الصور كما يستطيع الأطباء من تشخيص الحالات المرضية بشكل أسرع وأكثر كفاءة وبالتالي تحسين جودة الرعاية الصحية المقدمة للمرضى
تخصيص العلاج: تساعد أداة (ScribblePrompt) في تحديد الأهداف العلاجية بدقة ممتازة ويستطيع استخدامها لتقييم فعالية العلاج ومتابعة تقدم الحالة الصحية للمريض مع الوقت. هذا يسمح بتخصيص العلاج ليتناسب مع احتياجات كل مريض بشكل فردي كما يساعد من فعالية الرعاية
زيادة الإنتاجية: تساعد الأداة في تقليل الوقت والجهد المطلوبين لتحليل الصور الطبية كما يستطيع الأطباء من التركيز على جوانب أخرى من الرعاية الصحية كمثل التفاعل مع المرضى وتخطيط العلاجات
تطوير الأبحاث الطبية: يستطيع استخدام (ScribblePrompt) لتحليل كميات كبيرة من البيانات الطبية كما يساعد في اكتشاف علاجات جديدة وأكثر فعالية ويدفع عجلة الابتكار في المجال الطبي
توسيع نطاق وصول الرعاية الصحية: تسمح (ScribblePrompt) إمكانية التشخيص عن بُعد كا يسهل على الأشخاص الذين يعيشون في المناطق النائية الحصول على الرعاية الصحية وبالتالي توفير الوصول إلى الخدمات الطبية للجميع.
اكتب تعليق تحفيز لنا لنستمر بنشر المزيد