يعمل واتسون على زيادة قدراته الطبية - حيث يكتشف الجلوكوما في صور شبكية العين

يقول الدكتور ميخال روزن تسفي، مدير أبحاث المعلومات الطبية في مختبرات أبحاث شركة IBM، والمسؤول عن المجال الصحي في جميع مختبرات الشركة في جميع أنحاء العالم، إن القدرة المطورة لواتسون ستتمكن من التمييز بين صور الأعضاء السليمة والمرضى كما تم في حيفا في مجال الكشف عن سرطان الثدي

تمكن باحثو شركة IBM من توجيه نظام الحوسبة الإدراكي الخاص بالشركة، Watson، للتعرف على الحالات الشاذة في شبكية العين.

قام العاملون في مختبر أبحاث IBM في ملبورن بأستراليا بتوجيه الكمبيوتر المعرفي للعثور على أنماط غير طبيعية في صور شبكية العين. وستتيح هذه القدرات الجديدة تقديم رؤى أكثر شمولاً للأطباء، وتسريع مهام الكشف المبكر عن المرضى المعرضين لخطر الإصابة بأحد أمراض العيون مثل الجلوكوما - وهو السبب الأكثر شيوعًا حاليًا للعمى لدى كبار السن في العالم. العالم المتقدم.

ويقول الدكتور ميكال روزن تسفي، مدير أبحاث المعلومات الطبية في مختبرات أبحاث شركة آي بي إم في جميع أنحاء العالم، إن "تحليل الصور يتطلب قدرة لم تصبح ممكنة إلا في الآونة الأخيرة - وهي التمييز بين الصور المتشابهة مع بعضها البعض ولكنها تحتوي على ميزة مختلفة كان من الصعب للتمييز حتى الآن. يمكن أن يبدو كلب تشيهواهوا عليه بقع سوداء وكعكة الشوكولاتة ذات البقع السوداء متشابهين، لأنه بمجرد إدراك صورة ثنائية الأبعاد من زاوية معينة، يصعب التمييز بين الصورتين."

التمييز بين الحالة الطبيعية والنمو السرطاني

ووفقا لها، "في السنوات الثلاث أو الأربع الماضية كانت هناك قفزة إلى الأمام في قدرات التعلم الحسابي، والتعلم من الأمثلة - وهي طريقة تسمى التعلم العميق. تنتج هذه الطريقة شبكة عصبية تحاكي إلى حد ما كيف ينظر دماغنا إلى الصور، وبمساعدة هذه التسلسلات العصبية يتم تدريبه على تعلم التمييز بين أنواع الصور. لقد أخذنا هذه القدرة في عالم الصور الطبية واستخدمناها لفصل العين السليمة عن العين المصابة بالجلوكوما، وفي سرطان الثدي للتفريق بين الحالة الطبيعية والورم السرطاني.

"بمساعدة طريقة التعلم العميق، تمكنا من تحقيق دقة أعلى بين الثدي الذي يعاني من ورم سرطاني وسرطان حميد، وبين العين التي تعاني من مضاعفات مرض السكري تسمى الجلوكوما وعين سليمة."

بدأت الأبحاث في عام 2015، مع التركيز على تحسين العمليات اليدوية التي يقوم بها أطباء العيون حاليًا. تتضمن هذه العمليات التمييز بين صور العين اليمنى وصور العين اليسرى، وتقييم جودة فحص الشبكية، وتصنيف المؤشرات المحتملة لمرض الجلوكوما.

يُطلق على الجلوكوما اسم "سارق البصر الصامت". لا يتم تشخيص العديد من المرضى حتى اللحظة التي يتم فيها اكتشاف ضعف البصر. يمكن علاج الجلوكوما - ولكن الكشف المبكر يعد أمرًا بالغ الأهمية: يعتمد الأطباء اليوم على برنامج مسح شبكية العين القياسي، الأمر الذي يتطلب فحصًا وتحليلًا فرديًا من قبل الطبيب.

ما هي الإجراءات الأخرى التي يمكن القيام بها مع هذه التكنولوجيا؟
"الفريق في حيفا يعمل جنبا إلى جنب مع الفريق في أستراليا. قال روزن تسفي: "التطبيق مختلف - الطريقة متشابهة، ونحن نتشارك التكنولوجيا ونعمل معًا على تطوير القدرات في مجال التعلم العميق".

"نعمل الآن مع مكابي على دمج الصور التي يظهر فيها اكتشاف مشبوه لسرطان الثدي، كما نقوم بدمج المعلومات مع الملف الطبي والتاريخ الطبي للمريضة، وكذلك المتابعة بعد فك رموز الصورة، على سبيل المثال الخزعة التي أظهرت أنه ورم حميد. وهذا يتطلب التعلم العميق للتمييز بين الصور والتعلم من سياقاتها."

وقال روزن تسفي أيضًا: "إننا نعمل على نظام يتعلم من بيانات مرضى الإيدز ويوصي الأطباء بالكوكتيل بناءً على جينوم الفيروس - بداية الطب الشخصي. وهناك مشروع آخر هو تحليل البيانات الضخمة لمرضى الصرع لتجنب الحاجة إلى التجربة والخطأ حتى يتم العثور على العلاج المناسب. وقالت إن إعلانًا مهمًا آخر صدر في الأشهر القليلة الماضية "يتعلق بالتعاون مع شركة تيفا فيما يتعلق بالاستخدامات الجديدة للأدوية القديمة".

معدل دقة 95%

ووفقا لها، فإن "الباحثين استخدموا تقنيات وتقنيات التعلم العميق للتحليل التحليلي للصور، حيث أدخلوا عليها 88 ألف صورة لشبكية العين - دون تحديد تفاصيل الأشخاص الذين التقطت منهم هذه الصور".

"أشار العمل البحثي إلى قدرة واتسون على قياس النسبة بدقة بين حجم القرص البصري - النقطة العمياء في شبكية العين، حيث يدخل العصب البصري والأوعية الدموية في شبكية العين - وحجم انحناء هذه المنطقة، ومعدل والتي تزداد مع تطور الجلوكوما. وتعتبر النسبة بين هاتين القيمتين علامة رئيسية على المرض - ويقدم نظام واتسون نسبة دقة تصل إلى 95% في تقييمه."

"بالإضافة إلى ذلك، فإن النظام قادر على التمييز بين صور العين اليمنى وصور العين اليسرى، بمستوى يقين يصل إلى 94% - وبطريقة تعمل على تحسين وتسريع عمليات العمل والعلاج."

وفي الختام، قال روزن تسفي إنه "من المتوقع أن يستمر البحث، وأن يعمل على تحسين قدرات واتسون التشخيصية. ومن المتوقع في المستقبل أن تتيح هذه التقنية تشخيص أمراض العيون الإضافية مثل تلف شبكية العين الناتج عن مرض السكري، وضمور الشبكية المرتبط بالعمر (AMD).

وفي نفس الموضوع على موقع العلوم :

• مساعد أخصائي الأشعة الذي لا يتعب أبدًا
• تعد رؤية الكمبيوتر عنصرًا مهمًا في العصر المعرفي
• الذكاء الاصطناعي سيجعل من الممكن تحسين جودة الرعاية الطبية، بالفعل في المستقبل القريب