الذكاء الصناعي يكتشف المخاطر القلبية المخفية في الفحوصات الشعوية غير التقليدية للقلب

ملخص البحث الجديد: استخدام الذكاء الاصطناعي للكشف عن مخاطر القلب الخفية في فحوصات التصوير المقطعي المحوسب قام باحثو مستشفى ماس جنرال بريغهام بالتعاون مع وزارة شؤون المحاربين القدامى الأمريكية (VA) بتطوير أداة ذكاء اصطناعي جديدة تسمى AI-CAC. هذه الأداة تم تصميمها لفحص الصور المقطعيّة المحوسبة (CT) للصدر التي يتم جمعها بشكل روتيني وتكتشف الأفراد الذين لديهم مستويات عالية من الكالسيوم في الشرايين التاجية (CAC)، مما يزيد من خطر حدوث أمراض القلب. تم نشر نتائج هذا البحث في مجلة NEJM AI، وأظهرت أن AI-CAC تتمتع بدقة عالية وقدرة تنبؤية قوية بحدوث هجمات قلبية ومortality خلال عشر سنوات. أهمية الاكتشاف يقوم الأطباء سنويًا بإجراء ملايين فحوصات التصوير المقطعي المحوسب للصدر، غالبًا للأفراد الأصحاء، مثل فحص سرطان الرئة. ومع ذلك، فإن هذه الفحوصات غالبًا ما تتجاهل المعلومات الهامة المتعلقة بمخاطر أمراض القلب. قال الدكتور هوغو آرتز، مدير برنامج الذكاء الاصطناعي في الطب (AIM) في مستشفى ماس جنرال بريغهام: "أظهرت دراستنا أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يغير الطريقة التي يمارس بها الأطباء الطب، مما يتيح لهم التواصل مع المرضى في وقت مبكر قبل تطور مرض القلب إلى حادث قلبي". آلية العمل الفحوصات المقطعيّة المحوسبة للصدر يمكن أن تكشف عن رواسب الكالسيوم في القلب والشرايين التي تزيد من خطر الإصابة بهجوم قلبي. الطريقة القياسية لتقييم CAC تعتمد على فحوصات CT "المحددة" (gated) التي تتزامن مع نبض القلب لتعويض الحركة أثناء الفحص. ومع ذلك، فإن معظم فحوصات CT للصدر التي يتم الحصول عليها لأغراض سريرية روتينية هي "غير محددة" (nongated). أدرك الباحثون أن CAC يمكن اكتشافها حتى في هذه الفحوصات غير المحددة، مما دفعهم لتطوير AI-CAC، وهو خوارزمية تعلم عميق تهدف إلى فحص هذه الصور وتقدير مستويات CAC للمساعدة في التنبؤ بمخاطر أمراض القلب. تم تدريب النموذج على فحوصات CT للصدر التي تم جمعها كجزء من الرعاية الصحية الروتينية للمحاربين القدامى في 98 مركزًا طبيًا تابعًا لوزارة شؤون المحاربين القدامى، ثم تم اختبار أداء AI-CAC على 8,052 فحصًا لمحاكاة فحص CAC في الاختبارات السريرية الروتينية. نتائج البحث وجد الباحثون أن نموذج AI-CAC كان دقيقًا بنسبة 89.4% في تحديد ما إذا كانت الصورة تحتوي على CAC أم لا. بالنسبة للأفراد الذين كان لديهم CAC، كان النموذج دقيقًا بنسبة 87.3% في تحديد ما إذا كان الدرجة أعلى أو أقل من 100، مما يشير إلى مخاطر متوسطة لأمراض القلب. كما كان AI-CAC قادرًا على التنبؤ بمortality الكلية خلال عشر سنوات - حيث كان الأفراد الذين لديهم درجة CAC تزيد عن 400 أكثر عرضة للمortality بنسبة 3.49 مرات خلال فترة عشر سنوات مقارنة بأولئك الذين لديهم درجة صفر. من بين المرضى الذين حددهم النموذج بأن لديهم درجات CAC مرتفعة جدًا (أكثر من 400)، أكد أربعة أطباء أخصائيين في القلب أن الغالبية العظمى منهم (99.2%) سيستفيدون من العلاج بخفض الدهون. الفرص المستقبلية قال الدكتور رافي هاغوبian، كارديولوجي وباحث في مجموعة الابتكارات التطبيقية وعلم المعلومات الطبية في نظام الرعاية الصحية التابع لوزارة شؤون المحاربين القدامى في لونغ بيتش: "في الوقت الحالي، تحتوي أنظمة التصوير التابعة لوزارة شؤون المحاربين القدامى على ملايين فحوصات CT غير المحددة للصدر التي قد تكون تم أخذها لأغراض أخرى، حوالي 50,000 فحص محدد. هذا يمثل فرصة لاستخدام AI-CAC في تقييم مخاطر أمراض القلب واستغلال الفحوصات الروتينية لتحسين الرعاية الطبية". يستخدم الذكاء الاصطناعي في مهام مثل اكتشاف CAC يمكن أن يساعد في تحويل الطب من نهج تفاعلي إلى منهج استباقي لمنع المرض، مما يقلل من المorbidity والmortality على المدى الطويل ويخفف من تكاليف الرعاية الصحية. القيود والبحوث المستقبلية تشمل القيود على الدراسة أنها تمت على مجموعة سكانية خاصة بالمحاربين القدامى فقط. يأمل الفريق في إجراء دراسات مستقبلية على السكان العام واختبار ما إذا كانت الأداة يمكن أن تقيّم تأثير أدوية خفض الدهون على درجات CAC. المساهمون والتمويل بالإضافة إلى الدكتور آرتز، شارك في البحث من مستشفى ماس جنرال بريغهام كل من سايمون برناتز وليونارد نورنبيرغ. من بين المشاركين الآخرين: الدكتور رافي هاغوبian، تيموثي ستребيل، جريجوري أ. مايرز، إريك أوفيرمان، إريك زونيجا، سي. ي. كيم، أنجي ت. نغ، جيمس أ. إواز، سوني ب. سينغ، إيفان بي. كاري، مايكل جيه. كيم، ر. سبنسر شايفير، جيني يو، وأميلكار جينتيلي. تم تمويل هذا العمل بواسطة نظام الرعاية الصحية التابع لوزارة شؤون المحاربين القدامى. تقييم الحدث من قِبل المختصين يعد تطوير AI-CAC خطوة مهمّة نحو تحسين تشخيص وعلاج أمراض القلب. يرى الخبراء أن هذه الأداة يمكن أن تساعد في تعزيز الرعاية الصحية الوقائية، مما يوفر فرصًا لمعالجة المرضى في مراحل مبكرة من المرض، وبالتالي تقليل المخاطر على المدى الطويل. كما يتوقعون أن تكون هذه التقنية قابلة للتطبيق الواسع في المستشفيات والمراكز الطبية، مما يعزز من كفاءة ودقة التشخيص السريري. نبذة عن مستشفى ماس جنرال بريغهام مستشفى ماس جنرال بريغهام هو أحد أكبر وأكثر المراكز الطبية بحثًا في الولايات المتحدة. يتميز بأبحاثه المبتكرة في مجال الذكاء الاصطناعي والطب الدقيق، مما يجعله في طليعة التقدم الطبي الحديث. يعمل مستشفى ماس جنرال بريغهام بشكل متواصل على تطوير تقنيات جديدة لتحسين الرعاية الصحية وتقليل مخاطر الأمراض المزمنة.