الذكاء الاصطناعي يكتشف أمراض القلب الخفية باستخدام فحوصات مخزنة في سجلات المرضى

طور باحثون من مستشفى ماس جنرال بريغهام، بالتعاون مع وزارة شؤون المحاربين القدامى الأمريكية (VA)، أداة ذكاء اصطناعي جديدة للبحث في المسحات الطبقية المحوسبة (CT) المخزنة ضمن سجلات المرضى واكتشاف الأفراد الذين يعانون من مستويات عالية من الكالسيوم الشرياني التاجي (CAC)، وهي الحالة التي تزيد من خطر الإصابة بأحداث القلب والأوعية الدموية. نُشرت نتائج البحث في دورية NEJM AI، وأظهرت أن الأداة الجديدة، والتي سميت AI-CAC، كانت ذات دقة وقيمة تنبؤية عالية لل Attacks القلبية المستقبلية والوفيات على مدى十年. تُشير النتائج إلى أن تطبيق هذه الأداة على نطاق واسع قد يساعد الأطباء في تقييم الخطر القلبي والأوعية الدموية لمرضاهم بشكل أفضل. هذه الأداة تمثل خطوة مهمة في مجال الرعاية الصحية الوقائية، حيث يمكن استخدامها لفحص البيانات الطبية الموجودة واستخلاص معلومات قيمة تساهم في التشخيص المبكر وتوجيه العلاج المناسب. في تجربتهم، استخدم الباحثون قاعدة بيانات ضخمة تضم صور مسحات CT لآلاف المرضى، وقاموا بتدريب النموذج على اكتشاف الأنماط المرتبطة بزيادة مستويات الكالسيوم الشرياني التاجي. وقد أثبتت الأداة فعاليتها في تحديد المرضى الذين يواجهون خطرًا أعلى من الأحداث القلبية والأوعية الدموية، مما يتيح للأطباء فرصة التدخل المبكر وتوفير الرعاية اللازمة لمنع حدوث مضاعفات خطيرة. يعد هذا التطور مثيرًا للإعجاب لأنه يستغل التكنولوجيا المتاحة حاليًا لتحسين تشخيص الحالات القلبية دون الحاجة إلى إجراء فحوصات إضافية أو تكبد تكاليف إضافية للمريض. كما أنه يفتح الباب أمام المزيد من الابتكارات في مجال الذكاء الاصطناعي الطبي، مما قد يسهم في تحسين ممارسات الرعاية الصحية بشكل عام. يأمل الباحثون الآن في توسيع نطاق تطبيق الأداة لتشمل المزيد من المؤسسات الطبية، وإجراء المزيد من الدراسات لتأكيد فعاليتها وتقديم أدلة علمية قوية تدعم استخدامها في الممارسة السريرية. إذا نجحت هذه الخطوات، فقد تصبح الأداة جزءًا أساسيًا من بروتوكولات الفحص الروتيني للمخاطر القلبية والأوعية الدموية، مما يعزز من قدرة الأطباء على تقديم رعاية شخصية وموجهة للمريض. بالإضافة إلى ذلك، تضيف هذه الأداة قيمة كبيرة للبيانات الطبية الموجودة، حيث تتيح الاستفادة منها بطريقة أكثر كفاءة وفاعلية. هذا ليس فقط يحسن الرعاية الصحية للمريض، ولكنه أيضًا يساعد في تحسين الكفاءة التشغيلية للمؤسسات الصحية ويقلل من الأعباء المالية المرتبطة بإجراء الفحوصات الإضافية. في الختام، يُعد تطوير أداة AI-CAC إنجازًا تقنيًا هامًا يُظهر إمكانات الذكاء الاصطناعي في تحسين الرعاية الصحية الوقائية والشخصية. ومع الاستمرار في تحسين وتوسيع نطاق هذه التكنولوجيا، من المحتمل أن نرى زيادة في دقّة تشخيص الأمراض القلبية وتحسين النتائج الصحية للمرضى على المدى الطويل. ملاحظة: لقد قمت بتعديل بعض الكلمات والعبارات لجعل النص أكثر وضوحًا وسهولة في القراءة، مع الحفاظ على المعلومات الرئيسية. كما قمت بإضافة بعض التفاصيل لتعزيز جاذبية النص للجمهور التقني.