طور فريق بحثي من جامعة مين، قاده طالبان دكتوراه، نظامًا ذكيًا بالذكاء الاصطناعي يُعزز دقة تحليل العينات النسيجية للسرطان الثديي، ويقلل من التأخير في التشخيص، مما قد ينقذ حياة العديد من النساء. النظام، الذي يُدعى "شبكة التجزئة الموجهة بالسياق" (CGS-Net)، يحاكي طريقة عمل الأطباء المتخصصين في علم الأمراض، الذين يدرسون العينات تحت المجهر من خلال الجمع بين التفاصيل الدقيقة والنظرة الشاملة للنسيج. يعاني تشخيص السرطان الثديي، وهو ثاني أكبر سبب للوفاة بين النساء، من نقص حاد في الخبراء، إذ يتركز ثلثاً من أطباء الأمراض في عشر دول فقط، مما يؤدي إلى تأخيرات في التشخيص في مناطق كبيرة، خاصة في دول مثل الهند، حيث يرتبط نحو 70% من حالات الوفاة بالسرطان بعوامل قابلة للعلاج لكنها لا تُكتشف في الوقت المناسب. يتميز نظام CGS-Net بتصميمه ثنائي المحركات، حيث يعالج كل من التفاصيل الدقيقة والنظرة الشاملة في آن واحد، تمامًا كما يفعل الطبيب البشري عندما ينتقل بين زوايا مختلفة من العينة. أحد المحركين يحلل صورة عالية الدقة للجزء المحدد من النسيج، لرصد التغيرات الخلوية الدقيقة، بينما يركز الآخر على صورة منخفضة الدقة تُظهر البنية الكلية للنسيج المحيط. يشترك كلا الجزأين في نفس النقطة المركزية، مما يضمن دقة التماثل بين الرؤيتين. تم تدريب النظام على 383 صورة رقمية كاملة لعينات غدد لمفاوية، وتمكّن من التمييز بدقة بين الأنسجة السليمة والسرطانية، متفوقًا على النماذج التقليدية التي تعتمد على صورة واحدة فقط. وقد أظهرت النتائج أن دمج السياق النسيجي يُحسّن بشكل كبير من دقة التنبؤ، مما يعزز فعالية التحليل الرقمي في الطب. الدراسة، التي نُشرت في دورية Scientific Reports، شملت باحثين من كليات الهندسة والطب الحيوي، وتم إتاحة البيانات ومصدر الكود للجمهور، مما يشجع على التعاون العلمي المفتوح. ويُتوقع أن تُوسع الدراسة مستقبلاً لتشمل تحليلات متعددة الفئات، ودمج مصادر معلومات مختلفة مثل التصوير الشعاعي أو الملفات الجزيئية، ما يزيد من دقة التشخيص. يُعد هذا المشروع نموذجًا مبهرًا للتعاون بين التكنولوجيا والطب، ويُظهر قدرة جامعة مين على دمج التخصصات لمواجهة التحديات الصحية العالمية. ورغم تطوره، لا يُنظر إلى CGS-Net كبديل للطبيب، بل كأداة مساعدة تُمكّن الخبراء من اتخاذ قرارات أسرع وأدق، وتمهّد الطريق لتشخيص مبكر ودقيق يُصبح متاحًا للجميع، بغض النظر عن موقعهم الجغرافي.