Izotropic Corporation، شركة أجهزة طبية رائدة في مجال التصوير بالأشعة المقطعية للثدي، أعلنت عن دمج خوارزمية ذكاء اصطناعي مبتكرة في جهازها الرائد IzoView Breast CT Imaging System، ما يُعد خطوة جوهرية في تطوير معايير التصوير بالأشعة المقطعية للثدي عالميًا. تم تطوير الخوارزمية بالتعاون مع كلية الطب بجامعة جونز هوبكنز، وهي خوارزمية تعتمد على تعلم الآلة ذاتيًا (self-supervised deep learning)، وتُعد حلاً مبتكرًا لمشكلة الضوضاء في الصور، التي تُعد من التحديات الأساسية في التصوير بالأشعة المقطعية. الضوضاء في الصور الطبية تظهر كنمط حبيبي، وتزداد وضوحًا عند تقليل جرعة الأشعة، مما يُشكل تناقضًا بين جودة الصورة وسلامة المريض. بينما تُستخدم الطرق التقليدية مثل MBIR وDMLR لتقليل هذه الضوضاء، إلا أنها تعاني من عيوب كبيرة: MBIR بطيئة جدًا وتستهلك طاقة حاسوبية هائلة، بينما تُحتاج معظم تقنيات DMLR إلى أزواج من الصور عالية ومنخفضة الجرعة لتدريب الخوارزمية، ما يزيد من التعرض للإشعاع، وهو أمر غير عملي في السياقات السريرية. بخلاف ذلك، تعمل خوارزمية IzoView مبكرًا، على البيانات الخام من الأشعة قبل عملية إعادة البناء، مما يقلل من وقت المعالجة ويوفر صورًا عالية الجودة بدون زيادة الجرعة الإشعاعية. كما أنها لا تعتمد على بيانات تدريب مزدوجة، وتُحافظ على التفاصيل الدقيقة في الأنسجة، ما يجعلها مناسبة تمامًا للتصوير السريري اليومي، خصوصًا في فحوصات سرطان الثدي التي تتطلب دقة عالية وسرعة في المعالجة. تم تدريب الخوارزمية على مجموعات بيانات مخصصة من تصوير الثدي لمدة 15 عامًا، مما يمنحها ميزة تنافسية قوية ومستدامة. وتم حماية الخوارزمية كسرٍ تجاري سري، ما يجعل محاكاة هذه التقنية صعبة ومرتفعة التكلفة بالنسبة للمنافسين. بفضل هذه التطورات، يُتوقع أن يُحدث IzoView تغييرًا جوهريًا في معايير الجودة والسلامة في التصوير بالأشعة المقطعية للثدي، ويُعزز من إمكانية استخدام الذكاء الاصطناعي في التشخيص التلقائي. الصور عالية الدقة التي يُنتجها النظام توفر أساسًا مثاليًا لتدريب نماذج ذكاء اصطناعي متقدمة لدعم الأطباء في اتخاذ القرارات السريرية. يُعد هذا التطور خطوة استراتيجية في مسار Izotropic نحو قيادة ثورة في التصوير الطبي المبني على الذكاء الاصطناعي، ويُعزز من موقف الشركة كرائدة في مجال التصوير الدقيق لسرطان الثدي، مع إمكانية التأثير على المعايير العالمية في المستقبل القريب.