أصبح الاكتشاف المبكر لالتهاب المفاصل ممكنًا الآن بفضل الذكاء الاصطناعي
تتعلم الشبكة العصبية التفريق بين العظام السليمة والملتهبة باستخدام مفاصل الأصابع.
تمكن الباحثون من تعليم الشبكات العصبية للذكاء الاصطناعي للتمييز بين نوعين مختلفين من التهاب المفاصل والمفاصل السليمة. تمكنت الشبكة العصبية من اكتشاف 82٪ من المفاصل السليمة و75٪ من حالات التهاب المفاصل الروماتويدي. عندما يقترن بخبرة الطبيب، يمكن أن يؤدي إلى تشخيصات أكثر دقة. يخطط الباحثون للتحقيق في هذا النهج بشكل أكبر في مشروع آخر.
نُشر هذا الاختراق الذي حققه فريق من الأطباء وعلماء الكمبيوتر في مجلة Frontiers in Medicine .
هناك العديد من أنواع التهاب المفاصل المختلفة، وقد يكون من الصعب تحديد نوع المرض الالتهابي الذي يؤثر على مفاصل المريض. علماء الكمبيوتر والأطباء من جامعة Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU) و Universitätsklinikum Erlangen قاموا الآن بتدريس الشبكات العصبية الاصطناعية للتمييز بين التهاب المفاصل الروماتويدي والتهاب المفاصل الصدفي والمفاصل السليمة في جهد بحثي متعدد التخصصات.
ضمن نطاق المشروع الممول من BMBF “التوصيف الجزيئي لمغفرة التهاب المفاصل (MASCARA)،” فريق بقيادة البروفيسور أندرياس ماير ولوكاس فول من رئيس علوم الكمبيوتر 5 (التعرف على الأنماط) والمساعد المساعد الدكتور أرند كليير والبروفيسور تم تكليف الدكتور جورج شيت من قسم الطب 3 في Universitätsklinikum Erlangen بالتحقيق في الأسئلة التالية: هل يمكن للذكاء الاصطناعي (AI) التعرف على أشكال مختلفة من التهاب المفاصل بناءً على أنماط شكل المفصل؟ هل هذه الاستراتيجية مفيدة لإجراء تشخيصات أكثر دقة لالتهاب المفاصل غير المتمايز؟ هل يوجد أي جزء من المفصل يجب فحصه بعناية أكبر أثناء التشخيص؟
في الوقت الحالي، يؤدي نقص المؤشرات الحيوية إلى صعوبة التصنيف الصحيح للشكل ذي الصلة من التهاب المفاصل. كما أن صور الأشعة السينية المستخدمة للمساعدة في التشخيص ليست جديرة بالثقة تمامًا نظرًا لأن أبعادها ثنائية الأبعاد ليست دقيقة بشكل كافٍ وتترك مجالًا للتفسير. هذا بالإضافة إلى التحدي المتمثل في وضع المفصل قيد الفحص للتصوير بالأشعة السينية.
تتعلم الشبكات الاصطناعية استخدام مفاصل الأصابع
للعثور على إجابات لأسئلته، ركز فريق البحث تحقيقاته على المفاصل السنعية السلامية للأصابع – وهي مناطق في الجسم غالبًا ما تتأثر مبكرًا في المرضى الذين يعانون من أمراض المناعة الذاتية مثل التهاب المفاصل الروماتويدي أو التهاب المفاصل الصدفي. تم تدريب شبكة من الخلايا العصبية الاصطناعية باستخدام مسح الإصبع من التصوير المقطعي الكمي المحيطي عالي الدقة (HR-pQCT) بهدف التمييز بين المفاصل “الصحية” ومفاصل المرضى الذين يعانون من التهاب المفاصل الروماتويدي أو الصدفي.
تم اختيار HR-pQCT لأنه حاليًا أفضل طريقة كمية لإنتاج صور ثلاثية الأبعاد للعظام البشرية بأعلى دقة. في حالة التهاب المفاصل، يمكن الكشف بدقة عن التغيرات في بنية العظام، مما يجعل التصنيف الدقيق ممكنًا.
يمكن للشبكات العصبية أن تجعل العلاج الأكثر استهدافًا ممكنًا
تم استخدام ما مجموعه 932 فحصًا جديدًا لـ HR-pQCT من 611 مريضًا للتحقق مما إذا كانت الشبكة الاصطناعية يمكنها بالفعل تنفيذ ما تعلمته: هل يمكنها تقديم تقييم صحيح لمفاصل الأصابع المصنفة مسبقًا؟
وأظهرت النتائج أن الذكاء الاصطناعي اكتشف 82٪ من المفاصل السليمة، و75٪ من حالات التهاب المفاصل الروماتويدي ، و68٪ من حالات التهاب المفاصل الصدفي، وهو احتمال إصابة مرتفع للغاية دون أي معلومات إضافية. عندما يقترن بخبرة أخصائي أمراض الروماتيزم، يمكن أن يؤدي ذلك إلى تشخيصات أكثر دقة. بالإضافة إلى ذلك، عند تقديم حالات التهاب المفاصل غير المتمايز، تمكنت الشبكة من تصنيفها بشكل صحيح.
“نحن راضون جدًا عن نتائج الدراسة لأنها تظهر أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يساعدنا في تصنيف التهاب المفاصل بسهولة أكبر، مما قد يؤدي إلى علاج أسرع وأكثر استهدافًا للمرضى. ومع ذلك، فإننا ندرك حقيقة أن هناك فئات أخرى يجب إدخالها في الشبكة. كما نخطط أيضًا لنقل طريقة الذكاء الاصطناعي إلى طرق التصوير الأخرى مثل الموجات فوق الصوتية أو التصوير بالرنين المغناطيسي، والتي تتوفر بسهولة أكبر “، كما يوضح Lukas Folle.
يمكن أن تؤدي النقاط الساخنة إلى تشخيص أسرع
في حين أن فريق البحث كان قادرًا على استخدام التصوير المقطعي عالي الدقة بالكمبيوتر، فإن هذا النوع من التصوير نادرًا ما يكون متاحًا للأطباء في ظل الظروف العادية بسبب القيود من حيث المساحة والتكاليف. ومع ذلك، لا تزال هذه النتائج الجديدة مفيدة حيث اكتشفت الشبكة العصبية مناطق معينة من المفاصل توفر معظم المعلومات حول نوع معين من التهاب المفاصل والذي يُعرف باسم النقاط الساخنة داخل المفصل. يوضح الدكتور كليير: “في المستقبل، قد يعني هذا أنه يمكن للأطباء استخدام هذه المناطق كقطعة أخرى في لغز التشخيص لتأكيد الحالات المشتبه فيها”. سيوفر هذا الوقت والجهد أثناء التشخيص وهو ممكن بالفعل باستخدام الموجات فوق الصوتية، على سبيل المثال. يخطط كلاير وماير لمزيد من البحث في هذا النهج في مشروع آخر مع مجموعاتهم البحثية.
المصدر: scitechdaily
قد يهمك:
