نموذج الذكاء الاصطناعي "Ceograph" يحقق الدقة في التنبؤ بنتائج السرطان من خلال عينات الأنسجة
في سطور
يمكن لنموذج الذكاء الاصطناعي الطبي المطور حديثًا Ceograph التنبؤ بنتائج مرضى السرطان بناءً على عينات الأنسجة.
قام الباحثون في مركز UT الجنوبي الغربي الطبي (UTSW) بتطوير أ الذكاء الاصطناعي نموذج (AI) – المسمى Ceograph – يوضح القدرة على التنبؤ بالنتائج لمرضى السرطان بناءً على عينات الأنسجة.
يمثل التطوير فرصة لاستخدام الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بالمسار المحتمل للفيروس مرض وتصميم استراتيجيات العلاج الشخصية. وكما هو موضح في مجلة Nature Communications، يقوم هذا النهج بفحص التكوين المكاني للخلايا داخل عينات الأنسجة.
"إن التنظيم المكاني للخلية يشبه أحجية الصور المقطوعة المعقدة حيث تعمل كل خلية كقطعة فريدة من نوعها، تتناسب معًا بدقة لتشكل نسيجًا متماسكًا أو بنية عضو. وقال قائد الدراسة جوانجوا شياو، الأستاذ في المركز الطبي الجنوبي الغربي بجامعة تكساس في الولايات المتحدة، إن هذا البحث يعرض القدرة الرائعة للذكاء الاصطناعي على فهم هذه العلاقات المكانية المعقدة بين الخلايا داخل الأنسجة، واستخراج معلومات دقيقة كانت تتجاوز في السابق الفهم البشري مع التنبؤ بنتائج المرضى. نحن.
وفقًا للباحثين، في مجال علم الأمراض، كان الجمع الروتيني لعينات الأنسجة من المرضى منذ فترة طويلة عنصرًا أساسيًا في التشخيص. هذه العينات، التي يتم وضعها عادةً على شرائح لفحصها من قبل علماء الأمراض، تعمل كمكونات حاسمة في عملية التشخيص.
ومع ذلك، كما أوضح الدكتور شياو، فإن هذا النهج التقليدي لا يخلو من عيوبه - فهو يستغرق وقتًا طويلاً، وعرضة للاختلافات في التفسير بين علماء الأمراض، وقد يفتقد الفروق الدقيقة في صور علم الأمراض التي يمكن أن تحمل أدلة محورية لصحة المريض.
ولمواجهة هذه التحديات، قام الدكتور شياو وفريقه بتطوير نموذج الذكاء الاصطناعي Ceograph. على عكس سابقاتها، فإن نموذج الذكاء الاصطناعي لا يهدف فقط إلى تحديد أنواع الخلايا أو تقييم مدى قربها من الخلايا، بل إلى تكرار الجوانب المعقدة لنهج أخصائي علم الأمراض في تفسير صور الأنسجة.
ويؤكد الدكتور شياو أنه على الرغم من تفوق نماذج الذكاء الاصطناعي السابقة في مهام معينة، إلا أنها فشلت في فهم التعقيد الكامن في دور أخصائي علم الأمراض. يتضمن هذا التعقيد أنماطًا مميزة في التنظيم المكاني للخلية والقضاء على "الضوضاء" الدخيلة في الصور - وهي عوامل حاسمة للتفسيرات الدقيقة.
تفوق سيوغراف على الطرق التقليدية
وأضاف الدكتور شياو أن جهاز Ceograph يميز نفسه عن طريق محاكاة العمليات المعرفية لعلماء الأمراض عند قراءة شرائح الأنسجة. ويبدأ بالكشف عن الخلايا في الصور وتحديد مواقعها. ومن هنا، يتجاوز نموذج الذكاء الاصطناعي مجرد تحديد الهوية، ويتعمق في العالم المعقد لأنواع الخلايا، وتشكلها، وتوزيعها المكاني.
يمكن لنموذج الذكاء الاصطناعي الجديد إنشاء خريطة تفصيلية تساعد في تحليل كيفية ترتيب الخلايا وتوزيعها وتفاعلها مع بعضها البعض، مما يمثل خطوة إلى الأمام في استخدام الذكاء الاصطناعي لتقليد المهارات الدقيقة لعلماء الأمراض البشرية.
وضع الباحثون الأداة للاختبار في ثلاثة سيناريوهات سريرية في العالم الحقيقي باستخدام شرائح علم الأمراض. في السيناريو الأول، تم استخدام سيغراف للتمييز بين نوعين فرعيين من سرطان الرئة – السرطان الغدي وسرطان الخلايا الحرشفية.
تم استخدام الأداة أيضًا للتنبؤ بفرص تطور حالات الفم الضارة (الآفات السابقة للتسرطن في الفم) إلى سرطان كامل. أخيرًا، حدد فريق البحث مرضى سرطان الرئة الذين من المرجح أن يستجيبوا بشكل إيجابي لفئة معينة من الأدوية المعروفة باسم مثبطات مستقبلات عامل نمو البشرة.
ووفقا للباحثين، في كل سيناريو، تفوق نموذج سيغراف على الأساليب التقليدية بهامش جيد في التنبؤ بنتائج المرضى.
وقال شياو إن الأهم من ذلك هو أن ميزات التنظيم المكاني للخلية التي حددها سيوغراف قابلة للتفسير وتؤدي إلى رؤى بيولوجية حول كيف يمكن أن يؤدي تغير التفاعل المكاني للخلية الفردية إلى نتائج وظيفية متنوعة.
وشدد كذلك على الدور المتنامي ل الذكاء الاصطناعي في الرعاية الطبية، مما يؤكد قدرته على تعزيز كفاءة ودقة التحليلات المرضية. وأضاف أن هذه الطريقة تبشر بالخير لتبسيط التدابير الوقائية المستهدفة وتحسين اختيار العلاج للمرضى الأفراد.
إخلاء المسئولية
تتماشى مع المبادئ التوجيهية لمشروع الثقةيرجى ملاحظة أن المعلومات المقدمة في هذه الصفحة ليس المقصود منها ولا ينبغي تفسيرها على أنها نصيحة قانونية أو ضريبية أو استثمارية أو مالية أو أي شكل آخر من أشكال المشورة. من المهم أن تستثمر فقط ما يمكنك تحمل خسارته وأن تطلب مشورة مالية مستقلة إذا كانت لديك أي شكوك. لمزيد من المعلومات، نقترح الرجوع إلى الشروط والأحكام بالإضافة إلى صفحات المساعدة والدعم المقدمة من جهة الإصدار أو المعلن. MetaversePost تلتزم بتقارير دقيقة وغير متحيزة، ولكن ظروف السوق عرضة للتغيير دون إشعار.
نبذة عن الكاتب
كومار هو صحفي تقني ذو خبرة ومتخصص في التقاطعات الديناميكية للذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي، وتكنولوجيا التسويق، والمجالات الناشئة مثل العملات المشفرة، وسلسلة الكتل، NFTس. مع أكثر من 3 سنوات من الخبرة في الصناعة، أنشأ كومار سجلاً حافلًا في صياغة روايات مقنعة، وإجراء مقابلات ثاقبة، وتقديم رؤى شاملة. تكمن خبرة كومار في إنتاج محتوى عالي التأثير، بما في ذلك المقالات والتقارير والمنشورات البحثية لمنصات الصناعة البارزة. بفضل مجموعة المهارات الفريدة التي تجمع بين المعرفة التقنية وسرد القصص، يتفوق كومار في توصيل المفاهيم التكنولوجية المعقدة إلى جماهير متنوعة بطريقة واضحة وجذابة.
المزيد من المقالات
كومار هو صحفي تقني ذو خبرة ومتخصص في التقاطعات الديناميكية للذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي، وتكنولوجيا التسويق، والمجالات الناشئة مثل العملات المشفرة، وسلسلة الكتل، NFTس. مع أكثر من 3 سنوات من الخبرة في الصناعة، أنشأ كومار سجلاً حافلًا في صياغة روايات مقنعة، وإجراء مقابلات ثاقبة، وتقديم رؤى شاملة. تكمن خبرة كومار في إنتاج محتوى عالي التأثير، بما في ذلك المقالات والتقارير والمنشورات البحثية لمنصات الصناعة البارزة. بفضل مجموعة المهارات الفريدة التي تجمع بين المعرفة التقنية وسرد القصص، يتفوق كومار في توصيل المفاهيم التكنولوجية المعقدة إلى جماهير متنوعة بطريقة واضحة وجذابة.
