صحتك كير صحة، علاج، وقاية
مقالات مشابهة
يقود ميرزا فيصل بيج، أستاذ العلوم الهندسية بجامعة SFU، الأبحاث التي يمكن أن تساعد في إعادة تعريف علاج السرطان. باستخدام الذكاء الاصطناعي (AI)، تتيح أبحاثه المتقدمة تصوير الجسم البشري وقياسات الأعضاء بشكل أسرع بكثير من الطرق التقليدية، مما يشير إلى قفزة إلى الأمام في تسخير الذكاء الاصطناعي لحلول الرعاية الصحية الشخصية.
أنشأ بيج وفريقه مجموعة تسهيل تحليل البيانات (DAFS)، وهو برنامج كمبيوتر متطور والأول من نوعه يوفر أتمتة الذكاء الاصطناعي لتوفير قياسات للعديد من الأعضاء والأنسجة الداخلية داخل جسم الإنسان – في غضون دقائق.
تقوم الأداة بتحليل الأشعة المقطعية الرقمية للجسم وتقيس صحة العضلات والدهون والأعضاء. توفر التقييمات السريعة رؤى حول استجابات العلاج، مما يتيح تدخلات مخصصة ويقلل من الآثار الجانبية غير المقصودة.
كما يوضح بيج، في سير عمل علاج السرطان، يتضمن “تصنيف الورم” تحديد مدى انتشار المرض داخل جسم المريض، وتوجيه استراتيجيات العلاج. على العكس من ذلك، يتضمن “تصنيف المضيف” فهم الصحة العامة للمريض لتحديد حدود تحمل العلاج، وهو جانب حاسم لاختيار العلاج والجرعة المناسبين.
يقول بيج: “على الرغم من وجود أدوات متطورة لتحديد مرحلة الورم، إلا أن أدوات تقييم مدى ملاءمة المريض بشكل عام للعلاج والحالة الصحية كانت محدودة”. “الطرق الحالية، مثل استخدام مؤشر كتلة الجسم (BMI) الذي يعتمد فقط على الوزن والطول، لا تقدم تمثيلاً دقيقًا لتكوين الجسم الفريد للفرد. العوامل الحيوية الكامنة وراء استجابة الفرد للعلاج مثل كتلة العضلات، وتوزيع الدهون، وصحة الأعضاء يتم إهمالها في هذه المقاييس التبسيطية.”
يقول بيج إن هذا الفراغ في التدريج الدقيق للمضيف يسلط الضوء على الحاجة إلى أساليب مبتكرة تشمل الاختلافات الفردية بشكل شامل، حيث تؤثر عوامل مثل محتوى العضلات والدهون على ظهور المرض ونتائج العلاج.
في حين يتم الحصول على صور التصوير المقطعي المحوسب (CT) بشكل روتيني أثناء علاج السرطان ويمكن أن توفر قياسات لتحديد مرحلة المضيف، إلا أنها تستغرق وقتًا طويلاً بالنسبة للأطباء المشغولين بالفعل لتحليلها، حيث يستغرق الأمر ساعات إلى أيام لإكمال التقييم اليدوي لمريض واحد، مما يسلط الضوء على الحاجة إلى للأتمتة لتسريع العملية.
ولمعالجة هذه الفجوة الحرجة، يدمج فريق بيج تقنية مدعومة بالذكاء الاصطناعي لتوفير قياسات سريعة ودقيقة للأعضاء والأنسجة الداخلية، مما يؤدي إلى سد الفجوة بين أنشطة سير العمل هذه. مع تكوين الجسم الفريد لكل مريض، يمكن أن تؤدي خطة العلاج الشخصية التي تستجيب لكل من المرض والسمات الفردية إلى تحسين النتائج الصحية مع تقليل الآثار الجانبية الضارة.
يقول بيج إن هناك أيضًا مخاوف بالغة الأهمية من أن العديد من القرارات المتعلقة بالعلاجات الفردية تنبع من استنتاجات مستمدة من متوسط النتائج التي لوحظت عبر مجموعات من المرضى.
ويوضح قائلاً: “قد يظهر كل مريض انحرافات مميزة ومهمة عن هذه المتوسطات، مما قد يؤدي إلى خيارات علاجية دون المستوى الأمثل وعواقب صحية ضارة متأخرة”. هدفه هو الريادة في التقنيات التحويلية التي تمكن الأطباء من تصميم علاجات مصممة خصيصًا لتناسب الحالة الفريدة لكل مريض، وتقدم خيارات أكثر اعتدالًا لأولئك الضعفاء وأساليب أكثر قوة لأولئك المجهزين لتحملها بفعالية.
حصل هذا الابتكار مؤخرًا على تمويل مشروع من المعاهد الكندية لأبحاث الصحة (CIHR) لتوسيع عمل الفريق وجعل منصته أكثر دقة وشمولاً.
وسيستمر الفريق في الاستفادة من قدرات الذكاء الاصطناعي في تحسين التكنولوجيا الرائدة لتمكين قياسات تكوين جسم الإنسان وتغيرها بسبب المرض والتدخل الذي لم يكن ممكنا في السابق.
تُستخدم المنصة بالفعل من قبل أكثر من مائة مختبر بحثي في جميع أنحاء العالم، وتظهر إمكانية المساعدة في تسريع الأبحاث الصحية عبر العديد من الأمراض ومجالات التطبيق التي تتراوح بين الأورام والجراحة وتخطيط العلاج الإشعاعي والتغذية والتمثيل الغذائي والمزيد.
يحمل بحث بيج وعدًا بمستقبل تصبح فيه الرعاية الشخصية هي القاعدة. “أملنا هو أن تسمح هذه التكنولوجيا للعيادات بصياغة استراتيجيات علاجية مخصصة لكل مريض على حدة. وهذا لا يعزز مكانة كندا فحسب، بل يدفع أيضًا جامعة SFU إلى طليعة ثورة الذكاء الاصطناعي التي تغير مشهد سير عمل الطب السريري الشخصي وتؤدي إلى تحسين النتائج الصحية.”
