ما هي الإمكانات التي يقدمها الذكاء الاصطناعي لطب الغدد الصماء؟

في حين يبدو أن الذكاء الاصطناعي في طريقه إلى إحداث تحول في جميع مجالات الطب، فإن فوائده المحتملة في طب الغدد الصماء، مع تعقيده الكبير، قد تكون ذات أهمية فريدة. ومع ذلك، فإن العقبات التي تمت مواجهتها مع أحدث إصدارات الذكاء الاصطناعي لروبوتات الدردشة تؤكد الحاجة إلى المضي قدمًا بحذر.

“على عكس المجالات الطبية الأخرى، لا يرتبط علم الغدد الصماء ببنية عضو واحد، بل هو نظام بيولوجي معقد من الهرمونات والأيضات، [intertwined with] مستقبلات مختلفة، ومسارات إشارات وآليات ردود فعل معقدة”، يوضح مؤلفو مقال حديث حول هذه القضية في مراجعات الطبيعة الغدد الصماء.

منذ منح الموافقات التنظيمية الأولى للتكنولوجيا القائمة على الذكاء الاصطناعي في عام 2015، تم بالفعل إحداث ثورة في علم الغدد الصماء من خلال الأدوات القائمة على الذكاء الاصطناعي، وعلى الأخص مع أجهزة استشعار الذكاء الاصطناعي الحيوية لأنظمة مراقبة الجلوكوز المستمرة لتنبيه المرضى بمستويات الجلوكوز، وأنظمة توصيل الأنسولين الآلية.

وبالمثل، تمتد فوائد الذكاء الاصطناعي في التصوير إلى هشاشة العظام.

“يعد التصوير بالتأكيد أحد أكثر المجالات الواعدة، بما في ذلك (على سبيل المثال لا الحصر) التصوير الشعاعي التقليدي، والتصوير المقطعي المحوسب، والتصوير المقطعي بالرنين المغناطيسي،” أوضح هانز بيتر ديماي، دكتوراه في الطب، أستاذ الطب وأمراض الغدد الصماء في جامعة غراتس الطبية. في غراتس، النمسا، والرئيس السابق لجمعية العظام والمعادن النمساوية.

وقال: “المؤشر النموذجي هو اكتشاف الكسور، ليس من حيث استبدال خبراء الأشعة أو جراحي العظام، بل من حيث دعم أولئك الذين يتلقون تدريبًا متخصصًا”. أخبار ميدسكيب الطبية.

“على وجه الخصوص، كان نقص تشخيص كسور العمود الفقري مشكلة في العقود الماضية، مع آثار كبيرة على الفرد، حيث أن الكسر الفقري الأول من شأنه أن يضاعف خطر أي كسر في المستقبل، وبالتالي يتطلب إجراء فوري من جانب الطبيب.”

• سرطان الغدة الدرقية الحليمي (PTC): ينبئ ورم خبيث العقدة الليمفاوية المركزية لسرطان الغدة الدرقية الحليمي بتكرار الورم والبقاء على قيد الحياة بشكل عام في PTC. ومع ذلك، هناك عدد قليل من الاختبارات قادرة على تشخيص ورم خبيث في السرطان بدقة عالية. باستخدام نموذج تنبؤ الشبكة العصبية التلافيفية (CNN) المبني باستخدام خوارزمية التعلم العميق، يصف الباحثون حساسية تشخيصية عالية وخصوصية النموذج، كما ورد في دراسة نُشرت في وقت سابق من هذا العام. أظهر نموذج التنبؤ، الذي تم تطويره باستخدام الطفرات الجينية والعوامل الإكلينيكية المرضية، فعالية تنبؤية عالية، مع التحقق من صحته في مجموعات النقائل تحت السريرية وكذلك السريرية، مما يشير إلى قابلية التطبيق على نطاق واسع.

• أورام الغدة الكظرية: يمكن أن تشكل أورام الغدة الكظرية، أو الكتل التي يتم اكتشافها بالصدفة عند إجراء تصوير البطن لأسباب أخرى، تحديًا سريريًا محيرًا. ويتزايد اكتشاف هذه الأشياء مع تقدم تكنولوجيا التصوير. ومع ذلك، يتم تطوير نهج التعلم الآلي القائم على الذكاء الاصطناعي باستخدام التصوير المقطعي المحوسب للتمييز بين ورم القواتم تحت الإكلينيكي والأورام الغدية الفقيرة بالدهون. كما ورد في دراسة أجريت عام 2022، استخدم نظام تسجيل نموذج التنبؤ الميزات الإشعاعية التقليدية في الصور المقطعية لتوفير طريقة غير جراحية للمساعدة في التشخيص وتوفير رعاية شخصية للأشخاص المصابين بأورام الغدة الكظرية.

• هشاشة العظام: كثافة المعادن في العظام (BMD): في تشخيص هشاشة العظام، يعد قياس كثافة المعادن بالعظام باستخدام قياس امتصاص الأشعة السينية ثنائي الطاقة (DEXA) هو المعيار الذهبي. ومع ذلك، فإن توافر أجهزة DEXA في العديد من البلدان غير كاف، مما يترك حاجة غير ملباة إلى أساليب بديلة. لكن إحدى الخوارزميات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي تظهر دقة تشخيصية واعدة مقارنة بـ DEXA، مما قد يوفر بديل فحص منخفض التكلفة للتشخيص المبكر لهشاشة العظام.

• هشاشة العظام: أداة تقييم مخاطر الكسور (FRAX): فيما يتعلق بمخاطر الكسور والوقاية منها، تعد أداة FRAX المجانية، المتوفرة عبر الإنترنت، هي المعيار الذهبي والموصى به في جميع الإرشادات الخاصة بهشاشة العظام تقريبًا. ومع ذلك، تظهر العديد من الدراسات على الأدوات المستندة إلى الذكاء الاصطناعي بعض الفوائد مقارنة بـ FRAX، بما في ذلك نهج واحد يستخدم البيانات الطولية مع الصور الشعاعية التقليدية للعمود الفقري، مما يظهر دقة تنبؤية تتجاوز FRAX.

• هشاشة العظام: العلاج: وبالنسبة لعملية اتخاذ القرار العلاجي في كثير من الأحيان في مرض هشاشة العظام، والتي تتسم بالصعوبة في كثير من الأحيان، تُظهر البرامج المستندة إلى الذكاء الاصطناعي، والتي تم تطويرها من أكثر من 15000 مريض بهشاشة العظام وتمت متابعتهم على مدار 10 سنوات، دقة عالية في التنبؤ بالاستجابة للعلاج من حيث زيادة كثافة المعادن في العظام، كما هو موضح. في دراسة أخرى. يقول الباحثون: “تظهر نتائجنا أنه من الممكن استخدام مجموعة من المعلومات المشتقة من السجلات الطبية الإلكترونية (EMR) لتطوير خوارزمية التعلم الآلي للتنبؤ باستجابة كثافة المعادن بالعظام بعد علاج هشاشة العظام”. “هذا النهج البديل يمكن أن يساعد الأطباء على اختيار نظام علاجي مثالي من أجل تحقيق أقصى قدر من نتائج العلاج الخاصة بالمريض.”

التجاعيد روبوت الدردشة

تطلق آفاق النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) وChatGPT العنان للقدرة على فهم وإنشاء النص بقدرة مماثلة للبشر. وعلى الرغم من أنها مثيرة للجدل، إلا أنها يمكن أن تكون مقنعة بالمثل.

ومع ذلك، يمكن أن تكون هذه الأنظمة أكثر تعقيدًا إلى حد كبير من الأدوات السابقة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي، وتوضح بعض الدراسات أنواع العقبات التي يجب التغلب عليها.

على سبيل المثال، في دراسة نُشرت في شهر مايو، استكشف الباحثون إمكانات ChatGPT 4.0 لتجميع المبادئ التوجيهية السريرية للحماض الكيتوني السكري من ثلاثة مصادر مختلفة لتعكس أحدث الأدلة والسياق المحلي.

تعتبر هذه الجهود مهمة ولكنها قد تتطلب الكثير من الموارد عند إجرائها دون استخدام مساعدة الذكاء الاصطناعي.

أظهرت نتائج الدراسة أنه على الرغم من أن ChatGPT كان قادرًا على إنشاء جدول شامل لمقارنة الإرشادات، إلا أنه كانت هناك أخطاء متكررة متعددة في الإبلاغ الخاطئ وعدم الإبلاغ، فضلاً عن التناقضات، “مما يجعل النتائج غير موثوقة”، كما كتب المؤلفون.

وخلص الباحثون إلى أنه “على الرغم من أن ChatGPT يوضح إمكانية تجميع المبادئ التوجيهية السريرية، فإن وجود أخطاء وتناقضات متكررة متعددة يؤكد الحاجة إلى تدخل بشري متخصص والتحقق من صحتها”.

وبالمثل، أظهرت الأبحاث الأخرى التي تستخدم ChatGPT للاستخدام في أمراض الشبكية والجسم الزجاجي، بما في ذلك اعتلال الشبكية السكري، نتائج مخيبة للآمال، حيث أظهرت التكنولوجيا أن برنامج الدردشة الآلي قدم إجابات دقيقة تمامًا على 8 (15.4٪) فقط من 52 سؤالًا، مع احتواء بعض الردود على غير مناسبة أو قد تكون ضارة. نصيحة طبية.

وخلص الباحثون إلى أن “الدراسة تسلط الضوء على القيود المفروضة على استخدام ChatGPT لتكييف المبادئ التوجيهية السريرية دون تدخل بشري خبير”.

وفي بحث نُشر الشهر الماضي بحث في قدرة ChatGPT على تفسير الإرشادات – في هذه الحالة 26 وصفًا تشخيصيًا من الشبكة الوطنية الشاملة للسرطان – أظهرت النتائج أن ما يصل إلى ثلث العلاجات التي أوصى بها برنامج chatbot كانت غير متوافقة جزئيًا على الأقل. بالمعلومات الواردة في إرشادات NCCN، مع اختلاف التوصيات بناءً على كيفية طرح السؤال حول العلاج.

وخلص الباحثون إلى أنه “يجب على الأطباء أن ينصحوا المرضى بأن روبوتات الدردشة LLM ليست مصدرًا موثوقًا لمعلومات العلاج”.

مخاوف التنوع

في مقال افتتاحي نُشر مع الدراسة التوجيهية لـ NCCN، أشار أتول بوتي، دكتوراه في الطب، حاصل على درجة الدكتوراه من جامعة كاليفورنيا في سان فرانسيسكو، إلى أنه ينبغي الموازنة بين أوجه القصور والفوائد المحتملة.

كتب بوت: “ليس هناك شك في أن الذكاء الاصطناعي والماجستير في القانون ليسا مثاليين بعد، ويحملان تحيزات يجب معالجتها”.

“ستحتاج هذه الخوارزميات إلى المراقبة بعناية عند إدخالها إلى الأنظمة الصحية، [but] وهذا لا يغير من إمكانية تحسين الرعاية لكل من يملكون ومن لا يملكون الرعاية الصحية.

التعليق على أخبار ميدسكيب الطبيةوأوضح بوت أنه بمجرد تحسين عيوب النظام، ستكون الفائدة الرئيسية هي التطبيق الأوسع لمعايير الرعاية العليا على عدد أكبر من المرضى الذين قد تكون لديهم موارد محدودة.

وقال بوت: “إنه لشرف كبير أن أحصل على أفضل مستوى من الرعاية من أفضل المراكز، لكن هذا الامتياز غير قابل للتوزيع على الجميع في الوقت الحالي”. أخبار ميدسكيب الطبية.

“إن الإمكانات الحقيقية لـ LLMs و AI ستكون قدرتها على التدريب من بيانات المرضى والبيانات السريرية والنتائج من أفضل المراكز، ومن ثم استخدامها لتقديم أفضل رعاية من خلال الأدوات الرقمية لجميع المرضى، وخاصة أولئك الذين ليس لديهم إمكانية الوصول إليها. إلى أفضل رعاية أو [those with] وقال “موارد محدودة”.

وفي تعليق إضافي على مسألة التحيز المحتمل مع روبوتات الدردشة، قال ماثيو لي، دكتوراه في الطب، من جامعة ألبرتا في إدمونتون، كندا، إن الوعي بطبيعة المشكلة والحاجة إلى التنوع في البيانات للتدريب واختبار مشكلات أنظمة الذكاء الاصطناعي تظهر. أن تتحسن.

وقال: “بفضل الكثير من الأبحاث حول هذا الموضوع في السنوات الأخيرة، أعتقد أن معظم الباحثين في مجال الذكاء الاصطناعي في الطب يدركون على الأقل هذه التحديات الآن، وهو ما لم يكن الحال عليه قبل بضع سنوات فقط”. أخبار ميدسكيب الطبية.

وأشار لي إلى أنه عبر التخصصات، “سيكون النشر الدقيق لأدوات الذكاء الاصطناعي التي تأخذ في الاعتبار المشكلات المتعلقة بتعميم نموذج الذكاء الاصطناعي والتحيزات وانحراف الأداء أمرًا بالغ الأهمية لضمان رعاية آمنة وعادلة للمرضى”.

وعلى مستوى أوسع، هناك القلق العام المستمر بشأن احتمال الاعتماد المفرط على التكنولوجيا من قبل الأطباء. على سبيل المثال، أظهرت دراسة حديثة أن أطباء الأشعة من جميع مستويات الخبرة الذين يقرأون صور الثدي الشعاعية كانوا عرضة للتحيز الآلي عند دعمهم بنظام قائم على الذكاء الاصطناعي.

وقال لي، الذي شارك في تأليف دراسة نشرت في يونيو حول هذه القضية: “المخاوف بشأن الاعتماد المفرط على الذكاء الاصطناعي لا تزال قائمة”.

وقال: “إن البحث المستمر ورصد تأثير أنظمة الذكاء الاصطناعي أثناء تطويرها ونشرها سيكون أمرًا مهمًا لضمان المضي قدمًا في رعاية المرضى بشكل آمن”.

وأضاف ديماي أنه في نهاية المطاف، يجب أن تكون الفائدة السريرية لأنظمة الذكاء الاصطناعي للمرضى هي النتيجة النهائية.

وقال: “في رأيي، يجب إثبات الأهمية السريرية، أي الفائدة التي تعود على المرضى و/أو الأطباء من أداة الذكاء الاصطناعي التي سيتم تطويرها، بوضوح قبل بدء تطويرها وإجراء الدراسات السريرية الأولى”.

وقال ديماي “هذا ليس هو الحال دائما”. “وبعبارة أخرى، لا ينبغي للابتكار في حد ذاته أن يكون السبب المنطقي الوحيد والقوة الدافعة لتطوير مثل هذه الأدوات.”

لي، محرر مشارك في المجلة الأشعة: الذكاء الاصطناعي، لا يبلغ عن أي علاقات مالية ذات صلة. تم تفصيل إفصاحات بوت في مقالته الافتتاحية. ديماي هو عضو في فريق المستشارين الطبيين الرئيسيين في مختبر خزعة الصور.

لمزيد من أخبار Medscape للسكري والغدد الصماء، تابعنا X (تويتر سابقًا) والفيسبوك