نظام ذكاء اصطناعي يشخص أمراض العيون بدقة الأطباء البشريين في وقت أسرع

طور فريق دولي من الباحثين بالصين وأستراليا والولايات المتحدة نظام جديد  بتقنيات الذكاء الاصطناعي، وخاصة تقنيتي تعلم الآلة والتعلم العميق، تمكن من تشخيص العديد من امراض العيون بدقة تضاهي دقة تشخيص الأطباء البشريين، ولكن بسرعة كبيرة تفوق كثيرا سرعة الأطباء البشريين، خاصة الأمراض التي يتم تشخيصها اعتمادا علي الصور التشخيصية الملتقطة لقاع العين وفي مقدمتها أمراض الشبكية.

يحمل النظام الجديد اسم “كير”، وضم الفريق القائم علي تطويره باحثين من جامعة موناش باستراليا، وجامعة صن يات صن بالصين، ومركز تونجرين للعيون بالصين، وجامعة العاصمة الطبية ، ومدرسة جامعة ميامي ميلر  بالولايات المتحدة، ووفقا للتفاصيل التي نشرها الباحثون علي بعض مواقع هذه الجامعات، فإن النظام يقوم علي التعلم العميق وتعلم الآلة من مجموعات بيانات ضخمة، مستخلصة من صور قاع العين، حيث تم تدريب النظام باستخدام بيانات تجسد الحالة الواقعية لمرض الشبكة، كما تم اختباره خارجيا باستخدام قاع العين المجمعة من الإعدادات السريرية، ورجح الباحثون ان يتم اعتماد النظام من قبل السلطات المختصة خلال فترة قريبة، كوسيلة للتشخيص.

وطبقا لما قاله الدكتور زونج يوان الأستاذ المساعد بقسم الهندسة الكهربائية وأنظمة الحاسب بجامعة موناش، فإن تصوير قاع العين هو عملية التقاط صور لداخل العين من خلال الحدقة لفحص أمراض الشبكية، وتم تدريب النظام علي تحديد 14 حالة من حالات تشوهات الشبكية الأكثر شيوعا، استنادا الي 207 الفا و228 صورة فوتوغرافية لقاع العين، مستمدة من 16 إعدادا علاجيا عبر آسيا وافريقيا وأمريكا الشمالية وأوروبا، مع توزيعات مختلفة للأمراض.

وأضاف الدكتور زونج إنه تم التحقق من دقة أعمال ونتائج نظام كير داخليا باستخدام 21 الفا و867 صورة، واختباره خارجيا علي 18 الفا و136 صورة مجمعة من 35 مكان في العالم الحقيقي عبر الصين، بما في ذلك ثمانية مستشفيات من الدرجة الثالثة وستة مستشفيات مجتمعية و 21 مركزًا للفحص البدني، وتمت مقارنة أداء النظام وكفاءته مع أداء 16 من أطباء العيون من مناطق مختلفة بالعالم، واستخدمت في المقارنة بيانات لمرضي واشخاص من آسيا وافريقيا وامريكا الشمالية وأوروبا، ومن خلال هذه الاختبارات، ثبت أن أداء نظام كير كان مشابهًا لأداء أطباء العيون المحترفين وأن النظام احتفظ بأداء قوي في تحديد الهوية عند اختباره باستخدام مجموعات البيانات غير الصينية، تشير هذه النتائج إلى أن النظام دقيق عند مقارنته بنتائج المحترف ويمكن أن يسمح بإجراء المزيد من الاختبارات على نطاق أوسع.

ويأمل الباحثون في جعل النظام  متاحا علي النطاق التجاري في الصين ولاحقًا في منطقة آسيا والمحيط الهادئ ، ويخططون لبناء قاعدة بيانات لصور الفحص من بيئات العالم الحقيقي التي يمكن نشرها في البيئات السريرية لتشخيص أمراض الشبكية بشكل أفضل.

Share on Facebook

Tweet