سرايا - نجح علماء في تطوير أداة ذكاء اصطناعي متطورة قادرة على تحليل صور الوجوه بدقة، مما يفتح آفاقا جديدة أمام الأطباء لتقدير فرص البقاء على قيد الحياة وتحديد خطط العلاج المناسبة لمرضى السرطان بطريقة مبتكرة وسريعة.
بحسب التقارير، طور باحثون في مستشفى ماساتشوستس العام أداة ذكاء اصطناعي حديثة تسمى FaceSurvival، تهدف إلى تحديد مرضى السرطان الأكثر عرضة لخطر الوفاة عبر تحليل إشارات دقيقة في صور وجوههم، بحسب موقع " earth ".
نشرت نتائج هذه الأبحاث في مجلة The Lancet Digital Health، ومن المتوقع أن تحدث تغييرا جذريا في طريقة تقييم الأطباء لحالة المرضى قبل بدء العلاج.
دقة التنبؤات والنتائج السريرية
أظهرت الاختبارات العملية للأداة تفاوتا كبيرا في معدلات النجاة بين المجموعات المصنفة، إذ توفي أكثر من نصف المرضى الذين صنفوا في المجموعة الأعلى خطرا خلال 90 يوما فقط، لم تتجاوز نسبة الوفيات 2% في المجموعة الأقل خطرا.
بشكل عام، كان احتمال الوفاة لدى الربع الأعلى خطرا أكثر من 3 أضعاف مقارنة بنظرائهم في الربع الأقل، وذلك بعد مراعاة عوامل العمر والجنس ونوع السرطان، كما جرى اختبار النتائج على نحو 4900 مريض في هولندا.
توحيد " اختبار العين المجردة "
تستند هذه التقنية إلى أبحاث سابقة أثبتت أن مرضى السرطان الذين يبدون أكبر سناً من أعمارهم الحقيقية يكونون أكثر عرضة للوفاة.
وتهدف الأداة إلى توحيد ما يعرف بـ "اختبار العين المجردة" الانطباعات البصرية السريعة لتقييم وهن الشخص، مما يعزز دقة التنبؤات السريرية ويساعد الأطباء في اتخاذ قرار إما باعتماد علاجات مكثفة أو نهج علاجي ألطف.
آليات التدريب وأداة FAHR-FaceAge الإضافية
تم تدريب النظام الذكي باستخدام أكثر من 40 مليون صورة وجه، واستعان الباحثون بصور لأكثر من 34 ألف مريض بالسرطان لتعليم الأداة التنبؤ بالوفاة.
وإلى جانب FaceSurvival، طور العلماء أداة ثانية تدعى FAHR-FaceAge، لتقدير العمر البيولوجي للوجه، والذي قد يختلف عن العمر الزمني؛ حيث تبين أن خطر الوفاة يرتفع بنسبة 21% لدى من تبدو وجوههم أكبر بــ 5 سنوات أو أكثر، وهو ما ترتبط به عوامل كالتهام التدخين، بينما ينخفض بنسبة 17% لدى من يبدون أصغر سنا.
بحسب التقارير، طور باحثون في مستشفى ماساتشوستس العام أداة ذكاء اصطناعي حديثة تسمى FaceSurvival، تهدف إلى تحديد مرضى السرطان الأكثر عرضة لخطر الوفاة عبر تحليل إشارات دقيقة في صور وجوههم، بحسب موقع " earth ".
نشرت نتائج هذه الأبحاث في مجلة The Lancet Digital Health، ومن المتوقع أن تحدث تغييرا جذريا في طريقة تقييم الأطباء لحالة المرضى قبل بدء العلاج.
دقة التنبؤات والنتائج السريرية
أظهرت الاختبارات العملية للأداة تفاوتا كبيرا في معدلات النجاة بين المجموعات المصنفة، إذ توفي أكثر من نصف المرضى الذين صنفوا في المجموعة الأعلى خطرا خلال 90 يوما فقط، لم تتجاوز نسبة الوفيات 2% في المجموعة الأقل خطرا.
بشكل عام، كان احتمال الوفاة لدى الربع الأعلى خطرا أكثر من 3 أضعاف مقارنة بنظرائهم في الربع الأقل، وذلك بعد مراعاة عوامل العمر والجنس ونوع السرطان، كما جرى اختبار النتائج على نحو 4900 مريض في هولندا.
توحيد " اختبار العين المجردة "
تستند هذه التقنية إلى أبحاث سابقة أثبتت أن مرضى السرطان الذين يبدون أكبر سناً من أعمارهم الحقيقية يكونون أكثر عرضة للوفاة.
وتهدف الأداة إلى توحيد ما يعرف بـ "اختبار العين المجردة" الانطباعات البصرية السريعة لتقييم وهن الشخص، مما يعزز دقة التنبؤات السريرية ويساعد الأطباء في اتخاذ قرار إما باعتماد علاجات مكثفة أو نهج علاجي ألطف.
آليات التدريب وأداة FAHR-FaceAge الإضافية
تم تدريب النظام الذكي باستخدام أكثر من 40 مليون صورة وجه، واستعان الباحثون بصور لأكثر من 34 ألف مريض بالسرطان لتعليم الأداة التنبؤ بالوفاة.
وإلى جانب FaceSurvival، طور العلماء أداة ثانية تدعى FAHR-FaceAge، لتقدير العمر البيولوجي للوجه، والذي قد يختلف عن العمر الزمني؛ حيث تبين أن خطر الوفاة يرتفع بنسبة 21% لدى من تبدو وجوههم أكبر بــ 5 سنوات أو أكثر، وهو ما ترتبط به عوامل كالتهام التدخين، بينما ينخفض بنسبة 17% لدى من يبدون أصغر سنا.
شارك المقال:
الرجاء الانتظار ...
التعليقات