خوارزمية ذكاء إصطناعي لعلم الأمراض تشخص بدقة 3 من الأمراض الجلدية الشائعة

276

قام فريق من الباحثين الأمريكيين بتدريب شبكة عصبية تلافيفية عميقة لتصنيف ثلاثة تشخيصات شائعة حول الأمراض الجلدية, وفقاً لأحدث الأبحاث المنشورة في مجلة Pathology Informatics.

وكتب المؤلف الرئيسي Thomas George Olsen الباحث في كلية الطب في جامعة Wright State في أوهايو “إن التأثير المشترك لإدخال التعلم العميق وتسخير قدرة حوسبة وحدة معالجة الرسومات, وزيادة قبول إستخدام علم الأمراض الرقمي قد أوجد فرصة غير مسبوقة لإستكشاف قوة التعلم العميق”.

البحث ينقسم إلي ثلاث دراسات متتالية. في البداية , قاموا بمسح 200 من خلايا سرطان الخلايا القاعدية العقيدية التي تم تشخيصها مسبقًا وقاموا بنسخها إلى نظام تصوير شرائح كامل. ثم قام الباحثون في الدراسة الثانية بفحص 125 شريحة زجاجية تحتوي علي شامات جلدية. وأخيرًا في الدراسة الثالثة, قام Olsen وزملاؤه بفحص عينات من seborrheic keratoses – مرض جلدي غير سرطاني يظهر في كبار السن – مع 100 حالة تشتيت إضافي. وتتكون كل مجموعة تدريبية من صور شرائح كاملة غير موضحة مع خمسة تشخيصات شائعة للورم, وفقا للدراسة.

صنفت منصة الذكاء الإصطناعي بدقة أكثر من 99 في المئة (123 من 124) من  سرطان الخلايا القاعدية العقيدية, وأكثر من 99 في المئة (113 من 114) من شامات الجلد و 100 في المئة من seborrheic keratoses.

“تقدم نتائج هذه الدراسة دليلاً على المفهوم الذي يمكن أن يخدم كإطار لصقل وتوسيع التطوير الخوارزمي للتشخيصات الشائعة في مجال الأمراض الجلدية”

إن تطبيق خوارزمية, مثل الموضحة في هذه الدراسة, في طور تحول العمل إلي نهج رقمي في علم الأمراض, لا يمكن أن يحسن من رعاية المرضى فحسب, بل يجادل المؤلفون أيضًا أنه يقلل أيضًا من تكاليف الرعاية الصحية.

وخلص الباحثون إلى أن “دمج خوارزميات الكمبيوتر المتطورة في سير العمل الرقمي في علم الأمراض يمكن أن يسهل عملية تشخيص الحالات بشكل فعال والمساعدة في العلاج, مما يؤدي إلى توفير كبير في التكاليف لنظام الرعاية الصحية”

تمت ترجمة المقال الأصلي والموجود بالرابط أدناه

https://www.healthimaging.com/topics/artificial-intelligence/digital-pathology-algorithm-classifies-3-common-dermatology



تعليقات