تطورات الذكاء الاصطناعي في الكشف عن أمراض العيون والتنبؤ بالصحة

حقق الذكاء الاصطناعي (AI) تقدمًا ملحوظًا في مجال الرعاية الصحية، ودخوله الأخير إلى طب العيون على وشك أن يحدث ثورة في طريقة كشفنا وعلاجنا لأمراض العيون. كشف الباحثون عن نظام ذكاء اصطناعي يُعرف باسم RETFound، لا يحدد فقط حالات العيون المهددة للرؤية، بل يحمل أيضًا إمكانية التنبؤ بظهور العديد من الحالات الصحية الأخرى. تم تطوير هذا النموذج الذكي المبتكر باستخدام ملايين فحوصات العين من الخدمة الوطنية الصحية في المملكة المتحدة (NHS)، ولديه القدرة على تحويل الرعاية الصحية على نطاق عالمي. في هذا المقال، نستكشف الإمكانات الرائدة لـ RETFound وآثاره على مستقبل التشخيص والعلاج الطبي.

نموذج أساسي رائد للذكاء الاصطناعي

في قلب هذا التطور الرائد يوجد RETFound، أول نموذج أساسي للذكاء الاصطناعي مصمم خصيصًا لطب العيون. النماذج الأساسية مثل RETFound هي أنظمة ذكاء اصطناعي ضخمة ومعقدة تم تدريبها على مجموعات بيانات واسعة النطاق بدون تسميات. يمكن بعد ذلك ضبطها بدقة لمجموعة واسعة من المهام المحددة. يتميز RETFound بأدائه المتفوق باستمرار على أنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية عبر المهام السريرية المعقدة. علاوة على ذلك، فإنه يعالج قيدًا كبيرًا للعديد من نماذج الذكاء الاصطناعي الحالية من خلال إظهار الكفاءة في مجموعات سكانية متنوعة وحتى بين المرضى الذين يعانون من أمراض نادرة.

الأثر العالمي لـ RETFound

تتجاوز أهمية RETFound قدراتها التقنية. فقد قرر فريق البحث وراء هذا النظام الذكي المذهل جعله متاحًا مجانًا للمؤسسات حول العالم. تهدف هذه الخطوة الكريمة إلى دفع الجهود العالمية في الكشف عن العمالة وعلاجها باستخدام الذكاء الاصطناعي. ومن خلال مشاركة إنجازاتهم مع المجتمع الدولي، يأمل الباحثون في تسريع التقدم في رعاية العين وتوسيع نطاق الرعاية الصحية المدعومة بالذكاء الاصطناعي.

توسيع آفاق التشخيص

تمتلك RETFound القدرة على تحسين تشخيص بعض أكثر أمراض العيون إعاقة، بما في ذلك اعتلال الشبكية السكري والجلوكوما. وبخلاف الحالات المتعلقة بالعين، تحمل وعدًا بالتنبؤ بالأمراض الجهازية مثل مرض باركنسون والسكتة الدماغية وفشل القلب. يُعد مفهوم تحديد المشكلات الصحية العامة من خلال العين جزءًا من مجال ناشئ يُعرف بـ «علم العيون» (Oculomics)، وهو مصطلح صاغه في عام 2020 المؤلف المشارك البروفيسور أليستير دينينستون من معهد الالتهاب والشيخوخة. يمكن أن يؤدي هذا التقاطع بين طب العيون والتنبؤ بالصحة العامة إلى إحداث ثورة في الطب الوقائي.

الكفاءة من خلال التعلم الذاتي الإشرافي

يُعد الحصول على تسميات بشرية خبيرة أحد التحديات الرئيسية في تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي، وهي عملية غالبًا ما تكون مكلفة وتستغرق وقتًا طويلاً. تتصدى RETFound لهذا التحدي من خلال تحقيق أداء قابل للمقارنة مع أنظمة الذكاء الاصطناعي الأخرى بينما تستخدم ما لا يقل عن 10 في المائة من التسميات البشرية في مجموعة البيانات الخاصة بها. يتم تحقيق هذا التعزيز في الكفاءة من خلال نهج مبتكر في التعلم الذاتي الإشرافي. في هذه الطريقة، تقوم RETFound بإخفاء أجزاء من الصورة ثم تتعلم التنبؤ بالأجزاء المفقودة بشكل مستقل. يؤدي هذا الاختراق في كفاءة التسميات إلى تبسيط عملية التطوير وتقليل الجوانب المكثفة من حيث الموارد لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي.

العمود الفقري للبيانات

لتدريب RETFound بفعالية، قام فريق البحث بتجميع مجموعة بيانات تتكون من 1.6 مليون صورة مذهلة من مستشفى مورفيلدز للعيون. ومن خلال الاستفادة من أدوات الذكاء الاصطناعي والبنية التحتية المتطورة التي يوفرها INSIGHT، وهو مركز أبحاث البيانات الصحية للرعاية الصحية بقيادة NHS لصحة العين، استغل الفريق قوة الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية. تطور INSIGHT، الذي تقوده مؤسسة Moorfields Eye Hospital NHS Foundation Trust بالشراكة مع مؤسسة University Hospitals Birmingham NHS Foundation Trust، من تعاون رائد في عام 2016 مع DeepMind، المعروف الآن باسم Google DeepMind. وضع هذا التعاون الأساس لتطوير قدرات الحوسبة القوية والذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية.

نموذج للرعاية الصحية المدعومة بالذكاء الاصطناعي

يتخيل البروفيسور بيرس كين، المؤلف الأول للدراسة، مستقبلًا مشرقًا للرعاية الصحية المدعومة بالذكاء الاصطناعي في المملكة المتحدة وخارجها. وهو يعتقد أنه من خلال الجمع بين البيانات السريرية عالية الجودة من NHS والخبرة العليا في علوم الكمبيوتر من الجامعات، يمكن للمملكة المتحدة أن تضع نفسها كرائدة عالميًا في الرعاية الصحية المدعومة بالذكاء الاصطناعي. يعمل العمل على RETFound كنموذج لتحقيق هذا الطموح الكبير، مما يوضح كيف يمكن للتعاون بين مؤسسات الرعاية الصحية وخبراء التكنولوجيا أن يدفع الابتكار ويحسن نتائج المرضى.

يمثل ظهور RETFound كنموذج أساسي رائد للذكاء الاصطناعي في طب العيون قفزة كبيرة إلى الأمام في الرعاية الصحية. إن إمكاناته في إحداث ثورة في تشخيص أمراض العيون والتنبؤ بالحالات الصحية الأوسع تؤكد على القوة التحويلية للذكاء الاصطناعي في الطب. مع استفادة المجتمع العالمي من هذا الابتكار، يحمل مستقبل الرعاية الصحية وعدًا بتشخيصات أكثر دقة وأفضل في وقت أبكر ورعاية محسنة للمرضى، وكل ذلك بفضل التكامل البصير للذكاء الاصطناعي.