خوارزمية مدعومة بالذكاء الاصطناعي تتنبأ بدقة بنتائج عمليات الشريان التاجي

 استغل باحثون في جامعة ميشيغان قوة الذكاء الاصطناعي لابتكار خوارزمية تتنبأ بدقة بالوفاة والمضاعفات التي قد تحدث بعد إجراء جراحي بالغ الأهمية في القلب يُعرف باسم التدخل التاجي عن طريق الجلد. وتملك هذه الأداة المبتكرة القدرة على إحداث ثورة في طريقة تحديد الأطباء للعلاج المناسب للأفراد الذين يعانون من انسداد الشرايين التاجية.

التدخل التاجي عن طريق الجلد، أو PCI، هو إجراء طفيف التوغل يُستخدم لتخفيف انسداد الشرايين عن طريق نفخ بالون، وفي بعض الحالات، وضع دعامة لتحسين تدفق الدم من القلب. ورغم أنه ينطوي على مخاطر أقل من الجراحة المفتوحة، مثل جراحة تحويل مسار الشريان التاجي، إلا أن PCI لا يخلو من مضاعفات محتملة، بما في ذلك النزيف وإصابة الكلى.

يكمن التحدي الرئيسي في تقييم المخاطر الفردية المرتبطة بتدخلات الشرايين التاجية عن طريق الجلد. فحالة كل مريض فريدة من نوعها، وكثيراً ما واجه المرضى والأطباء صعوبات في تقدير الأضرار المحتملة لهذا الإجراء. وهنا يأتي دور الخوارزمية المطورة حديثاً والمدعومة بالذكاء الاصطناعي.

التنبؤ الدقيق بالمخاطر لاتخاذ قرارات مستنيرة

يؤكد الباحث الرئيسي، الدكتور ديفيد إي. هاميلتون، الحاصل على زمالة في طب القلب والعناية المركزة في جامعة ميشيغان، على أهمية التنبؤ الدقيق بالمخاطر في سياق التدخل التاجي عن طريق الجلد. ويشير إلى أن هذه الأداة قادرة على رصد نطاق واسع من النتائج بعد التدخل، مما يوفر لمقدمي الرعاية الصحية والمرضى المعلومات الأساسية التي يحتاجونها لاتخاذ قرارات علاجية مدروسة.

لطالما وُجدت أدوات لتقييم المخاطر قبل إجراء رأب الأوعية التاجية عن طريق الجلد، إلا أن العديد منها يفتقر إلى الدقة ولا يُشرك المرضى في عملية تطويرها. سعى فريق جامعة ميشيغان الطبية إلى معالجة هذا الأمر من خلال جمع بيانات من مرضى بالغين خضعوا لرأب الأوعية التاجية عن طريق الجلد بين أبريل 2018 ونهاية عام 2021، وذلك باستخدام سجل اتحاد بلو كروس بلو شيلد لأمراض القلب والأوعية الدموية في ميشيغان (BMC2).

استخدم الباحثون برنامجًا متطورًا للتعلم الآلي يُدعى "XGBoost" لتحليل أكثر من 20 سمة قبل الإجراء، بما في ذلك العمر وضغط الدم ومستوى الكوليسترول الكلي. وقد أتاح هذا النهج الشامل تطوير نموذج مدعوم بالذكاء الاصطناعي أظهر دقة ملحوظة في التنبؤ بالنتائج الحرجة مثل الوفاة، وحالات النزيف الحاد، والحاجة إلى نقل الدم. والجدير بالذكر أن هذا النموذج تفوق على النماذج السابقة التي اعتمدت على سمات مماثلة قبل الإجراء.

نهج يركز على المريض ونهج فردي

ما يُميّز خوارزمية الذكاء الاصطناعي هذه هو تركيزها على المريض. فهي تُدمج ملاحظات المجلس الاستشاري لمرضى التدخل التاجي عن طريق الجلد، ما يضمن تلبية الاحتياجات والمخاوف الفردية. والهدف هو تزويد المرضى ومقدمي الرعاية الصحية بأداة تُسهّل اتخاذ القرارات بشكل تعاوني، وتدعم تثقيف المرضى بشأن المخاطر المحتملة المرتبطة بهذا الإجراء.

مع انتشار الهواتف الذكية والسجلات الطبيةtron، تبرز إمكانات هائلة لدمج أداة التنبؤ بالمخاطر المدعومة بالذكاء الاصطناعي في أنظمة الرعاية الصحيةtron. وهذا من شأنه أن يجعلها متاحة بسهولة بجانب سرير المريض، مما يُمكّن مقدمي الرعاية من نقل المعلومات المعقدة بسرعة، مع تعزيز فهم المرضى للمخاطر المرتبطة بتدخلات الشرايين التاجية عن طريق الجلد.

تقنية الذكاء الاصطناعي المتاحة

تم تحويل التقنية المبتكرة التي طورها فريق جامعة ميشيغان الطبية إلى تطبيق سهل الاستخدام على أجهزة الكمبيوتر والهواتف، مما يضمن سهولة الوصول إليه واستخدامه على نطاق واسع. ويُبشر هذا التوسع في استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي بتحسين نتائج المرضى وتعزيز عملية اتخاذ القرارات المشتركة بين المرضى والأطباء.

من الضروري الإشارة إلى الدعم المقدم من بلو كروس، وبلو شيلد في ميشيغان، وشبكة بلو كير كجزء من برنامج شراكات القيمة التابع لشركة بلو كروس بلو شيلد في ميشيغان. وبينما تعاونت بلو كروس بلو شيلد في ميشيغان وشركة بلو كير بشكل وثيق في هذا البحث، فإن الآراء التي عبر عنها المؤلف لا تعكس بالضرورة وجهات نظر بلو كروس بلو شيلد في ميشيغان أو موظفيها.