EN
تمكن فريق بحثي من تطوير نظام طبي ذكي يعتمد على تقنيات الذكاء الاصطناعي، قادر على التنبؤ بخطر الإصابة بأكثر من 1000 مرض مختلف قبل أن تظهر أعراضها بعشرين عاما، مما يمثل طفرة في مجال الطب الوقائي.
نظام Delphi-2M بدقة عالية وتوقعات متعددة
النظام الجديد، الذي يحمل اسم Delphi-2M، أظهر نتائج واعدة، إذ بلغت دقته في التنبؤات القصيرة المدى نحو 76%، بينما وصلت دقة التوقعات الطويلة المدى إلى حوالي 70%. وعلى خلاف أدوات التنبؤ التقليدية التي تركز على مرض واحد فقط، يتميز Delphi-2M بقدرته على تحليل احتمالات الإصابة بعدة أمراض في آن واحد.
كيف يعمل Delphi-2M؟
يعتمد النظام على تقنيات مشابهة لتلك المستخدمة في النماذج اللغوية الكبيرة، حيث يتم تحويل كل تشخيص طبي في سجل المريض إلى رمز رقمي مرتبط بعمر التشخيص، يقوم النظام بقراءة هذه السلسلة وتحليلها للتنبؤ بالمرض التالي المحتمل وموعد ظهوره.
على سبيل المثال، قد يظهر النظام أن شخصا يبلغ 60 عاما ويعاني من السكري وارتفاع ضغط الدم معرض للإصابة بسرطان البنكرياس بمعدل أعلى بـ19 مرة من الشخص العادي، وإذا شخص بالسرطان، فإن خطر الوفاة يرتفع إلى 10000 مرة.
تقنية المحولات في خدمة الصحة
يعتمد Delphi-2M على بنية المحولات Transformers لتحليل العلاقات بين الرموز الطبية، وعوامل نمط الحياة مثل التدخين ومؤشر كتلة الجسم، إلى جانب البيانات الديموغرافية، لتقديم توقعات دقيقة وشاملة.
عند مقارنة أداء Delphi-2M بأدوات أخرى تعتمد على التعلم الآلي، جاءت النتائج كالتالي:
- في توقع أمراض القلب، سجل النظام قيمة 0.70 على مقياس AUC، مقابل 0.69 لأداة AutoPrognosis و0.71 لأداة QRisk3.
- في توقع الإصابة بالخرف، حقق النظام نفس نتيجة أداة UKBDRS وهي 0.81.
ورغم تقارب الأداء، فإن Delphi-2M يتفوق بقدرته على التنبؤ بعدة أمراض في وقت واحد، مما يجعله أكثر شمولًا.
تحديات تواجه النظام
من أبرز القيود التي يواجهها Delphi-2M:
- انخفاض دقة التنبؤات طويلة المدى إلى ما بين 60% و70%.
- صعوبة التنبؤ بالأمراض النادرة أو المرتبطة بالعوامل البيئية.
- الاعتماد على بيانات من البنك الحيوي البريطاني فقط، مما يستدعي توسيع التجارب لتشمل مجتمعات متنوعة.
آفاق مستقبلية واعدة
يمكن أن يحدث Delphi-2M تحولا جذريا في الطب الوقائي، من خلال مساعدة الأطباء على تحديد المرضى الأكثر عرضة للإصابة بالأمراض المزمنة قبل ظهورها بسنوات، مما يتيح التدخل المبكر وتخصيص العلاج أو نمط الحياة المناسب.
كما يمكن دمجه في أنظمة الرعاية الصحية الإلكترونية لتحديث التوقعات باستمرار، وتوفير بيانات دقيقة لشركات الأدوية والتأمين والجهات الصحية.
ومع ذلك، لا يزال النظام بحاجة إلى تجاوز تحديات الخصوصية، وتحقيق التكامل مع الأنظمة الصحية المختلفة، وإثبات فعاليته في بيئات متنوعة حول العالم.
