أثر التعلم العميق على الكشف عن العقيدات الرئوية الصغيرة

وقد أدى التعلم العميق، وهو فرع قوي من الاستخبارات الاصطناعية، إلى تقدم كبير في عمليات التشخيص الطبي للصور الطبية في السنوات الأخيرة، ومن أبرز التطبيقات التي واعدت بها اكتشاف ندوات رئوية صغيرة - نمو في الرئتين يمثل في كثير من الأحيان أول علامات سرطان الرئة، ومن خلال تمكين علماء الأشعة من تحديد هذه الآفات الفرعية بمزيد من الدقة والسرعة، فإن التعلم العميق يعيد تشكيل مشهد فحص سرطان الرئة والتدخل المبكر.

الأهمية السريرية للعقيدات الرئوية الصغيرة

والعقيدات الرئوية صغيرة أو مستديرة أو نفاس في الرئة، وهي عادة ما تقيس أقل من ثلاثة سنتيمترات في قطرها، ويشير مصطلح " العقيدات الرئةية الصغيرة " عموماً إلى الأشخاص الذين تقل أعمارهم عن سنتيمتر واحد، وغالباً ما تكون صغيرة إلى ثلاثة مليمترات، ويكتسي اكتشاف هذه العقيدات أهمية حاسمة لأن معدلات الإصابة بالسرطان في سن مبكرة تصيب بالسرطان.

وكثيرا ما تكون العقيدات الصغيرة حميدة، ولكن التمييز بين الخسائر الضارة في مرحلة مبكرة أمر أساسي لتجنب حدوث حالات خلل بيولوجي غير ضرورية وعدم فقدان السرطان، ومن ثم فإن المبادئ التوجيهية السريرية الصادرة عن منظمات مثل جمعية فليشنر والمدرسة الأمريكية للأطباء الطبخ توصي بفترات متابعة محددة تستند إلى حجم العقيدات واكتشاف المورفولوجيا وعوامل الخطر التي تسببها الإصابة بالمرض.

حدود أساليب الكشف التقليدية

ويتوقف الكشف التقليدي عن العقيدات الرئوية على علماء الأشعة المرئية التي يفتشون القطعة من الأشعة السينية، وهذه العملية كثيفة اليد العاملة وتخضع لخطأ بشري، وقد أظهرت الدراسات أن علماء الأشعة يفتقدون 10 في المائة إلى 30 في المائة من العقيدات، ولا سيما تلك التي هي صغيرة أو مغلوطة أو موجودة في مناطق صعبة مثل البوليورا أو القرارات الوسيطة.

وقد وضعت نظم للكشف بمساعدة الحاسوب لمساعدة علماء الأشعة، ولكن مقاييس التعليم المبكر للأشعة المستندة إلى السمات المصنّعة باليد كانت مرتفعة معدلات غير قابلة للزراعة، وكثيراً ما كانت تُعَلّم سفن الدم أو الندوب أو غيرها من الهياكل كعقيدات، وتحتاج هذه النظم إلى تدريب يدوي واسع النطاق، ولا تُعمم بشكل جيد عبر مختلف أنواع المسح الضوئي أو مسحات الصبورة.

كيف يعمل التعلم العميق لكشف العقيدات

أما نماذج التعلم العميق، ولا سيما الشبكات العصبية التي تولدها الخلايا، فتتمثل في تحليل الصور الطبية، وفيما يتعلق بكشف العقيدات الرئوية، فإن هذه الشبكات تُدرَّب على مجموعات بيانات مشروحة كبيرة من المسح الأشعة السينية حيث يميز علم الكولوجيات بموقع العقيدات، ويتعلم النموذج التعرف على أنماط مثل الشكل والكشف عن النفثالينات والكثثث التي تميز بين الأنسجة الطبيعية.

التدريب والتقييم

ولم تكن بيانات عامة مثل كونسورتيوم قاعدة بيانات لونغ (LDC-IDRI) والتحدي الذي يواجهه المكتب الوطني النيجيري (LUNA16) مفيدة في تطوير مقاييس التعلم العميق ووضع معايير مرجعية لها، إذ أن هذه البيانات تحتوي على آلاف من الأشعة السينية التي تتضمن شروحاً مفصلة للعقيدات، وخلال التدريب، فإن العمليات النموذجية لملايين رقائق الصور، وتعديل بارامتراتها الداخلية لتقليل أخطاء الكشف العامة إلى أدنى حد.

3 دال - معالجة البيانات

وعلى عكس الصور الطبيعية للأشعة السينية 2D، فإن نماذج التعلم العميق قد تم تكييفها بحيث تُستخدم في تجهيز مدخلات الـ 3D باستخدام ثورات ثلاثية الأبعاد أو تحليل شرائح متتالية من الـ2D مع آليات متكررة أو ذات اهتمام، وتُستشف من هذه النُهج الاستمرارية المكانية للعقيدات عبر الشقق، وهو أمر حاسم لكشف الأوبئة الصغيرة التي قد تظهر فقط في بعض الشقوع الإيجابية، كما أن بعض النماذج تتضمن تفاصيلاً ذات طابعاً عالياً للاستبان.

أوجه التقدم الرئيسية والاختتام

وفي السنوات الأخيرة، حققت عدة نظم قائمة على التعلم العميق أداء مماثلاً أو يتجاوز أداء علماء الأشعة البشرية في مهام الكشف عن العقيدات، وقد برهن التحدي الذي يواجهه المكتب في عام 16، وهو مسابقة عالمية، على أن المقاييس تبلغ حساسية قدرها 99.3 في المائة بالنسبة للعقيدات الصلبة بمعدل منخفض زائف.

ومن الإنجازات الأخرى تطوير خطوط أنابيب التعلم العميق من نهاية إلى نهاية عملية التجهيز المباشر للبيانات الأولية المتعلقة بالأشعة السينية دون شروح يدوية للمرشحين للعقيدات، فعلى سبيل المثال، وضع الباحثون في جامعة سيول الوطنية نظاماً يكشف عن العقيدات ويتوقع في وقت واحد مخاطر الاستحقاق، ويحققون مجالاً تحت المنحنى قدره 0.97 في مجموعة اختبار مستقلة، وقد تم التحقق من هذه النظم في أشكال متعددة من الرسوم البيانية والمسح الضوئي،

في عام 2021، قامت إدارة الأغذية والمخدرات الأمريكية بتطهير عدة برامج للكشف عن العقيدات من قبل منظمة آي آي آي كأجهزة طبية، بما في ذلك أداة فحص سرطان الرئة فيزياي وشركة سيمنز الصحية للأشعة السينية، وقد أدمجت هذه المنتجات المبرّرة الآن في أجهزة المسح التجاري للأشعة السي تي، ونظم التصوير والتفسير الضوئي للصور والاتصالات (PACS)، مما يتيح إمكانية الحصول على مساعدة حقيقية.

الدمج في تدفق العمل السريري

وتكمن القيمة العملية للتعلم العميق في دمجه بلا هوادة في سير العمل السريري الحالي، ومن الناحية النموذجية، يقوم نظام آي بتحليل صور الأشعة السينية تلقائياً بعد الحصول على المسح، قبل أن يفتح أخصائي الإشعاع الدراسة، ويصدر تقريراً يسلط الضوء على العقيدات المشبوهة بحجمها ومكانها واحتمالات الاستحقاق، ومن ثم يستطيع أخصائي الإشعاع أن يستعرض هذه النتائج ويدرجها في تفسيرها النهائي.

المكاسب الناتجة عن زيادة الكفاءة

وتظهر الدراسات أن المساعدة المقدمة من منظمة العفو الدولية يمكن أن تقلل من وقت قراءة علم الإشعاع بنسبة تتراوح بين 20 في المائة و40 في المائة بالنسبة لفحص سرطان الرئة، مما يتيح لها التركيز على الحالات المعقدة، فعلى سبيل المثال، أفادت دراسة أجريت في ، بأن علماء الأشعة اكتشفوا، مع وجود عدد أكبر من العقيدات، وأنهم يخفضون وقت الترجمة الشفوية بنسبة 30 في المائة مقارنة بمكاسب غير مدعمة.

الأثر على الثيران والبيولوجيا

وبخفض الكشف عن العقيدات الزائفة، يساعد التعلم العميق على تجنب التصوير غير الضروري للمتابعة، وإجراءات التفريغ مثل الأشعة المصورة أو خزعة الإبر، وقد تبين من تحليل مائي لـ 12 دراسة أن نظم الأشعة السينية المرتكزة على الأشعة السينية قللت من المعدلات الافتراضية الزائفة بنسبة 50 في المائة مقارنة بالوكالة التقليدية للإيدز، مع الحفاظ على درجة عالية من الحساسية، مما يحسن استخدام الموارد ويقلل من التكسيدات المرتبطة بالمرضى.

الأثر الحقيقي العالمي على نتائج المرضى

والمقياس النهائي لأية أداة تشخيصية هو أثرها على نتائج المرضى، ففي حين أن التجارب العشوائية المتوقعة الكبيرة لا تزال جارية، فإن الدراسات الرجعية والتنفيذات السريرية توفر أدلة واعدة، وقد تبين من دراسة أجريت في مركز طبي أكاديمي رئيسي في الولايات المتحدة أن اعتماد نظام للكشف عن العقيدات في مرحلة AI أدى إلى زيادة بنسبة 15 في المائة في الكشف عن سرطان الرئة في سن مبكرة (السنتان الأولى والثانية) وانخفاض في معدل البقاء في مرحلة متأخرة مقارنة بنسبة 10 في المائة.

وبالإضافة إلى الكشف عن المزيد من السرطانات، تساعد منظمة العفو الدولية على توحيد الإبلاغ، وقد كان التباين في قياس العقيدات ووصفها مسألة مستمرة، وقد تضمن نماذج التعلم العميق التي تقيس تلقائياً قطر العقيدات وحجمها بدقة عالية اتخاذ قرارات متابعة متسقة وفقاً للمبادئ التوجيهية، وهذه إعادة الإنتاج قيمة خاصة في برامج الفحص المتعددة المراكز التي قد يكون فيها علماء الأشعة مستويات مختلفة من الخبرة.

وتشير التحليلات الاقتصادية الصحية إلى أن فحص سرطان الرئة بمساعدة من منظمة العفو الدولية فعال من حيث التكلفة عندما يدمج في برامج الفحص المقررة، ويرجع ذلك أساساً إلى انخفاض حالات الإصابة بالسرطانات المفقودة والإجراءات غير الضرورية، مثل دراسة نموذجية في [(FLT:0]) [Journal of Thoracic Oncology] قدرت أن إضافة مادة AI إلى فحص أقل البلدان نمواً يمكن أن توفر حياة إضافية لكل 000 1 مريض مُفحص بتكلفة متواضعة.

التحديات والحدود

وعلى الرغم من التقدم المثير للإعجاب، يواجه التعلم العميق لكشف العقيدات عدة تحديات، أولاً، يتم تدريب معظم النماذج على مجموعات البيانات من فئات محددة من السكان وأجهزة المسح الضوئي، مما قد يحد من إمكانية تعميمها، ويمكن أن يتدهور الأداء عندما يطبق على المسح الأشعة المقطعية من مختلف المصنعين، أو خوارزميات إعادة البناء، أو الخصائص الديمغرافية للمرضى، حيث تختلف بيانات التدريب عن بيانات العالم الحقيقي عن مجال بحوث نشط.

شروح البيانات والبياز

إن إنشاء مجموعات بيانات مشروحة عالية الجودة للتدريب مكلفة ومستهلكة للوقت، إذ يجب على علماء الإذاعات أن يسجلوا بدقة حدود العقيدات وأن يصنفوا العقيدات بأنها حاملة أو مهينة، وكثيرا ما يستخدموا ربطات علم الأمراض، وفي الممارسة العملية، فإن كثيرا من العقيدات تفتقر إلى علم تاريخي محدد، ويجب على الباحثين الاعتماد على المتابعة الطويلة الأجل كبديل.

التفسير والثقة

وكثيرا ما ينظر إلى نماذج التعلم العميق على أنها صناديق سوداء، مما يجعل من الصعب على علم علماء الأشعة أن يفهموا سبب وجود منطقة معينة، كما أن تقنيات الكشف عن المعلومات المسبقة عن علم، مثل خرائط الصالة أو آليات الاهتمام، توفر بعض الرؤى ولكن لم تنضج بعد بما يكفي للثقة السريرية الروتينية، وتشترط الهيئات التنظيمية التصديق على أي نظام من نظم المعلومات الإدارية المستخدمة في صنع القرار السريري في دراسات مستقبلية متعددة المراكز لضمان السلامة والفعالية.

العقبات التنظيمية والانتشارية

ولدى كل بلد طريقه التنظيمي الخاص به فيما يتعلق بالأجهزة الطبية القائمة على أساس التنفيذ، وفي الولايات المتحدة، قامت هيئة تنمية الحراجة بتطهير عدة منتجات، ولكن العملية دقيقة وتتطلب رصدا مستمرا لتحديثات البرامجيات، وفي بلدان كثيرة، لم توضع بعد قواعد لسداد تكاليف الترجمة الشفوية المدعومة من قبل منظمة العفو الدولية، مما يحد من الاعتماد، وبالإضافة إلى ذلك، يمكن أن يكون إدماج معايير المحاسبة في النظم القديمة لبرمجيات الحواسيب الشخصية تحديا تقنيا، مما يتطلب دعم تكنولوجيا المعلومات وتعديلات تدفق العمل.

الاتجاهات المستقبلية

فالبحوث تضغط على حدود التعلم العميق لكشف العقيدات الرئوية في عدة اتجاهات مثيرة.

التحليل المتعدد الوسائط

ويمكن أن يؤدي الجمع بين التصوير المقطعي المقطعي المقطعي ومصادر البيانات الأخرى - مثل المسح الضوئي للأشعة المقطعية، والعلامات البيولوجية، والسجلات الصحية الإلكترونية، والبيانات الجينية - إلى تحسين التنبؤ بالتضخم في النسيج، ويجري استكشاف هياكل للتعلم العميق التي تبث مختلف الطرائق، مع ظهور نتائج مبكرة تظهر ارتفاع نسبة تركيز تركيزات السرطان مقارنة بالتصوير وحده.

التحليل الطويل الأجل

بدلاً من تحليل فحص واحد، نظم الأشعة المقطعية المستقبلية ستقارن جهاز التصوير المقطعي للمريض بالصور السابقة لتقييم نمو العقيدات بمرور الوقت، نماذج التعلم العميق المُزمنة، مثل الـ سي إن إن إن إن إن إن إن إن إن إن إن إن إن إن إن، التي تُعدّ أرقاماً مُرتفعة في الحجم أو الكثافة، والتي هي مؤشرات قوية للزواج، وهذا النهج يقلل الحاجة إلى توضيح واضح لكل قاعدة بيانات سريرية ويعزز ثروة البيانات المُسلسلة.

التعليم والخصوصية الموحدان

ويتطلب التدريب نماذج قوية مجموعات بيانات كبيرة ومتنوعة، ولكن تقاسم البيانات المتعلقة بالمرضى عبر المؤسسات أمر معقد بسبب أنظمة الخصوصية وإدارة البيانات، ويتيح التعلم الموحد للمستشفيات المتعددة التدريب التعاوني على نموذج دون تبادل البيانات الأولية، ولا يتبادل سوى تحديثات النماذج، وقد أظهرت الدراسات الرائدة أن النماذج الاتحادية تؤدي نماذج مدربة على نحو مركزي، وتفتح الباب أمام تطوير تكنولوجيا المعلومات في العالم وحفظ الخصوصية.

الكشف عن الوقت الحقيقي خلال المسح

فالتكنولوجيات الناشئة تمكن المنظمة من معالجة صور الأشعة السينية أثناء إعادة بنائها، وتقديم تعليقات فورية إلى أخصائي التكنولوجيا أو أخصائي الإشعاع، وإذا تم اكتشاف العقيدات المشبوهة، يمكن للمسح الضوئي أن يكيف تلقائيا بروتوكول الاحتياز للحصول على صور أعلى درجة من الاستبانة في المنطقة، مما قد يقلل من الحاجة إلى إجراء فحوصات للمتابعة، فإن هذه المادة لا تزال تجريبية، ولكنها يمكن أن تحول مسار العمل.

خاتمة

وقد أحدث التعلم العميق بالفعل أثراً عميقاً على الكشف عن العقيدات الرئوية الصغيرة، وزيادة قدرات الأشعة، وتحسين التشخيص المبكر لسرطان الرئة، ومن خلال آلية عملية الكشف بدقة وسرعة عالية، تساعد نظم آي هذه على التغلب على القيود المفروضة على تفسير البشر، والحد من التقلبات، وتمكين برامج الفحص الأكثر كفاءة، وتظل التحديات قائمة على القدرة على التشخيص، والتفسير، والإدماج السريري، ولكن نماذج البحث والتطوير التنظيمي المدمجية الحالية تتجهلان بشكل مطرد.

For further reading on lung cancer screening guidelines and AI developments, see the CDC Lung Cancer Screening Recommendations, the FDA’s AI/ML Medical Devices page], and a seminal study in [FLT cancer:5]