Table of Contents
وقد أثرت التطورات الأخيرة في مجال التعلم الآلي تأثيراً كبيراً على مجال أمراض القلب، ولا سيما في الكشف عن أمراض القلب والصدمات القلبية، حيث أن هذه الخوارزميات تحلل مجموعات كبيرة من البيانات التي تشير إلى الصدم الكهربائي، وتزيد من الدقة العالية، وتزيد من القدرة على التشخيص، وتوافر البيانات على نطاق واسع، وتحسن أساليب الأداء
Understanding Cardiac Arrhythmias
إنّ داء القلب هو داء القلب الشاذ الذي قد يؤدي إلى مضاعفات صحية خطيرة، بما في ذلك السكتة القلبية، وفشل القلب، والوفاة القلبية المفاجئة، ويتحكم النظام الكهربائي القلبي في معدل وهرمون كل ضربة، وعندما يعطل هذا النظام، قد يضرب القلب بسرعة كبيرة جدا (القلب المُقَدَّر)، أو يُشتدّ في النوبة الدماغية.
وقد اعتمد التشخيص تقليديا على التحليل اليدوي لسجلات التراكم الاقتصادي من قبل أخصائيي القلب، حيث يقدم نموذج من الـ 12 درجة من الاختناق في النشاط الكهربائي القلبي على مدى عشر ثوان، ولكن العديد من المقاييس المتقطعة قد تضيع أثناء تسجيل قصير، ويمتد عدد أجهزة رصد المحرقة ومسجلات الأحداث إلى 24 ساعة أو عدة أسابيع، ولكن حجم البيانات الناتجة عن ذلك يرتفع إلى 000 100 عملية استعراض دقيقة في اليوم.
دور التعلم في الكشف عن الآلات
:: أن تُسجِّل خوارزميات التعلم الماكنة تحليل بيانات مجموعة الوصلات الأوروبية، مما يتيح الكشف بصورة أسرع وأكثر دقة عن الرذاذ، وتُدرَّب هذه النماذج على مجموعات بيانات كبيرة من أجل التعرف على الأنماط المرتبطة بمختلف أنواع المخالفات، والميزة الأساسية لقائمة الماجستير في المواد الخوارزمية التقليدية القائمة على القواعد هي قدرتها على تعلم العلاقات المعقدة وغير الخطية مباشرة من البيانات دون الحاجة إلى سمات مصنَّعة يدوياً.
ويبدأ خط الأنابيب النموذجي لكشف الاضطرابات في الثدييات بحيازة البيانات (إشارات الجماعة الاقتصادية الأوروبية)، وتجهيزها مسبقا (الضوضاء المتحركة، وإزالة التجول في خط الأساس، وتقسيم ضربات القلب)، واستخراج السمات (أي دليل للميل الكلاسيكي أو التلقائي للتعلم العميق)، والتصنيف، وتجهيزها بعد انتهاء الخدمة (مثل التنبؤات السلسة بمرور الزمن).
مشرف على التعليم
وتظل تقنيات التعلم المشرفة هي الأكثر استخداماً في تصنيف الاضطرابات، إذ أن أجهزة الناقلات الداعمة التي تستخدم أساساً إشعاعياً، والتي تستخدم في عمليات التكوين المهيمنة، والتي تستخدمها شبكات الأشعة المتينة، والتي لا تزال تستخدم في المواصفات الحديثة، والتي تستخدم في شكل نماذج مختلفة، والتي تستخدم فيها شبكات الأشعة المتطورة، لا تزال تعمل بشكل جيد على مجموعات من السمات الضمنية.
التعليم غير المشرف وشبه المشرف
ومن شأن تقنيات التعلم غير المشرف، مثل التكتلات التكتلات الكميانية والتجميع الهرمي والسيارات، أن تساعد على تحديد حالات التخريب الجديدة أو النادرة عن طريق تجميع أنماط مماثلة من الغازات الأوروبية دون بيانات ملصقة، وهذا مفيد لاكتشاف نماذج فرعية جديدة من أشكال الرسوبيات أو لوضع علامات على اللاهوت على أي ضربات تنحرف عن الطري العادي.
بنية التعلم العميق
وقد أدى التعلم العميق إلى ثورة تحليلات التصنيفات الاقتصادية الكلية، وقد أظهرت الشبكات العصبية الثورية أداء استثنائيا في تحليل الإشارات الأولية التي تصدرها مجموعة البلدان الأوروبية دون استخلاص واسع النطاق للبيانات، وتتألف شبكة نموذجية من التصنيف المركزي للمنتجات من عدة طبقات للثورة تستوعب الأنماط المحلية (مثل مجمعات نظام تحديد الجودة، وموجات P) تليها طبقات تجميعية لخفض البعد، وتكيفت طبقات مرجعية كاملة للتصنيف.
وقد تم الآن بحث الشبكات العصبية المتكررة، ولا سيما شبكات الذاكرة القصيرة الأجل الطويلة الأجل والوحدة المتكررة البوابات، على نحو ملائم لبيانات الفريق الأوروبي المتتابعة لأنها تحتفظ بذاكرة للضربات السابقة، حيث أن نماذج التسجيل المختلط للشبكة العالمية للزراعة والشبكة تُعزز كلا من استخلاص السمات المكانية والتبعات الزمنية، وفي الآونة الأخيرة، تم تطبيق هياكل المحولات ذات نماذج القدرة التنافسية للنظم الأوروبية.
مجموعات البيانات الرئيسية والعلامات المرجعية
وقد تكون جهود الكشف عن الاضطرابات الناجمة عن داء الاضطرابات، والتثبت من صحة هذه النماذج، تعتمد على مجموعات البيانات المتاحة للجمهور، وقد تكون قاعدة بيانات الاضطرابات الجوية التي أنشئت في عام 1980، هي أكثر المعايير استخداما، حيث تتضمن تسجيلات نصف ساعة لمجموعات الأمراض المعدية ذات الدفعات المتوسطة، مع شروح من الضرب، وتشمل مجموعات البيانات الهامة الأخرى قواعد بيانات تصنيف الأشعة المتسارعة في الأشعة المقطعية (PhysioNet/Computing)
وقد أدت التحديات المجتمعية، مثل تحديات الفيزيو - نيت/سينك، إلى حفز الابتكار بتوفير التدريب الموحد ومجموعات الاختبارات، مع مهام تتراوح بين تصنيف الضربات وكشف الإيقاعات، وكثيرا ما تجمع القيودات بين أساليب الجمع، وزيادة البيانات، ووظائف الخسارة المتخصصة لمعالجة اختلال التوازن في الصفوف (مثلا، العديد من الضربات العادية ضد عدد قليل من الضربات غير العادية).
ألف - مزايا نُهج التعلم في مجال الآلات
(أ) يقدم تطبيق نظام أشعة الليبريات المتعددة عدة فوائد في الممارسة والبحوث السريرية، أولاً، زيادة دقة الكشف: فقد أبلغت دراسات متعددة عن حساسية وتحديد يتجاوزان 95 في المائة في حالة حدوث اضطرابات في القلب، أو منافسة أو تجاوزات في تشخيص القلب، وثانياً، التحليل السريع لحجم البيانات الضخمة: يمكن أن يقوم نموذج للتعلم العميق بتجهيز تسجيل عبء العمل الذي يمتد 24 ساعة في الأشعة، في حين قد يستغرق الاستعراض اليدوي ساعات.
ومن المزايا الإضافية الاتساق (تطبق النماذج نفس المعايير في كل مرة، خلافا للبشر الذين قد يختلفون مع الدهن) والقدرة على كشف الأنماط الخفية التي لا تُظهر للعين المجردة، ويمكن لبعض نماذج القانون النموذجي أن تحدد التوقيعات الكهرومغناطيسية للظروف التي لا تُعد ظواهر غير عادية تماما، مثل فرط الفلك المغناطيسي الأيسر أو الكيمياء الصامتة، باستخدام نفس مدخلات الجماعة الأوروبية.
التحديات والحواجز أمام التبني
وعلى الرغم من النتائج الواعدة، لا تزال هناك تحديات عديدة قبل أن يصبح الكشف عن الاضطرابات القائمة على أساس القانون النموذجي معيارا للرعاية، ومن المسائل الرئيسية التباين في بيانات التصنيف المركزي الأوروبي: فاختلافات التنسيب الأولي، والديمغرافيا للمرضى، ومعدات التسجيل، ومستويات الضوضاء يمكن أن تسبب نماذج مدرَّبة على مجموعة بيانات من أجل أداء أداء ضعيف على مجموعة بيانات أخرى (التحولات الرئيسية).
وتعد مجموعات البيانات المحدودة المسمومة عقبة أخرى، إذ إن تسجيلات أرقام التخطيط المتناقلة تتطلب كثافة في العمل وتتطلب من خبراء في القلب، ولا يوجد سوى بضعة آلاف من مجموعات البيانات المسمومة، وهذا غير كاف لنماذج التعلم العميق التي قد تكون لها ملايين من البارامترات، فالزيادة في الملاءمة هي خطر مستمر، ويمكن أن تساعد زيادة البيانات (مثلا، إضافة الضوضاء، ومدة الوقت، وتطبيق التحولات الصغيرة في التردد) ولكن البيانات الاصطناعية قد لا تعكس الواقعية.
وتظل مسألة تفسير قرارات مكافحة غسل الأموال وتفسيرها من الشواغل المستمرة، إذ يتعين على الأطباء فهم سبب ظهور حلقة نموذجية على أنها غير عادية للثقة في ناتجها، ومن الصعب تفسير نماذج الصناديق السوداء مثل نماذج البرمجيات العميقة، وإن كانت أساليب مثل خرائط الصالة، ورسم خرائط للتنشيط على أساس درجة عالية من الوزن، ورسم خرائط للاختبارات ذات الوزن التدرجي، والاهتمام بالصورة، تتطلب وجود بعض الأدوات الافتراضية للأداء.
إن خصوصية البيانات وأمنها أمران بالغا الأهمية عند استخدام بيانات المرضى، لا سيما التحليل القائم على الغيوم، كما أن نماذج التدريب الموحد على التعلم في مختلف المستشفيات دون تقاسم البيانات الأولية، هي مجال بحثي نشط يمكن أن يعالج الشواغل المتعلقة بالخصوصية مع تحسين تعميم النماذج، وأخيرا، فإن التكامل مع نظم السجلات الصحية الإلكترونية القائمة وسير العمل السريري لا يزال يشكل تحديا لوجستيا، ولا يمكن للطبيب أن يُنتج احتمالا في الوقت المناسب إلا.
التطبيقات السريرية والتنفيذات العالمية الحقيقية
وقد انتقلت مادة " الباثين " للكشف عن الارتحال إلى ما وراء مختبرات البحوث في المنتجات التجارية، حيث استولى جهاز " كارديا موبائي " من قبل شركة " أليفكور " على أجهزة ملتقطة من طراز " إيفو " ، ويستخدم خوارزمية مجهزة بالمسح الضوئي " ، وهي تستخدم جهازاً مثبتاً للكشف عن " إيفات " .
وفي المستشفيات، توفر نظم تفسيرية تعمل بالطاقة الكهربائية من شركة " القلبية المغناطيسية " و " إيكو " دعماً في الوقت الحقيقي لاتخاذ القرارات، وتحلل بعض النظم 12 مجموعة من مجموعات النقد الأوروبية لتحديد متلازمة التاج الحادة، والتخلف القلبي الفيض، وتضعير أوبئة منخفضة قد تُعرض على مرضى مصابين بداء الاضطرابات.
الاتجاهات المستقبلية
ومع استمرار تطور التعلم الآلي، يتوقع أن يتسع نطاق دوره في الكشف عن أمراض القلب، مما يؤدي إلى نتائج أفضل للمرضى وإلى استراتيجيات أكثر شخصية للعلاج، ويجري العمل على اتباع عدة اتجاهات واعدة.
تكامل البيانات المتعددة الوسائط
إن الجمع بين إشارات مجموعة المؤشرات الأوروبية وغيرها من مصادر البيانات - مثل السجلات الصحية الإلكترونية، والقيم المختبرية، والبيانات الوراثية، وسجلات الأنشطة القابلة للارتطام - يمكن أن يوفر صورة أكمل لصحة المريض القلبية، وقد تؤدي نماذج التعلّم العميق المتعددة الوسائط التي تُحفِّز على المتغيرات السريرية الثابتة إلى تحسين تضخيم المخاطر على تكرار الارتطام أو تعقيدات مثل السكتة الدماغية.
التعليم الموحد والخصوصية - حفظ القانون النموذجي
ويتيح التعليم الموحد للمؤسسات المتعددة التدريب التعاوني على نموذج مشترك دون نقل بيانات المرضى إلى خادوم مركزي، ويعالج هذا النهج أنظمة الخصوصية ويمكن أن ينتج نماذج عامة عبر مختلف السكان والمعدات، وقد أثبتت عدة دراسات تجريبية نجاحها في أن التعلم الموحد لتصنيفات التصنيفات الخاصة بمجموعات الخدمات الاقتصادية والاجتماعية يحقق الدقة مقارنة بالنماذج التي يتم تدريبها مركزيا.
نماذج التعلم والمؤسسة التي تشرف على نفسها
ويعزز التعلم الذي يشرف عليه الذات كميات كبيرة من بيانات مجموعة التعاون الاقتصادي غير الموثقة من أجل إعداد نموذج يتعلم التمثيلات الغنية، ويمكن بعد ذلك تكييفه لأداء مهام محددة مع بعض العلامات، وقد حقق هذا النموذج نجاحا كبيرا في تجهيز اللغات الطبيعية ويجري تكييفه الآن من أجل الإشارات الطبية البيولوجية، فعلى سبيل المثال، يمكن تعديل " نموذج أساسي " للبطاقات الاقتصادية الأوروبية " بحيث يكشف عن أي اختلال في التوازن.
منظمة العفو الدولية (XAI) المشروحة للثقة السريرية
ومن الضروري وضع نماذج يمكن فهمها لتوقعاتها من أجل التبني السريري، كما أن أساليب مثل نماذج الاختناقات المفاهيمية، والتفسيرات المضادة للوقائع، وآليات الاهتمام، تتطلب بصورة متزايدة الشفافية، وقد تولد في المستقبل تفسيرات لغوية طبيعية إلى جانب علامات الاحتمال، وتساعد الأطباء السريريين على التحقق بسرعة من أسباب الخوارزم.
الرصد المستمر في الوقت الحقيقي مع منظمة إدج آي
كما أن الأجهزة القابلة للزراعة والمراقبين المزروعين ستدير نماذج ML مباشرة على الجهاز (الحسابات الداخلية) بدلا من السحابة، مما يقلل من الرطوبة وينقذ النطاق الترددي ويحمي الخصوصية، كما أن التقدم في أجهزة التسارع ذات القدرة العصبية المنخفضة والضغط النموذجي يتيح الكشف عن الرضاعة المتطورة على أساس أسبوع أو أشهر واحدة.
“The integration of AI into cardiac monitoring is not about replace physicians, but about increaseing their ability to interpret vast streams of data and focus on the patients who need immediate attention.”
]
خاتمة
وقد أعادت برمجيات التعلم الماكنة، ولا سيما نهج التعلم العميق، تشكيل مشهد الكشف عن الاضطرابات القلبية، ومن الهواتف الذكية التي تحذر المستخدمين من صمت " أفيب " إلى نظم المستشفيات التي تفرز آلاف الغازات المكبوطة يوميا، فإن هذه الأدوات توفر بالفعل أرواحا، ومع ذلك فإن التحقق القوي والوضوح التنظيمي والتكامل السريري لا يزال ضروريا لاعتمادها على نطاق واسع، حيث أن البحوث تتغلب على قيود التشخيص على الامل.
وينبغي أن يتعاون العيادات والباحثون والمطورون لضمان أن يكون الجيل القادم من مكشافات الرهض المزودة بأجهزة متعددة الجنسيات مأمونة ومنصفة وفعالة لجميع السكان المرضى، ومع التصميم الفكري والتقييم الدقيق، يمكن أن يصبح التعلم الآلات حليفا لا غنى عنه في مكافحة أمراض القلب والأوعية الدموية.