طور باحثون من كلية جامعة لندن (UCL) أداة ذكية اصطناعية جديدة تسمى Mindlide قادرة على تحليل صور التصوير بالرنين المغناطيسي للدماغ بسرعة كبيرة ، للكشف عن التغيرات المجهرية الناتجة عن التصلب المتعدد (MS) ، مثل تقلص الدماغ ومظهر الآفات (المناطق التالفة في الدماغ).
هذه التفسيرات المعقدة المطلوبة سابقًا من أخصائيي الأشعة ، ولكن يمكن الآن إنجازها في غضون ثوان ، مما يسمح بتتبع تطور المرض وفعالية العلاج بطريقة أكثر كفاءة من قبل.
في الاختبارات التي شملت أكثر من 14 ألف صورة ، تفوقت Mindlide على الأدوات الأخرى المستخدمة لتحليل صور الدماغ ، وقد أثبتت أنها دقيقة في تحليل مناطق مختلفة من الدماغ وأنواع متعددة من صور الرنين المغناطيسي. يأمل الباحثون أن تساهم الأداة قريبًا في استخراج رؤى قيمة لملايين الصور المخزنة في أرشيف المستشفيات ، مما قد يؤدي إلى تحول جذري في رعاية مرضى التصلب المتعدد.
أداة Mindglide لتشخيص التصلب المتعدد
التصلب المتعدد هو مرض يهاجم فيه المناعة الجهاز العصبي المركزي ، والذي يؤثر على الحركة والإحساس والتفكير. في المملكة المتحدة ، يعاني هذا المرض من حوالي 130،000 شخص ، ويكلفهم السلطة الصحية الوطنية (NHS) أكثر من 2.9 مليار جنيه سنويًا.
للمساعدة في تشخيص هذا المرض وتتبع فعالية العلاجات ، فإن الباحثين في كلية جامعة UCL في لندن ، والذي يعتمد على الذكاء الاصطناعي لتحليل التصوير بالرنين المغناطيسي للمرضى الذين يعانون من التصلب المتعدد وتقييم فعالية العلاجات. وتستخرج الأداة معلومات حيوية من الصور ، مثل: تحديد الأنسجة التالفة واكتشاف تغييرات طفيفة في الدماغ ، مثل الضمور واللوحات.
تعتمد أداة MindGlide على أداة تعليمية عميقة لتقييم صور التصوير بالرنين المغناطيسي للدماغ وتحديد التغييرات التي تسببها التصلب المتعدد.
لتطوير النموذج ، استخدم الباحثون قاعدة بيانات أولية تتكون من 4،247 صورة حلقة لـ 2،934 مريضًا تم جمعهم من 592 جهاز تصوير مختلف. للتحقق من فعالية النموذج ، أجريت دراسة لاستخدام ثلاث قواعد بيانات من 14،952 صورة من 1،001 مريض يعانون من مرض التصلب العصبي المتعدد ، ونشرت دراسة في الاتصالات الطبيعة.
أظهرت نتائج الدراسة أن Mindglide قادر على تحديد آفات الدماغ عالية الدقة ، حتى باستخدام نوع واحد من الرنين ، وهو ما لم يكن فعالًا من قبل. أظهرت الأداة أيضًا كفاءتها في مراقبة التغييرات في القشرة الدماغية ، وفي المناطق العميقة من الدماغ ، وكانت نتائجها موثوقة في تحليل الصور المختلفة.
قبل تطوير هذه الأداة ، تطلب تحليل الصور خبراء في إشعاع الأعصاب ، مع تأخير في النتائج التي قد تمتد لأسابيع بسبب ضغط عمل NHS.
لكن Mindlide نجح لأول مرة في تحليل الصور المختلفة ، حتى تلك التي لم تكن صالحة من قبل ، وتحديد تأثير العلاجات المختلفة على تقدم المرض في غضون 5 إلى 10 ثوان لكل صورة.
لقد تجاوزت الأداة الجديدة اثنين من الأداة الذكية الشهيرة:
- Samseg: أداة تستخدم لتحديد حدود الأجزاء المختلفة من الدماغ في صور الرنين المغناطيسي ورسمها.
- WMH-Synthseg: أداة تكشف وتقيس البقع البيضاء الموضحة في بعض صور الرنين المغناطيسي ، والتي يمكن أن تكون مهمة لتشخيص ومتابعة الحالات الطبية المختلفة مثل التصلب المتعدد.
كان Mindglide أكثر دقة من 60 ٪ من Samseg ، مع 20 ٪ من Synthseg WMH في مراقبة لويحات ومراقبة تأثير العلاج.
بيانات الباحثين:
قال الطبيب فيليب جوببلالباحث الرئيسي من المعهد (UCL Queen Sq. Institute of Neurolder و UCL Hawkes: “سوف يسمح لنا Mindlide بتحليل الصور المخزنة في أرشيف المستشفيات لاستخراج معلومات جديدة حول التصلب المتعدد وتأثير العلاجات في الدماغ. نأمل أن تساهم الأداة في استخراج رؤى من ملايين الصور التي كان من الصعب توضيحها سابقًا ، وأنه يمكن للأطباء فهم حالة المريض في العيادات بمساعدة الذكاء الاصطناعي خلال السنوات الخمس إلى السنوات التالية.”
يأمل الباحثون أن يتم استخدام Mindlide لتقييم العلاجات في الحياة الحقيقية ، بدلاً من الاعتماد فقط على التجارب السريرية.
وقال الدكتور أرمان إيشغي ، الباحث الرئيسي للمشروع ، وزعيم مجموعة MS-Pinpoint:: “كنا نتجاهل معظم الصور السريرية بسبب جودتها المحدودة ، لكن الذكاء الاصطناعي ستمكننا من الاستفادة من كنز المعلومات في المستشفيات من أن يفهموا بطريقة غير مسبوقة تطور التصلب المتعدد وتأثير العلاجات في الدماغ.”
قيود:
يقتصر الإصدار الحالي من Mindglide على تحليل صور الدماغ فقط ، ولا يشمل الحبل الشوكي المهم لتقييم الإعاقة الناتجة عن التصلب المتعدد. لذلك ، يجب تطوير الأداة من أجل أن تكون قادرة على إجراء تقييم شامل للجهاز العصبي الذي يشمل الدماغ والحبل الشوكي.
