تابع أحدث الأخبار عبر تطبيق

في إطار مواكبة التطور التكنولوجي، وسيطرت الذكاء الاصطناعي في مختلف المجالات، قدم فريق بحثي بكلية الهندسة جامعة المنصورة بحثا حول معالجة الصور والبيانات الطبية والحيوية باستخدام الذكاء الاصطناعي.

قالت المهندسة عبير عبد الحميد، باحثة دكتوراة بقسم هندسة الإلكترونيات والاتصالات بكلية الهندسة جامعة المنصورة من الفريق البحثي، إن موضوع البحث يتحدث عن "اكتشاف الجلطات الرئوية باستخدام الذكاء الاصطناعي وصور الأشعة المقطعية للصدر عن طريق ابتكار تقنية جديدة من الذكاء الاصطناعي في معالجة الصور بدقة تشخيص عالية"، والتي وصلت دقة هزة التقنية الى 97.8%.

وأضافت أن البحث جاء تحت رعاية الدكتور شريف خاطر رئيس جامعة المنصورة والدكتور طارق غلوش نائب رئيس الجامعة لشئون الدراسات العليا والبحوث، والدكتور شريف بدوي عميد كلية الهندسة جامعة المنصورة، وتحت إشراف أستاذة بكلية الهندسة جامعة المنصورة وهم الدكتور حسام الدين مصطفى المشرف الرئيسي أستاذ بقسم هندسة الإلكترونيات والاتصالات والدكتور أمير الغمرى مدرس بقسم علوم الحاسب بكلية الحاسبات والمعلومات (مشرف مشارك على البحث)، و من المشاركين في فريق العمل على هذا البحث الدكتور محمد أبو زهاد مدرس بقسم الهندسة الكهربية بكلية الهندسة بجامعه سوهاج، والدكتور إيهاب هاني أستاذ مساعد بقسم الإلكترونيات والاتصالات بالكلية.
وتستكمل "عبد الحميد" أن الجلطات الرئوية من الحالات الخطيرة جدا، ويتم تشخيصها بصعوبة أحيانًا، حيث يعتمد على خبرة الطبيب وتفسيره للصور المقطعية، وقد يؤدي التأخير في التشخيص الي حدوث مضاعفات خطيرة أو حتى الوفاة، فبدأت أفكر إزاي ممكن نستخدم الذكاء الاصطناعي لمساعدة الأطباء في التشخيص السريع والدقيق.
 

السبب وراء حدوث الجلطات الرئوية؟
 

وتابعت أن الجلطات الرئوية تحدت عندما  تتكون جلطات دموية في أوردة الجسم، خصوصا في الساقين أو الحوض،  ثم تنتقل تلك الجلطات  للرئتين عن طريق الدم،  مما يؤدي  إلي خفض تدفق الدم في الرئة.
و أوضحت أن السبب الأساسي بيكون غالبا بطء أو اضطراب في تدفق الدم أو تغير في تجلط الدم بسبب عوامل مختلفة زي قلة الحركة لفترات طويلة، جراحات كبرى، أمراض مزمنة، أو حتى بعض الأدوية.

كيف  استخدمت الذكاء الاصطناعي بالضبط في البحث؟

وتكشف "عبد الحميد" أنها استخدمت تقنية متقدمة تجمع بين الشبكات العصبية والمحولات البصرية, وجاء ذلك
استنادا الى نظريات الذكاء الاصطناعي الحديثة ودمج هزه النماذج والنظريات مع بعضها لتحقيق اقصى استفادة منها في تحليل صور الاشعة المقطعية لاكتشاف الجلطات الرئوية في صور الاشعة المقطعية للرئة، وتابعت أن النموذج يتم تدريبه وتعليمه أن يميز بين الصور التي تحتوي على علامات للجلطات الرئوية والخالية من الجلطات الرئوية بدقة عالية جدا ويكتشف مناطق الإصابة بشكل تلقائي دون اي تدخل بشري.

النتائج 
 

وأكدت أن تمكن النموذج من تحقيق دقة تشخيص بلغت 97.8%، وهو رقم مرتفع جدًا مقارنة بالطرق التقليدية، وأحيانًا يتفوق على التشخيص البشري في اكتشاف الجلطات الدقيقة التي قد تُغفل.

تجربة النموذج على بيانات حقيقية من المستشفيات؟
 

وأشارت إلى أنه بالفعل تم اختبار النموذج على صور أشعة مقطعية من مستشفيات فعلية، والنتائج كانت مشجعة جدًا، حيث حافظ النموذج على دقة عالية وصلت إلى 97.8% حتى مع البيانات الحقيقية، وهذا يؤكد فعالية النظام وجدواه في التطبيق العملي، وتم نشر البحث ف مجلة scientific reports التابعة لدار النشر العالمية nature.

وأوضح الدكتور حسام الدين مصطفي المشرف الرئيسي علي البحث، أن الانسداد الرئوي من أخطر الحالات الصحية التي تهدد حياة الإنسان، ويحدث عندما تسد جلطة دموية الشرايين في الرئة، مما يؤثر على التنفس ووصول الأكسجين إلى الجسم.

ويمثل التشخيص السريع والدقيق لهذه الحالة باستخدام التصوير المقطعي المحوسب ضرورة لإنقاذ حياة المريض، ويعد استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي لمساعدة الأطباء في تحليل الصور بسرعة أكبر ودقة أعلى من التقنيات الذكية التى تقلل من الخطأ البشرى فى التشخيص كما تزيد من سرعة ودقة التشخيص.

وأضاف أن هذا البحث تم استخدام تقنية حديثة تعرف باسم "محولات الرؤية" وهى تقنية حديثة وجديدة في مجال الزكاء الاصطناعي التي ظهرت مؤخرا في السنوات الأخيرة، حيث تم تطبيقها بشكل مدمج مع نمازج من التعلم العميق المعروفة لتحقيق اقصي استفادة من التقنيات القديمة والحديثة على صور الأشعة الخاصة بالانسداد الرئوي مما أتاح فهم الصور بشكل شامل ومتسق، بدلاً من التركيز فقط على أجزاء صغيرة أو تفاصيل محددة مما يجعل هذا التطبيق خطوة واعدة في مجال التشخيص بدقة عالية حتى في أصعب الحالات.

وتابع: “تم اختبار التقنية المقترحة على قاعدة بيانات كبيرة حيث بلغت دقة التشخيص ٩٧،٨٪؜ بما يؤكد فاعلية التقنية المقترحة كأداة تشخيص مساعدة ولاسيما في الحالات التي يكون فيها الوقت عنصرا فارقا لإنقاذ حياة المرضى”.

 ومن جانبه أضاف الدكتور أمير الغمرى المشرف المشارك على البحث، أن هذا البحث يمثل تقدما تقنيل ملموسا في مجال تشخيص مرض الجلطات الرئوية، حيث تم تطوير نموذج هجيني يجمع بين Vision Transformers وتقنيات التعلم العميق، وحقق دقة تشخيصية تبلغ 97.8%و هذه الدقة تفوق معظم الأساليب التقليدية والحديثة التي تتراوح بين 82% و88% في التشخيص. تحسين الدقة بنسبة تصل إلى 10% إلى 15%،وتابع ان ذلك  يعزز بشكل كبير من قدرة الأنظمة الطبية على الكشف المبكر عن حالات الجلطات الرئوية.

ويتابع" الغمري" أن ذلك يقلل بشكل محتمل من معدلات الخطأ التشخيصي التي تصل في بعض الحالات إلى 20%. كما يمكن أن يخفض هذا النموذج زمن التشخيص بنسبة تصل إلى 30%، ما يسرع التدخل الطبي ويقلل من مخاطر الوفاة المرتبطة بالتأخر وعلاوة على ذلك، يُمكّن النموذج من تحليل دقيق وشامل للصور الطبية المعقدة، مما يدعم الأطباء في اتخاذ قرارات مبنية على بيانات موثوقة ويسهم في رفع جودة الرعاية الصحية وتقليل العبء على وحدات العناية المركزة.