في عالم الطب الحديث، يُعيد الذكاء الاصطناعي تشكيل منظر التصوير الشعاعي، مع وعد بوسائل أكثر دقة وفعالية لاكتشاف الأمراض الخطيرة مثل سرطان الثدي والرئة. أظهرت الدراسات الأخيرة إمكانيات هائلة للذكاء الاصطناعي في مساعدة أطباء الأشعة وتحسين نتائج التشخيص بشكل كبير
تحسين تشخيص سرطان الثدي باستخدام الذكاء الاصطناعي
سرطان الثدي هو مشكلة تثير قلق الكثيرين، والكشف المبكر هو مفتاح إنقاذ الأرواح. ظهر الذكاء الاصطناعي كقوة محورية في تشخيص سرطان الثدي. نجح نظام الذكاء الاصطناعي المبتكر في تحقيق دقة تتزامن مع دقة أخصائيي الأشعة في تحديد سرطان الثدي في صور الأمواج فوق الصوتية. من خلال التعاون مع الذكاء الاصطناعي، نجح أطباء الأشعة في تقليل معدلات النتائج الإيجابية الزائفة بنسبة ملحوظة بلغت 37.3% وخفضوا عدد الفحوص الاستدلالية المطلوبة بنسبة 27.8%، وكل ذلك بينما حافظوا على نفس مستوى الحساسية. هذا يؤكد على قدرة الذكاء الاصطناعي على تعزيز دقة تشخيص الثدي بواسطة الأمواج فوق الصوتية والثبات في النتائج، مما يقدم بصيصًا من الأمل في مكافحة هذا النوع الشائع من السرطان
الذكاء الاصطناعي يحدث ثورة في فحص سرطان الرئة
سرطان الرئة لا يزال تحديًا صحيًا عالميًا، حيث يكون الكشف المبكر أمرًا حاسمًا لتحسين النتائج. يلعب الذكاء الاصطناعي الآن دورًا بارزًا في فحص سرطان الرئة. أظهرت الدراسات أنه عندما يتم مساعدة أخصائيي الأشعة ذوي الخبرة ببرامج الكشف بمساعدة الحاسوب التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي، ترتفع معدلات اكتشاف العقيدات الرئوية، وهي مؤشرات مبكرة غالبًا على سرطان الرئة، بشكل كبير. اكتشاف الذكاء الاصطناعي للمؤشرات البيئية في تشخيص سرطان الرئة وعلاجه وتقييم استجابته يضع الذكاء الاصطناعي في طليعة الطب الشخصي. تحليل الميتا للبيانات الحديثة يسلط الضوء على الدقة التشخيصية والإمكانات الكبيرة لأنظمة التشخيص بمساعدة الذكاء الاصطناعي لتصوير الحاسوب في سرطان الرئة، مما يقدم الأمل في تشخيص أكثر فعالية وكفاءة
بالإضافة إلى ذلك، أظهرت خوارزميات الذكاء الاصطناعي على أحدث مستوى أداء يقارب أداء أخصائيي الأشعة في اكتشاف سرطان الرئة في صور توموغرافيا الحاسوب. دمج تقنيات التعلم العميق قد قام بتحسين أكثر لجرعة الإشعاع وزمن إعادة البناء، مما يضمن عدم تجاوز التعقيدات الصغيرة
بالفعل، يعتبر الذكاء الاصطناعي مستعدًا لتحويل مجال الأشعة، مقدمًا لأطباء الأشعة الدعم القيم في تشخيص وعلاج السرطان. تلك التطورات تحمل وعدًا بتشخيص أكثر دقة وفورية، مما ينقذ في النهاية الأرواح. مع استمرار تقدم الذكاء الاصطناعي، يصبح إمكانية تحسين نتائج الرعاية الصحية وتخفيف عبء هذه الأمراض المدمرة أكثر وضوحًا. التناغم بين خبرة البشر وقدرات الذكاء الاصطناعي يتنبأ بمستقبل أكثر إشراقًا في مجال الأشعة وتشخيص السرطان
المراجع
Schreuder A, Scholten ET, van Ginneken B, Jacobs C. Artificial intelligence for detection and characterization of pulmonary nodules in lung cancer CT screening: ready for practice? Transl Lung Cancer Res. 2021 May;10(5):2378-2388. doi: 10.21037/tlcr-2020-lcs-06. PMID: 34164285; PMCID: PMC8182724.
Shen, Y., Shamout, F.E., Oliver, J.R. et al. Artificial intelligence system reduces false-positive findings in the interpretation of breast ultrasound exams. Nat Commun 12, 5645 (2021). https://doi.org/10.1038/s41467-021-26023-2
Liu M, Wu J, Wang N, Zhang X, Bai Y, Guo J, Zhang L, Liu S, Tao K. The value of artificial intelligence in the diagnosis of lung cancer: A systematic review and meta-analysis. PLoS One. 2023 Mar 23;18(3):e0273445. doi: 10.1371/journal.pone.0273445. PMID: 36952523; PMCID: PMC10035910.
Ueda, D., Yamamoto, A., Shimazaki, A. et al. Artificial intelligence-supported lung cancer detection by multi-institutional readers with multi-vendor chest radiographs: a retrospective clinical validation study. BMC Cancer 21, 1120 (2021). https://doi.org/10.1186/s12885-021-08847-9
Chassagnon, G., De Margerie-Mellon, C., Vakalopoulou, M. et al. Artificial intelligence in lung cancer: current applications and perspectives. Jpn J Radiol 41, 235–244 (2023). https://doi.org/10.1007/s11604-022-01359-x
Nam JG, Hwang EJ, Kim J, et al. AI improves nodule detection on chest radiographs in a health screening population: a randomized controlled trial. Radiology. Published online February 7, 2023. doi:10.1148/radiol.221894
Schreuder A, Scholten ET, van Ginneken B, Jacobs C. Artificial intelligence for detection and characterization of pulmonary nodules in lung cancer CT screening: ready for practice? Transl Lung Cancer Res. 2021 May;10(5):2378-2388. doi: 10.21037/tlcr-2020-lcs-06. PMID: 34164285; PMCID: PMC8182724.
