رحلة بحث عن الإبرة في كومة القش: كيف سيساعدنا الذكاء الاصطناعي على اكتشاف الأمراض النادرة؟

تخيل عالمًا حيث يُمكن تشخيص الأمراض النادرة بسهولة وبسرعة، كأنك تبحث عن إبرة في كومة قش لكن مع وجود عدسة مكبرة قوية تمكنك من رؤيتها بوضوح. هذا العالم ليس بعيدًا عن الواقع، فالذكاء الاصطناعي (AI) يقدم لنا أدوات قوية لمعالجة تحديات تشخيص الأمراض النادرة، والتي غالبًا ما تُعتبر غامضة و يصعب التعرف عليها.

دعنا نُسلط الضوء على "سارة"، فتاة في السابعة من عمرها تعاني من أعراض غريبة لا يستطيع الأطباء تحديد سببها. سارة و عائلتها يعانون من رحلة مُرهقة من طبيب لآخر، بحثًا عن تشخيص دقيق لحالتها. لكن مع دخول AI للمشهد الطبي، يُصبح التشخيص أكثر دقة وسرعة. فمع AI تُصبح كومة القش (الأعراض) أكثر وضوحًا، تُصبح "الإبرة" (التشخيص) أسهل في العثور عليها.

كيف يعمل AI في هذا المجال؟

يعتمد الذكاء الاصطناعي في مجال تشخيص الأمراض النادرة على تقنيات machine learning (التعلم الآلي). ببساطة، تُدرّب هذه التقنيات AI على بيانات ضخمة (big data) تتضمن بيانات عن الأمراض النادرة، وتتضمن هذه البيانات بيانات علمية، و بيانات طبية، و بيانات جينية، و معلومات عن الأعراض والاختبارات. بعد تدريب AI على هذه البيانات يُصبح لديه القدرة على :

1. فهم أنماط الأعراض: يستطيع AI تحليل كميات هائلة من بيانات المرضى وتحديد أنماط الأعراض التي تُشير إلى أمراض نادرة. مثلاً، يمكنه أن يربط بين أعراض غير مترابطة في ظاهرها ليُفسرها كأعراض لمرض نادر معين.

2. التنبؤ بالأمراض: بعد دراسة البيانات يُمكن AI التنبؤ ب احتمال إصابة المريض بمرض نادر معين و حتى التنبؤ ب مسار المرض.

3. التوصية باختبارات: يُمكن AI أن يُساعد الطبيب على اختيار الاختبارات الطبية المناسبة للشخص المريض و التي قد تساعد في تأكيد أو نفي التشخيص.

4. تحديد الطب المناسب: يُمكن AI أن يُساعد في اختيار أفضل نظام علاجي للشخص المريض بناء على التشخيص و تاريخ المريض medical history.

أمثلة عملية:

1. تحليل الصور الطبية:

يمكن AI تحليل صور الأشعة المقطعية (CT scan) و صور التصوير بالرنين المغناطيسي (MRI) ليُحدد وجود تغيرات دقيقة في أنسجة الجسم تُشير إلى أمراض نادرة لا تُمكن ملاحظتها بالعين المجردة.

#  مثال   بسيط   ل  AI   في   تحليل   صور   الأشعة   المقطعية   (CT scan)
from PIL import Image
from tensorflow.keras.models import load_model

# تحميل نموذج  AI   المدرّب   على   صور   الأشعة   المقطعية   (CT scan)
model = load_model("ct_scan_model.h5")

#  تحميل   صورة  CT scan  
image = Image.open("ct_scan_image.jpg").convert("RGB")

#   معالجة   الصورة   لتناسب   نموذج  AI
image = image.resize((224, 224))
image = image / 255.0

#   تنبؤ   نموذج  AI  ب  وجود   الأمراض   النادرة
prediction = model.predict(image)

#   عرض   النتيجة
print("احتمال  وجود   الأمراض   النادرة:", prediction)

2. تحليل البيانات الجينية:

يستطيع AI تحليل البيانات الجينية للشخص المريض ليُحدد وجود طفرة جينية تُشير إلى مرض نادر معين.

#  مثال   بسيط   ل  AI   في   تحليل   البيانات   الجينية
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split

#   تحميل   بيانات   الجينات   و  بيانات   الأمراض   النادرة
genes_data = ...  #   بيانات   الجينات   ل   عدد  كبير   من  المرضى
disease_data = ...  #  بيانات   الأمراض   النادرة   لل   عدد  الكبير   من  المرضى

#   تقسيم   البيانات   إلى   مجموعة   تدريب   و  مجموعة   اختبار
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(genes_data, disease_data, test_size=0.2)

#   تدريب   نموذج  AI   على   البيانات
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)

#   اختبار   نموذج  AI   على   بيانات   اختبار
accuracy = model.score(X_test, y_test)

#   عرض   نتائج   التنبؤ   و  دقة   التنبؤ
print("دقة  التنبؤ   ب   الأمراض   النادرة:", accuracy)

مستقبل AI في تشخيص الأمراض النادرة:

AI لا يُعد حل سحري لتشخيص الأمراض النادرة ، لكنه يُعد أداة قوية تُمكن الطبيب من التوصل إلى تشخيص أدق و أسرع ، و ذلك يساعد في تحسين حياة المرضى و تقليل معاناتهم . و مع تطور AI و زيادة كميات البيانات المتاحة سوف نرى مزيدًا من التطبيقات و الابتكارات في مجال تشخيص الأمراض النادرة.

دعوة للتفاعل:

هل تُريد معرفة مزيد عن AI في مجال الطب؟ هل تُريد قراءة مزيد عن أحدث التطورات في هذا المجال؟ اشترك في الإشعارات ل تستلم أحدث المقالات و البيانات عن AI في الطب.