طور فريق بحثي من جامعة نورثويسترن الأمريكية أداة ذكاء اصطناعي جديدة تدعى iSeg، أثبتت قدرتها على اكتشاف أورام الرئة على صور الأشعة المقطعية بدقة تضاهي الأطباء المختصين، لقدرتها على رصد مناطق لم يتم اكتشافها يدوياً، وقد تكون ذات أهمية علاجية، في خطوة واعدة نحو تحسين دقة علاج السرطان.
وفي هذا السياق، يعد تحقيق الدقة في العلاج الإشعاعي للسرطان عاملاً قد ينقذ الأرواح، إذ يجب على أطباء الأورام تحديد حجم الورم وموقعه بدقة قبل توجيه جرعات إشعاعية عالية لتدمير الخلايا السرطانية، مع تجنب إلحاق الضرر بالأنسجة السليمة، لكن هذه العملية، لا تزال تجرى يدوياً، وتستغرق وقتاً، كما قد تختلف دقتها من طبيب لآخر، ما قد يؤدي لتجاهل مناطق حيوية داخل الورم.
وعلى خلاف أدوات الذكاء الاصطناعي السابقة التي ركزت على صور ثابتة، تعد هذه الأداة الأولى من نوعها التي تعتمد على التعلم العميق ثلاثي الأبعاد، وتثبت قدرتها على تتبع حركة الورم أثناء تنفس المريض، وهي نقطة محورية لتحسين التخطيط الإشعاعي الدقيق.
علاوة على ذلك، جرى تدريب الأداة باستخدام مئات من صور الأشعة المقطعية وخرائط الورم التي رسمها أطباء من 9 مراكز علاجية تابعة لنظامَي «نورثويسترن ميديسن» و«كليفلاند كلينك»، ما منح الأداة نطاقاً واسعاً من التعلم يتجاوز معظم الدراسات السابقة التي اعتمدت على بيانات من مستشفى واحد فقط.
ومن جانب آخر، تم اختبار الأداة على صور لمرضى لم تعرض عليها من قبل، وتمت مقارنتها مع نتائج الأطباء، وجدت الدراسة أن الأداة طابقت بدقة حدود الورم التي حددها الخبراء، بغض النظر عن المستشفى أو نوع الفحص، كما أنها كشفت عن مناطق إضافية لم يلتفت إليها بعض الأطباء، وتبين أن هذه المناطق، إذا تركت دون علاج، ترتبط بنتائج صحية أسوأ، ما يشير إلى قدرة الأداة على اكتشاف مناطق عالية الخطورة، ويعزز إمكانية مساهمتها في تحسين فرص الشفاء.
وفي المرحلة الحالية، يعمل الباحثون على اختبار الأداة في بيئة سريرية واقعية، وتوسيع نطاق استخدامها لتشمل أنواعاً أخرى من الأورام، إضافة لتكييفها للعمل مع تقنيات تصوير أخرى، متأملين أن تسهم هذه التقنية في توحيد مستوى الرعاية بين المؤسسات وتحسين نتائج المرضى، خصوصاً في المناطق النائية التي تفتقر إلى عدد كافٍ من الفرق الطبية المتخصصة، ما يوسع نطاق تقديم الرعاية الدقيقة والمتقدمة للمرضى في مختلف المؤسسات الطبية.
A research team from Northwestern University in the United States has developed a new artificial intelligence tool called iSeg, which has proven its ability to detect lung tumors in CT images with accuracy comparable to that of specialized doctors, thanks to its capability to identify areas that have not been manually detected and may have therapeutic significance, marking a promising step towards improving the accuracy of cancer treatment.
In this context, achieving precision in radiation therapy for cancer is a factor that can save lives, as oncologists must accurately determine the size and location of the tumor before directing high doses of radiation to destroy cancerous cells while avoiding damage to healthy tissues. However, this process is still performed manually, is time-consuming, and its accuracy may vary from one doctor to another, which can lead to the oversight of vital areas within the tumor.
Unlike previous artificial intelligence tools that focused on static images, this tool is the first of its kind to rely on three-dimensional deep learning, demonstrating its ability to track tumor movement during the patient's breathing, which is a pivotal point for improving precise radiation planning.
Moreover, the tool was trained using hundreds of CT images and tumor maps drawn by doctors from nine treatment centers affiliated with the Northwestern Medicine and Cleveland Clinic systems, providing the tool with a broad learning scope that surpasses most previous studies that relied on data from only one hospital.
On another note, the tool was tested on images from patients it had not previously encountered, and its results were compared with those of doctors. The study found that the tool accurately matched the tumor boundaries defined by experts, regardless of the hospital or type of examination. It also revealed additional areas that some doctors had overlooked, and it was found that these areas, if left untreated, are associated with worse health outcomes, indicating the tool's ability to detect high-risk areas and enhancing its potential contribution to improving healing chances.
Currently, researchers are working on testing the tool in a real clinical environment and expanding its use to include other types of tumors, in addition to adapting it to work with other imaging techniques, hoping that this technology will help standardize the level of care among institutions and improve patient outcomes, especially in remote areas that lack a sufficient number of specialized medical teams, thereby broadening the scope of providing precise and advanced care to patients across various medical institutions.