الاستماع إلى الإشارات الصامتة – قد يُغيّر الذكاء الاصطناعي النهج الحالي لتشخيص هشاشة العظام

هشاشة العظام، اللص الصامت، كانت غامضة لفترة طويلة. غالبًا ما يمر هذا اللص العظمي دون أن يُكتشف حتى حدوث كسر. ولكن الآن، يستعد الذكاء الاصطناعي لكشف الإشارات الصامتة لهشاشة العظام قبل أن تصبح نقطة انكسار.

ليس الأمر كأننا لا نمتلك وسائل اختبار هشاشة العظام، لأننا نمتلكها، وتُعرف باسم امتصاصية الأشعة السينية ذات الطاقة المزدوجة (DXA). إنها المعيار الذهبي الحالي لقياس كثافة المعادن في العظام (BMD). ومع ذلك، لها قيود.

تتطلب فحوصات DXA معدات متخصصة وطاقمًا مدربًا، مما يجعلها غير متاحة ومكلفة. ونتيجة لذلك، يظل العديد من الأفراد المعرضين للخطر غير مُفحوصين حتى يتعرضوا لكسر.

مع وجود الذكاء الاصطناعي في المشهد، سيتغير هذا قريبًا. تُظهر الاختراقات الأخيرة أن خوارزميات الذكاء الاصطناعي، وخاصة نماذج التعلم العميق، يمكنها التنبؤ بدقة بمخاطر هشاشة العظام باستخدام بيانات صحية موجودة. هذا قد يعني اكتشافًا وتدخلًا مبكرًا، وربما عدم حدوث كسور، ونتائج أفضل.

علاوة على ذلك، تؤكد الأبحاث الرائدة من جامعة تولين إمكانية الذكاء الاصطناعي في اكتشاف هشاشة العظام. طور العلماء هناك نموذج شبكة عصبية عميقة (DNN) مصمم خصيصًا لتوقع خطر هشاشة العظام.

تم اختبار هذا النموذج بدقة مقابل خوارزميات التعلم الآلي التقليدية ونموذج الانحدار التقليدي. استخدموا بيانات أكثر من 8,000 مشارك مسجلين في دراسة هشاشة العظام في لويزيانا، مما أظهر قدرات نموذج DNN المتقدمة في تقييم خطر هشاشة العظام بدقة.

أظهر نموذج DNN أداءً أفضل من المنافسين في توقع خطر هشاشة العظام. كان جيدًا في تحديد الأفراد ذوي المخاطر العالية (الحساسية) والأفراد ذوي المخاطر المنخفضة (الخصوصية).

يشير النموذج إلى أن الذكاء الاصطناعي يمكن استخدامه لفحص هشاشة العظام باستخدام البيانات الصحية الحالية وتوسيع الوصول إلى الفحص، خاصةً حيث لا يتوفر DXA. ومن الجدير بالذكر أن نموذج DNN حدد هذه العوامل العشرة العليا لمخاطر هشاشة العظام:

• الوزن
• العمر
• الجنس
• قوة القبضة
• الطول
• استهلاك البيرة
• ضغط الدم الانبساطي
• تناول الكحول
• مدة التدخين
• مستوى الدخل

من ناحية أخرى، تعتمد إرشادات فحص هشاشة العظام الحالية بشكل كبير على العمر والجنس. وعلى الرغم من أهميتهما، فإن هذين العاملين لا يعكسان حقًا ملف المخاطر الفريد للفرد. ومع ذلك، يقدم الذكاء الاصطناعي نهجًا أكثر تخصيصًا.

من خلال اعتبار مجموعة واسعة من العوامل، بما في ذلك الخيارات القابلة للتعديل في نمط الحياة مثل التدخين واستهلاك الكحول، يمكن للذكاء الاصطناعي تحديد الأفراد ذوي المخاطر العالية الذين قد يمرون عبر ثغرات بروتوكولات الفحص الحالية. يمكن لهذا النهج المستهدف أن يثوّر استراتيجيات الوقاية.

يمكن للأفراد الذين حددهم الذكاء الاصطناعي كذوي مخاطر عالية الخضوع لفحوصات DXA لتأكيد التشخيص ثم بدء تناول أدوية تقوية العظام وتعديلات نمط الحياة. بالإضافة إلى ذلك، يمكنهم الحصول على مراقبة أكثر تكرارًا لعلامات الكسور.

على المستوى المجتمعي، يمكن لتصنيف المخاطر المدفوع بالذكاء الاصطناعي تحسين تخصيص الموارد. على سبيل المثال، يمكن إعطاء الأولوية لفحوصات DXA والاختبارات المتقدمة للأفراد ذوي أعلى المخاطر، ويمكن للأفراد ذوي المخاطر المنخفضة تجنب الاختبارات والعلاجات غير الضرورية.

ومع ذلك، فإن الطريق إلى تطبيق واسع للذكاء الاصطناعي في فحص هشاشة العظام مليء بالتحديات. تتطلب دراسة تولين التحقق من صحتها في مجموعات سكانية متنوعة وفي بيئات سريرية واقعية. بالإضافة إلى ذلك، يجب معالجة العقبات الأخلاقية والقانونية، بما في ذلك عدالة النموذج، خصوصية المريض، والمسؤولية. دعونا نلقي نظرة على بعض هذه التحديات:

تحيز البيانات

يمكن أن تكون نماذج الذكاء الاصطناعي غير متحيزة فقط بقدر تمثيل بيانات التدريب لها. إذا لم تمثل البيانات السكان العامين، فإن توقعات النموذج لن تكون قابلة للتطبيق عالميًا. نحتاج إلى إجراءات حماية قوية لمنع الذكاء الاصطناعي من تفاقم الفوارق الصحية.

خصوصية المريض

يتطلب تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي الوصول إلى مستودعات بيانات صحية ضخمة، ولكن يجب حماية هذه البيانات. يجب أن يثق المرضى بأن معلوماتهم الصحية الحساسة ستظل خاصة وآمنة.

المسؤولية

إذا فشل نموذج الذكاء الاصطناعي في تحديد فرد عالي المخاطر يتعرض لاحقًا لكسر، فمن يتحمل المسؤولية؟ مطورو الذكاء الاصطناعي؟ مقدمو الرعاية الصحية الذين اعتمدوا على توقعاته؟ وبالتالي، مع تزايد انتشار الذكاء الاصطناعي في الطب، يجب أن تتطور الأطر القانونية والتنظيمية لتوفير إرشادات واضحة.

ولكن على الرغم من التحديات، فإن الذكاء الاصطناعي يثير حماسًا كبيرًا في المجتمع الطبي. لماذا لا يكون كذلك؟ في النهاية، إذا كان الذكاء الاصطناعي قادرًا على تحديد الأفراد المعرضين للخطر مبكرًا، فإنه يمكن أن يغيّر النتيجة لملايين الأشخاص حول العالم.

إحصائيًا، كل ثلاث ثوانٍ، يحدث كسر هشاشة عظام على مستوى العالم. هذه الكسور، خاصةً في الورك، يمكن أن تُحدث سلسلة من العواقب، بما في ذلك:

• ألم مزمن
• إعاقة
• فقدان الاستقلالية
• ارتفاع معدل الوفيات

من الناحية الاقتصادية أيضًا، فإن الأثر كبير، حيث تكلف كسور هشاشة العظام مليارات الدولارات سنويًا في نفقات الرعاية الصحية وفقدان الإنتاجية.

الطريقة الوحيدة للقضاء على هذه المشكلات في جذورها هي من خلال الكشف المبكر والعلاج. فقط عندها يمكننا منع هذه الكسور. تشير الأبحاث إلى أن أدوية تقوية العظام مثل البايفوسفونات يمكنها تقليل خطر الكسور بشكل كبير لدى مرضى هشاشة العظام. ومع ذلك، تُستَخدم هذه الأدوية بشكل قليل، جزئيًا لأن هشاشة العظام غالبًا ما تُشخص متأخرًا.

ما وراء التشخيص فقط

التخصيص

يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي التنبؤ بكيفية استجابة الأفراد للعلاجات، مما يتيح خيارات علاجية مخصصة. كما يمكنها مراقبة الالتزام بالعلاج وفعاليته مع مرور الوقت، وتنبيه مقدمي الرعاية الصحية عندما تكون هناك حاجة إلى تعديلات.

نظرة مستقبلية، قد يتم دمج الذكاء الاصطناعي حتى في أجهزة الصحة الاستهلاكية. تخيل ساعة ذكية تتعقب نشاطك، نظامك الغذائي، ومقاييس صحية أخرى، وتقدم تقييمات مخاطر هشاشة العظام مخصصة ونصائح وقائية. ستمكّن مثل هذه الأجهزة المستخدم من إدارة صحة عظامه وصحته العامة بشكل استباقي. ومع ذلك، يتطلب تحقيق ذلك تعاونًا بين باحثي الذكاء الاصطناعي، ومقدمي الرعاية الصحية، والمرضى.

الكشف المبكر الميسور التكلفة لهشاشة العظام

يأتي الآن جانب القدرة على تحمل التكلفة، مسلطًا الضوء على جمال الذكاء الاصطناعي في ديمقراطية الكشف المبكر عن هشاشة العظام. بينما فحوصات DXA فعّالة، إلا أنها ليست عملية ولا ميسورة التكلفة على نطاق سكاني. الحل يكمن في خوارزمية ذكاء اصطناعي مُعتمدة يمكن نشرها عبر أنظمة السجلات الصحية الإلكترونية. وهذا مفيد بشكل خاص في المجتمعات غير المخدومة حيث غالبًا ما تُهمل هشاشة العظام، مما يجعل الكشف المبكر أكثر وصولًا وتكلفة للجميع.

تحسين الوصول والاستخدام

علاوة على ذلك، يمكن للمناطق الريفية التي تفتقر إلى الوصول إلى المتخصصين وDXA الاستفادة من الذكاء الاصطناعي لتحديد المرضى ذوي المخاطر العالية للإحالة. يمكن فحص كبار السن الذين يعانون من مشاكل في الحركة دون الحاجة إلى السفر لإجراء الفحص. بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن تساعد درجات المخاطر التي يولدها الذكاء الاصطناعي في إعطاء الأولوية لموارد DXA للذين سيستفيدون أكثر، مما يضمن استخدام الموارد المتاحة بكفاءة وفعالية.

بدلاً من الاعتماد على إرشادات فحص واسعة تستند إلى العمر أو الجنس، يمكن للذكاء الاصطناعي تمكين الفحص المستهدف بناءً على ملفات المخاطر الفردية، مما يحسن نتائج المرضى واستخدام الموارد. إلى جانب الكشف المبكر، يمكن للذكاء الاصطناعي تحسين إدارة هشاشة العظام من خلال توقع مسارات المرضى وتمكين التدخلات المخصصة.

الآن، دعونا نلقي نظرة على الشركات التي قد تستفيد من التقدم في الكشف وإدارة هشاشة العظام المدفوعة بالذكاء الاصطناعي.

#1. Hologic, Inc. (HOLX)

Hologix هي مزوّد رائد لأنظمة DXA المستخدمة لقياس كثافة العظام. من خلال دمج الذكاء الاصطناعي في أنظمة DXA الخاصة بهم، يمكن لـ Hologic تعزيز الدقة وقدرات التنبؤ في اكتشاف هشاشة العظام بشكل كبير.

يمكن لهذا التحسين أن يجعل منتجاتهم أكثر قيمة وجاذبية لمقدمي الرعاية الصحية، مما قد يزيد من مبيعات أنظمة DXA والبرمجيات المرتبطة بها، وبالتالي توسيع حصتهم السوقية في تشخيص هشاشة العظام.

من الناحية المالية، الشركة في وضع قوي. وقد أبلغت عن إيرادات إجمالية تقارب 4.03 مليار دولار للسنة المالية 2023.

#2. GE Healthcare

كشركة رائدة في التصوير الطبي، يمكن لـ GE Healthcare الاستفادة من تقدم الذكاء الاصطناعي من خلال تعزيز قدرات التشخيص لأنظمة التصوير الخاصة بها، بما في ذلك ماسحات DXA.

يمكن أن يؤدي دمج الذكاء الاصطناعي المحسّن إلى اكتشاف أكثر دقة ومبكرًا لهشاشة العظام، مما يزيد الطلب على تقنيات التصوير المتقدمة وحلول البرمجيات الذكائية الخاصة بهم. يمكن أن يؤدي ذلك إلى مبيعات أعلى واتفاقيات خدمة طويلة الأجل، مما يعزز موقعهم في سوق التصوير الطبي.

أفكار ختامية

بشكل عام، على الرغم من أن هذه التطورات والفوائد المحتملة تبدو مذهلة، فمن غير المرجح أن تحدث بين ليلة وضحاها. البحث المستمر، والتطوير، والتحقق، ومعالجة التحديات المتعلقة بخصوصية البيانات، والأمان، والأخلاقيات، والإنصاف ضرورية. ومع ذلك، إذا نجحنا في ذلك، ستكون المكافآت هائلة. يمكننا تحويل هذا المرض الصامت إلى مرض يمكن الوقاية منه، وعلاجه، وفي النهاية هزيمته.

انقر هنا لتتعرف على كل ما يتعلق بالاستثمار في الذكاء الاصطناعي.