ابتكار واعد.. نظام ذكاء اصطناعي يتنبأ بعودة أورام الدماغ بدقة غير مسبوقة

طور باحثون نظام ذكاء اصطناعي قادر على التنبؤ بعودة أورام الدماغ لدى الأطفال من خلال تحليل متسلسل لصور الرنين المغناطيسي (MRI).
ويعتمد هذا النظام على تقنية تعرف باسم (التعلم الزمني) temporal learning، تتيح له معالجة عدة صور طبية مأخوذة بعد العلاج، وقد تفوق بنحو ملحوظ على النماذج التقليدية التي تعتمد على صورة واحدة فقط.
يعد هذا النهج واعدا في تقليل عدد الصور المطلوبة لتتبع حال الطفل الذي شفي من السرطان؛ مما يقلل القلق الذي يعيشه الأهل، مع تمكين الأطباء من التدخل المبكر والموجه عندما يكون خطر الانتكاس مرتفعا.
ومن المتوقع إجراء تجارب سريرية مستقبلية للتحقق من فعالية هذا النظام في الواقع العملي.
وأصبح الذكاء الاصطناعي أداة مهمة لتحليل الكميات الضخمة من الصور الطبية، وغالبا ما يكتشف تغيرات قد يغفل عنها الأطباء.
وفي مجال علاج أورام الدماغ لدى الأطفال، يمتلك الذكاء الاصطناعي القدرة على تحسين مراقبة حالات الإصابة بالأورام الدبقية (Gliomas)، وهي أورام قابلة للعلاج غالبًا، لكنها قد تعاود الظهور بعد مدة من العلاج.
وقد تعاون باحثون من مركز Mass General Brigham مع مستشفى بوسطن للأطفال (Boston Children's Hospital)، ومركز Dana-Farber/Boston Children's Cancer and Blood Disorders Center، لتطوير نظام تعلم عميق يحلل سلسلة من صور الدماغ بعد العلاج. وقد دربوا النموذج على اكتشاف العلامات المبكرة لاحتمالية عودة الورم.
ونشرت نتائج هذا البحث في مجلة New England Journal of Medicine AI .
وقال الباحث الرئيسي الدكتور Benjamin Kann من برنامج الذكاء الاصطناعي في الطب (Artificial Intelligence in Medicine (AIM) Program) التابع لمركز Mass General Brigham: 'العديد من الأورام الدبقية لدى الأطفال يمكن علاجها بالجراحة فقط، لكن عودة الورم قد تكون كارثية. ومن الصعب التنبؤ بمن هم أكثر عرضة للانتكاس، لذا يخضع الأطفال لفحوص رنين مغناطيسي متكررة لسنوات؛ مما يشكل عبئا نفسيا وجسديا على المرضى وعائلاتهم. لذلك، نحن بحاجة إلى أدوات أفضل لتحديد المرضى المعرضين للخطر في وقت مبكر'.
ونظرا إلى ندرة حالات الإصابة بسرطان الدماغ عند الأطفال، يواجه الباحثون صعوبة في جمع بيانات كافية. ولتجاوز هذا التحدي، تعاون الفريق مع عدة مؤسسات طبية أمريكية لتجميع قاعدة بيانات تحتوي على ما يقارب 4000 صورة رنين مغناطيسي لـ 715 طفلا.
ولتحقيق أقصى استفادة من هذه البيانات، استخدم الباحثون تقنية "التعلم الزمني"، التي تدرب نظام الذكاء الاصطناعي على تحليل التغيرات التي تطرأ على صور دماغ الطفل بمرور الوقت بعد الجراحة، مما يحسن قدرته على التنبؤ بعودة الورم.
ويتم تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي في المجال الطبي على تحليل صورة واحدة لاتخاذ قرار معين، لكن تقنية "التعلم الزمني" – التي لم تستخدم سابقا في هذا المجال – تعتمد على تحليل الصور المتعاقبة لتحديد احتمالية عودة الورم.
بدأ الباحثون بتدريب النموذج على ترتيب صور ما بعد الجراحة زمنيًا، ليتمكن من التقاط التغيرات الدقيقة بمرور الوقت، ثم عدّلوا النموذج ليربط هذه التغيرات بإمكانية حدوث انتكاس وعودة للسرطان.
وتوصل الباحثون إلى أن نموذج الذكاء الاصطناعي المعتمد على التعلم الزمني تمكن من التنبؤ بعودة الورم الدبقي سواء كان من الدرجة المنخفضة أو المرتفعة خلال سنة واحدة بعد العلاج، بدقة تتراوح بين 75% و 89%، وهي أعلى بكثير من دقة النماذج المعتمدة على صورة واحدة، والتي بلغت نحو 50% فقط. وكلما زاد عدد الصور المستخدمة بعد العلاج، تحسنت دقة النموذج، لكن التحسين استقر بعد استخدام 4 إلى 6 صور فقط.

جرب ميزات الذكاء الاصطناعي لدينا

اكتشف ما يمكن أن يفعله Daily8 AI من أجلك:

التعلم مع الذكاء الاصطناعيالتحقق من الحقائقتحويل النص إلى كلامملخص الذكاء الاصطناعي

أخبار ذات صلة

نافذة على العالم

منذ 4 أيام

• نافذة على العالم

أخبار العالم : العمل لساعات طويلة قد يغيّر في بنية أدمغتكم..هذا ما كشفته دراسة

الخميس 22 مايو 2025 10:30 صباحاً نافذة على العالم - دبي، الإمارات العربية المتحدة (CNN) -- كشفت دراسة جديدة أنّ العمل لساعات طويلة لا تقتصر تبعاته على الصحة فقط، بل قد تطال بنية الدماغ. وجدت الدراسة التي نُشرت في مجلة "الطب المهني والبيئي" تغييرات كبيرة في أدمغة الأشخاص الذين يعملون لساعات طويلة، وهو مزيج من الإجهاد البدني والعاطفي المفرط، بالإضافة إلى نقص في الراحة. أجرى البحث عالمان من جامعة تشونغ آنغ وجامعة يونسي في كوريا الجنوبية، حيث تتبّعا حالة 110 من العاملين في مجال الرعاية الصحية، تم توزيعهم على مجموعتين: "مجموعة العمل المفرط" و"مجموعة العمل غير المفرط". في كوريا الجنوبية، حيث تُعد 52 ساعة عمل أسبوعيًا الحد القانوني الأعلى، أصبح الإفراط في العمل مصدر قلق للصحة العامة. تكوّنت مجموعة العاملين لساعات مفرطة، الذين يعملون 52 ساعة وما فوق في الأسبوع، من 32 شخصًا كانوا، في المتوسط، أصغر سنًا، وأقل خبرة وظيفية، مقارنةً بمن يعملون عدد ساعات اعتيادية. من خلال مقارنة بيانات من دراسة مختلفة وفحوصات التصوير بالرنين المغناطيسي (MRI)، تمكن الباحثون من استخدام تقنية تصوير عصبي لتحليل حجم أدمغة هؤلاء العاملين. أتاحت لهم هذه التقنية بتحديد الفروقات بمستويات المادة الرمادية في مناطق مختلفة من الدماغ ومقارنتها، في حين مكّنهم استخدام تحليل قائم على أطلس دماغي من التعرف إلى البنى المختلفة في صور الدماغ، وتصنيفها بدقة. قد يهمك أيضاً أفاد الباحثون في بيان صحفي أن "الأشخاص الذين عملوا 52 ساعة وما فوق أسبوعيًا، أظهروا تغييرات كبيرة في مناطق الدماغ المرتبطة بالوظائف التنفيذية وتنظيم المشاعر، بخلاف المشاركين الذين عملوا ساعات اعتيادية". شملت مناطق الدماغ التي أظهرت زيادة في الحجم كلاً من التلفيف الجبهي الأوسط، الذي يلعب دورًا رئيسيًا في الوظائف المعرفية، والانتباه، والذاكرة، والعمليات المرتبطة باللغة، بالإضافة إلى القشرة المعزولة (الإنسيولا) التي تشارك في معالجة المشاعر، والوعي الذاتي، وفهم السياق الاجتماعي. يعتقد الباحثون أن نتائجهم تشير إلى "علاقة محتملة" بين زيادة عبء العمل وحدوث تغيّرات في هذه الأجزاء من الدماغ، ما يوفر أساسًا بيولوجيًا للتحديات المعرفية والعاطفية التي يبلّغ عنها الأشخاص الذين يعانون من الإفراط في العمل. قال جون يول تشوي، المؤلف المشارك للدراسة وأستاذ مساعد بقسم الهندسة الطبية الحيوية في جامعة يونسي، لـCNN إن هذه التغيرات "قد تكون قابلة للعكس جزئيًا على الأقل"، إذا تم تقليل الضغوط البيئية، لكن العودة إلى الحالة الأصلية للدماغ قد تستغرق وقتًا أطول بكثير. دليل جديد مهم كانت أبحاث سابقة وجدت أيضًا أدلّة على الآثار السلبية لساعات العمل الطويلة على الصحة. في عام 2021، قدّرت دراسة مشتركة بين منظمة العمل الدولية (ILO) ومنظمة الصحة العالمية (WHO) أنّ الإفراط في العمل يُسبّب أكثر من 745 ألف حالة وفاة خلال عام واحد. كما تبين أن ساعات العمل الطويلة تزيد من خطر الإصابة بمرض السكري لدى النساء وتسهم بتدهور القدرات الإدراكية. رغم أنّ العواقب السلوكية والنفسية للعمل المفرط معروفة جيدًا، إلا إنّ الآليات العصبية والتغيّرات التشريحية الأساسية ما زالت أقل فهمًا. وقال فرانك بيغا الذي قاد دراسة WHO-ILO في عام 2021، إنّ النتائج الجديدة تمثل "دليلًا جديدًا مهمًا" يمكن أن يساعد على فهم أفضل لكيفية تأثير ساعات العمل الطويلة "بشكل جذري" على الصحة الجسدية للعاملين. وأضاف بيغا، وهو موظف فني في منظمة الصحة العالمية، غير مشارك في الدراسة الأخيرة، أن البحث يدعم نتائج WHO-ILO بأن ساعات العمل الطويلة تسهم بأكبر عبء مرضي بين جميع مخاطر العمل المعروفة حتى الآن. لكنّه أشار إلى أنّ حجم العينة الصغير في الدراسة، وتركّزها فقط على العاملين في مجال الرعاية الصحية بكوريا الجنوبية يُصعّب تعميم نتائجها، مضيفًا: "هناك حاجة إلى إجراء مزيد من الدراسات على مجموعات سكانية مختلفة". قد يهمك أيضاً رأى الباحثون أنه "رغم وجوب تفسير النتائج بحذر بسبب الطبيعة الاستكشافية لهذه الدراسة الأولية، إلا أنها تمثل خطوة أولى مهمة في فهم العلاقة بين العمل المفرط وصحة الدماغ". أما بالنسبة لأي شخص مضطر للعمل لساعات طويلة، فقد يكون لديه أساس علمي لتقليص وقته في العمل. وأوضح بيغا أن "الحكومات، وأرباب العمل، والعاملين يمكنهم جميعًا اتخاذ إجراءات لحماية صحة العاملين والحدّ من ساعات العمل الطويلة"، مستشهدًا بالقوانين واللوائح والسياسات التي يمكن أن تضمن ساعات عمل صحية. كتب مؤلفو الدراسة: "تُبرز النتائج أهمية التعامل مع العمل المفرط كمشكلة صحية مهنية". ولفت جوني جيفورد، الزميل البحثي الرئيسي في معهد دراسات العمل ببرايتون، إنجلترا، وغير المشارك في الدراسة إلى أنّ البحث "يؤكد بعض الأسباب الفسيولوجية التي تجعل العمل لساعات طويلة يؤثر على رفاهيتنا"، مضيفًا أنّ "استخدام معدّات مسح الدماغ لتقديم تفسيرات عصبية يوفر دليلاً قويًا جديدًا يربط العمل المفرط بتغييرات هيكلية في أجزاء الدماغ المرتبطة بالوظائف التنفيذية وتنظيم المشاعر". وأكدّ جيفورد أنه "رغم أن الدراسة صغيرة وتضم 110 عاملين في الرعاية الصحية بكوريا فقط، إلا أنها تعتمد على مقاييس عصبية قوية وتتناول الآليات الأساسية (مثل العمل المفرط والإرهاق) التي يمكن أن تؤثر على أي شخص، ما يؤكد على نتائج الدراسة".

نافذة على العالم

١١-٠٥-٢٠٢٥

• نافذة على العالم

صحة وطب : حالة نادرة لمتلازمة الرأس المدلى بسبب المخدرات.. اعرف رأي الطب

الأحد 11 مايو 2025 05:45 مساءً نافذة على العالم - وثّق أطباء فى جامعة أصفهان للطب فى إيران حالة شاب يبلغ من العمر 23 عاما، سقط رأسه بزاوية 90 درجة بسبب عدم قدرة عضلات رقبته على تحملها، وثبت أنه يعاني من متلازمة الرأس المتدلى (CKS)، التي تعتبر حالة طبية خطيرة ونادرة حيث تتميز بضعف عضلات الرقبة الباسطة، مما يجعلها غير قادرة على تحمل وزن الرأس. وأشار الأطباء، إلى أنه عادة ما ترتبط هذه الحالة بحالات عصبية عضلية مختلفة، بما فى ذلك اعتلال عضلى فى "الميتوكوندريا"، واعتلال عضلى خلقى، ومرض العصبون الحركى، أو تشوهات تشريحية، مثل كبر حجم الرأس بشكل غير طبيعى، إلا أن أطباء فى جامعة إيرانية أبلغوا مؤخرا عن حالة غير موثقة سابقًا لمتلازمة الرأس المتدلى ناجمة عن سنوات من تعاطى المخدرات، بحسب oddity central. وحول ذلك تحدث اليوم السابع مع الدكتور أمجد إبراهيم أستشاري المخ والأعصاب في القصر العيني، والذي أوضح أن متلازمة الرأس المتدلي تعتبر حالة طبية نادرة تُميز بضعف شديد في عضلات الرقبة، ما يؤدي إلى صعوبة أو عدم القدرة على رفع الرأس، فيبدو وكأنه يتدلى إلى الأمام أو الأسفل بشكل مستمر. أسباب الإصابة بمتلازمة الرأس المتدلي وهنا بعض الأسباب المؤدية للإصابة بمتلازمة الرأس المتدلي، ومنها: اضطرابات عصبية عضلية مثل، الحثل العضلي، أو التصلب الجانبي الضموري (ALS)، أو الوهن العضلي الوبيل، أو شلل الأطفال، أو اعتلال العضلات الالتهابي (مثل التهاب العضلات الشديد)، لافتا أن بعض الأشخاص يصابون بهذه المتلازمة نتيجة لأسباب ناتجة عن إصابات في العمود الفقري العنقي، كما أنه أحياناً قد تكون مرتبطة بالعمر وتدهور طبيعي في العضلات والعمود الفقري. أعراض متلازمة الرأس المتدلي أكد استشاري المخ والأعصاب، أن هناك العديد من الأعراض المتربطة بمتلازمة الرأس المتدلي، ومنها: تدلي الرأس إلى الأمام وصعوبة إبقائه منتصبًا ألم في الرقبة أو الكتفين ضعف عام في عضلات الرقبة والظهر العلوي كيف يتم تشخيص متلازمة الرأس المتدلي؟ هناك العديد من الفحصوات التي يجب علي الشخص المصاب القيام بها لتحديد الإصابة بمتلازمة الرأس المتدلي، ومنها: فحص عصبي تصوير بالرنين المغناطيسي (MRI) تخطيط كهربائي للعضلات (EMG) تحاليل دم للبحث عن أمراض مناعية أو عضلية. ما هو علاج متلازمة الرأس المتدلي؟ يعتمد علاج متلازمة الرأس المتدلي علي علاج السبب الرئيسي إن وجد أو تم إكتشافه، بالإضافة إلي علاج طبيعي لتقوية عضلات الرقبة، والقيام بدعامة للرقبة للمساعدة في دعم الرأس. وفي بعض الحالات، قد يكون العلاج معتمد علي جراحة أو حقن محدده إذا كانت هناك تشنجات عضلية. ما هي علاقة متلازمة الرأس المتدلي والمخدرات؟ بعض أنواع المخدرات (وخاصة التي تؤثر على الجهاز العصبي المركزي أو العضلات) قد تسبب: ضعفاً عاماً في العضلات اعتلال الأعصاب الطرفية تلفاً في النخاع الشوكي أو الدماغ نقص فيتامينات مهمة مثل B1 وB12 نتيجة سوء التغذية مع الإدمان، مما يؤدي إلى ضعف عضلي حاد هذا الضعف يمكن أن يشمل عضلات الرقبة، فيؤدي إلى متلازمة الرأس المتدلي.

بوابة ماسبيرو

٣٠-٠٤-٢٠٢٥

• بوابة ماسبيرو

ابتكار واعد.. نظام ذكاء اصطناعي يتنبأ بعودة أورام الدماغ بدقة غير مسبوقة

طور باحثون نظام ذكاء اصطناعي قادر على التنبؤ بعودة أورام الدماغ لدى الأطفال من خلال تحليل متسلسل لصور الرنين المغناطيسي (MRI). ويعتمد هذا النظام على تقنية تعرف باسم (التعلم الزمني) temporal learning، تتيح له معالجة عدة صور طبية مأخوذة بعد العلاج، وقد تفوق بنحو ملحوظ على النماذج التقليدية التي تعتمد على صورة واحدة فقط. يعد هذا النهج واعدا في تقليل عدد الصور المطلوبة لتتبع حال الطفل الذي شفي من السرطان؛ مما يقلل القلق الذي يعيشه الأهل، مع تمكين الأطباء من التدخل المبكر والموجه عندما يكون خطر الانتكاس مرتفعا. ومن المتوقع إجراء تجارب سريرية مستقبلية للتحقق من فعالية هذا النظام في الواقع العملي. وأصبح الذكاء الاصطناعي أداة مهمة لتحليل الكميات الضخمة من الصور الطبية، وغالبا ما يكتشف تغيرات قد يغفل عنها الأطباء. وفي مجال علاج أورام الدماغ لدى الأطفال، يمتلك الذكاء الاصطناعي القدرة على تحسين مراقبة حالات الإصابة بالأورام الدبقية (Gliomas)، وهي أورام قابلة للعلاج غالبًا، لكنها قد تعاود الظهور بعد مدة من العلاج. وقد تعاون باحثون من مركز Mass General Brigham مع مستشفى بوسطن للأطفال (Boston Children's Hospital)، ومركز Dana-Farber/Boston Children's Cancer and Blood Disorders Center، لتطوير نظام تعلم عميق يحلل سلسلة من صور الدماغ بعد العلاج. وقد دربوا النموذج على اكتشاف العلامات المبكرة لاحتمالية عودة الورم. ونشرت نتائج هذا البحث في مجلة New England Journal of Medicine AI . وقال الباحث الرئيسي الدكتور Benjamin Kann من برنامج الذكاء الاصطناعي في الطب (Artificial Intelligence in Medicine (AIM) Program) التابع لمركز Mass General Brigham: 'العديد من الأورام الدبقية لدى الأطفال يمكن علاجها بالجراحة فقط، لكن عودة الورم قد تكون كارثية. ومن الصعب التنبؤ بمن هم أكثر عرضة للانتكاس، لذا يخضع الأطفال لفحوص رنين مغناطيسي متكررة لسنوات؛ مما يشكل عبئا نفسيا وجسديا على المرضى وعائلاتهم. لذلك، نحن بحاجة إلى أدوات أفضل لتحديد المرضى المعرضين للخطر في وقت مبكر'. ونظرا إلى ندرة حالات الإصابة بسرطان الدماغ عند الأطفال، يواجه الباحثون صعوبة في جمع بيانات كافية. ولتجاوز هذا التحدي، تعاون الفريق مع عدة مؤسسات طبية أمريكية لتجميع قاعدة بيانات تحتوي على ما يقارب 4000 صورة رنين مغناطيسي لـ 715 طفلا. ولتحقيق أقصى استفادة من هذه البيانات، استخدم الباحثون تقنية "التعلم الزمني"، التي تدرب نظام الذكاء الاصطناعي على تحليل التغيرات التي تطرأ على صور دماغ الطفل بمرور الوقت بعد الجراحة، مما يحسن قدرته على التنبؤ بعودة الورم. ويتم تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي في المجال الطبي على تحليل صورة واحدة لاتخاذ قرار معين، لكن تقنية "التعلم الزمني" – التي لم تستخدم سابقا في هذا المجال – تعتمد على تحليل الصور المتعاقبة لتحديد احتمالية عودة الورم. بدأ الباحثون بتدريب النموذج على ترتيب صور ما بعد الجراحة زمنيًا، ليتمكن من التقاط التغيرات الدقيقة بمرور الوقت، ثم عدّلوا النموذج ليربط هذه التغيرات بإمكانية حدوث انتكاس وعودة للسرطان. وتوصل الباحثون إلى أن نموذج الذكاء الاصطناعي المعتمد على التعلم الزمني تمكن من التنبؤ بعودة الورم الدبقي سواء كان من الدرجة المنخفضة أو المرتفعة خلال سنة واحدة بعد العلاج، بدقة تتراوح بين 75% و 89%، وهي أعلى بكثير من دقة النماذج المعتمدة على صورة واحدة، والتي بلغت نحو 50% فقط. وكلما زاد عدد الصور المستخدمة بعد العلاج، تحسنت دقة النموذج، لكن التحسين استقر بعد استخدام 4 إلى 6 صور فقط.