طور مهندسو الطب الحيوي في جامعة ديوك بالولايات المتحدة نظام تصوير مبتكرا يسخّر قوة الذكاء الاصطناعي لتصوير خلايا الشبكية الفردية بشكل أفضل من التقنيات الأكثر تكلفة.

يمكن لهذا التقدم، حسب تقرير نشره موقع "ميديكال إكسبرس" وترجمته "عربي21"، أن يحسن بشكل كبير قدرات الطب الحديث على التشخيص والرصد لمجموعة من الأمراض.



وتلعب شبكية العين، وهي طبقة رقيقة من الخلايا الحساسة للضوء في الجزء الخلفي من العين، دورا حيويا في تحويل المعلومات البصرية ونقلها إلى الدماغ. وباعتبارها امتدادا للجهاز العصبي المركزي، تُوفّر للباحثين وسيلة فريدة وغير جراحية لتصوير الخلايا العصبية على المستوى الخلوي. 

قال سادي سينا فارسيو، أستاذ الهندسة الطبية الحيوية وطب العيون في جامعة ديوك: "تُستخدم خلايا الشبكية هذه كبدائل لدراسة أمراض الدماغ، مثل الزهايمر والتصلب اللويحي. التصوير الدقيق بالغ الأهمية للكشف المبكر. فمع صور أكثر وضوحا، يُمكننا تحديد الأمراض مبكرا وتقييم العلاجات التجريبية بفعالية أكبر من طرق تصوير الدماغ الأخرى". 


بحسب التقرير، فإن الطريقة الأكثر شيوعا لتصوير خلايا الشبكية هي تنظير العين بالضوء الماسح الضوئي البصري التكيفي (AOSLO).

تُكوّن صور AOSLO التقليدية فقط من الضوء المنعكس مباشرة عن الشبكية. ومع ذلك، غالبا ما تحتوي هذه الصور على تشوهات مُضللة، مما دفع أنظمة AOSLO الحديثة إلى دمج معلومات غير متحدة البؤر من الضوء المنعكس بشكل غير مباشر لتحليل خلايا الشبكية. 

أوضح فارسيو قائلا: "تستخدم طرق AOSLO غير البؤرية عادة مستشعرين فقط لالتقاط الضوء المتناثر. ورغم أن هذه الطريقة توفر رؤى من زاوية واحدة، إلا أنها لا تفي برصد شكل وحالة بنية الشبكية بشكل كامل. على سبيل المثال، قد يتم تحديد الأوعية الدموية الأفقية بشكل صحيح، بينما تُغفل الأوعية الدموية الرأسية". 

اعتمدت الجهود المبذولة لمواجهة هذا التحدي على مستشعرات إضافية، توفر معلومات مفصلة عن البنى الدقيقة، ولكنها تتطلب معدات باهظة الثمن ومعقدة. كبديل، يمكن للباحثين تعديل موضع المستشعر بعد كل مسح، إلا أن هذه الطريقة تزيد بشكل كبير من وقت التصوير، مما يؤثر على راحة المريض وسلامته. 

وللتغلب على هذه القيود، طور فارسيو وفريقه نهجا جديدا يُسمى AOSLO المضغوط بعمق (DCAOSLO). تستخدم هذه الطريقة الاستشعار المضغوط، وهي تقنية لمعالجة الإشارات لا تتطلب سوى إسقاطات قليلة من الأنسجة المصورة لإعادة بناء الصور بسرعة.
 
باستخدام مجموعة من المرايا الصغيرة المائلة عبر برنامج لجمع انعكاسات ضوء شبكية العين، يلتقط نظام DCAOSLO  خصائص أساسية دون الحاجة إلى المسح الضوئي لكل مستشعر على حدة، وهو إجراء يستغرق وقتا طويلا كما هو الحال في نظام AOSLO القياسي. تُعالج البيانات بعد ذلك بواسطة خوارزمية ذكاء اصطناعي لإنشاء صور كما لو كانت مُولّدة من مستشعرات متعددة. 

صرح جونغوان بارك، طالب دكتوراه في مختبر فارسيو والمؤلف الأول للورقة البحثية: "يستطيع نظام DCAOSLO التقاط الضوء المتناثر في وقت واحد من 12 موضعا للمستشعر باستخدام مستشعرين فقط، مع تقليل التكلفة ووقت التصوير بشكل كبير مقارنة بنظام AOSLO التقليدي".


وأضاف: "تعديلات الأجهزة لدينا طفيفة، ويمكن للباحثين دمجها بسهولة في إعدادات AOSLO الحالية". 

لإثبات قدرات نظام DCA OSLO، استخدمه الفريق لتصوير هياكل شبكية مختلفة لدى أشخاص أصحاء ومريضين. لم يُحسّن النظام صور القضبان والمخاريط وخلايا الأوعية الدموية فحسب، بل حقق أيضا سرعات تصوير أسرع بنحو 100 مرة من إعدادات AOSLO التقليدية.  

قال فارسيو: "لن تحظى أنظمة تصوير الشبكية أحادية الخلية، بما فيها AOSLO، باعتماد سريري واسع النطاق إلا إذا أمكن إجراء التصوير بسرعة ودقة وفعالية من حيث التكلفة. يُعد DCAOSLO أداة تشخيصية عملية قادرة على إحداث نقلة نوعية في إدارة الأمراض العصبية، والقلبية الوعائية، والسكري، وأمراض الشبكية". 

المصدر: عربي21

كلمات دلالية: سياسة اقتصاد رياضة مقالات صحافة أفكار عالم الفن تكنولوجيا صحة تفاعلي سياسة اقتصاد رياضة مقالات صحافة أفكار عالم الفن تكنولوجيا صحة تفاعلي تكنولوجيا علوم وتكنولوجيا علوم وتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي التصوير دراسة التصوير الذكاء الاصطناعي المزيد في تكنولوجيا علوم وتكنولوجيا علوم وتكنولوجيا علوم وتكنولوجيا علوم وتكنولوجيا علوم وتكنولوجيا علوم وتكنولوجيا تكنولوجيا تكنولوجيا تكنولوجيا سياسة تكنولوجيا تكنولوجيا تكنولوجيا تكنولوجيا سياسة اقتصاد رياضة صحافة قضايا وآراء أفكار عالم الفن تكنولوجيا صحة خلایا الشبکیة

إقرأ أيضاً:

كيف يقرأ الذكاء الاصطناعي أنشطتك من ساعتك الذكية؟

طوّر باحثون في جامعة ولاية واشنطن (WSU) خوارزمية حاسوبية مدعومة ببيانات ضخمة من الساعات الذكية للتعرف على مختلف أنشطة الحياة اليومية، من المهام المهنية إلى الأنشطة المنزلية والترفيهية.
وفي السابق، كان استخدام هذه الأجهزة يقتصر على رصد الحركات البسيطة مثل المشي أو الجلوس في بيئات مخبرية مضبوطة.
نُشرت الدراسة في مجلة IEEE لعلم المعلوماتية الطبية والصحية الحيوية، وحققت دقة بلغت 78%، ما يعزز إمكانات تحسين تقييم الصحة الإدراكية، ودعم إعادة التأهيل، وإدارة الأمراض، وتسريع التعافي بعد العمليات، بحسب موقع "ميديكال إكسبريس".
وقالت ديان كوك، أستاذة الجامعة والمشرفة على البحث: "لتحديد ما إذا كان الشخص بحاجة إلى رعاية، يجب معرفة مدى قدرته على أداء الأنشطة الأساسية مثل تناول الطعام، إدارة الأموال، أو قضاء المهام اليومية، فهذه مهارات جوهرية للاستقلالية".

- انظر أيضاً: كيف ينقذ الذكاء الاصطناعي الملايين من التسمم الغذائي؟

تحديات التقييم
يمثل تقييم قدرة المرضى أو كبار السن على إدارة حياتهم اليومية أحد أكبر تحديات الرعاية الصحية، إذ يحتاج الأطباء إلى بيانات شاملة عن القدرة على أداء الأنشطة الوظيفية والسلوكيات الموجهة نحو هدف.
كما أن جمع هذه المعلومات مثل دفع الفواتير أو الطهي أو التسوق، عملية معقدة ومتغيرة، سواء تم في العيادات أو عبر الأجهزة الذكية.
وأضافت كوك: "انخفاض الوعي بالحالة الإدراكية والبدنية مع التقدم في العمر تحدٍّ كبير، ووجود وسيلة آلية لرصد الحالة سيساعد على التدخل المبكر، والحفاظ على الصحة والاستقلالية، ويمهد لتطبيقات متقدمة في الصحة الرقمية والذكاء الاصطناعي".

- اقرأ أيضاً: ابتكار أداة ذكاء اصطناعي لعلاج أحد أخطر أمراض العيون

جمع البيانات
جمع باحثو "WSU" بيانات النشاط على مدى سنوات عبر دراسات عدة. وذكرت كوك: "كلما أجرينا دراسة تجمع بيانات من الساعات الذكية، أضفنا سؤالاً في تطبيق جمع البيانات يطلب من المشاركين تحديد النشاط الذي يقومون به في تلك اللحظة، وهكذا حصلنا على عدد كبير من المشاركين من دراسات متعددة، ثم بدأنا نختبر قدرتنا على التعرف على الأنشطة".
وشارك 503 شخصاً في هذه الدراسات خلال ثماني سنوات، وطُلب منهم في أوقات عشوائية على مدار اليوم اختيار نشاطهم من قائمة تضم 12 فئة، مثل إنجاز المهام اليومية، النوم، السفر، العمل، تناول الطعام، الاختلاط الاجتماعي، أو الاسترخاء.
كما اختبر الفريق عدة أساليب ذكاء اصطناعي لقياس القدرة على التعميم بين مختلف المشاركين.

- طالع أيضاً: الذكاء الاصطناعي يسلّح جهاز المناعة بـ"صواريخ" لمهاجمة الخلايا السرطانية

نموذج واعد
أنشأ الباحثون قاعدة بيانات تضم أكثر من 32 مليون نقطة معنونة، لكل منها دقيقة واحدة من النشاط، ودربوا نموذج ذكاء اصطناعي للتنبؤ بالنشاط الوظيفي بدقة بلغت 77.7%.
وأوضحت كوك: "التعرف على النشاط خطوة أساسية لفهم أنماط السلوك والتغيرات فيها، ويمكن استخدامه لتقدير مؤشرات الصحة مثل الإدراك والاستقلالية".
ويأمل فريق البحث في توظيف النموذج مستقبلاً في مجالات مثل أتمتة التشخيصات الطبية ودراسة الروابط بين السلوك والصحة والجينات والبيئة، مع إتاحة البيانات، بعد إزالة المعلومات التعريفية، للباحثين الآخرين للاستفادة منها.

أمجد الأمين (أبوظبي)

أخبار ذات صلة «يوتيوب» تختبر أداة ذكاء اصطناعي تتيح معرفة عمر المستخدم 3.5 مليار سجلّ طبي في منصة «ملفي» بأبوظبي

مقالات مشابهة

  • بسبب الذكاء الاصطناعي.. وظائف ستختفي بحلول 2050
  • آباء الذكاء الاصطناعي يحذرون من خطر انقلاب التقنية على البشر
  • الذكاء الاصطناعي وفوائده
  • أبرز أدوات الذكاء الاصطناعي للطلاب في 2025
  • "غوغل" ستستخدم الذكاء الاصطناعي لاستطلاع آراء الأميركيين
  • الذكاء الاصطناعي يسرّع تطوير اللقاحات والعلاجات
  • كيف يقرأ الذكاء الاصطناعي أنشطتك من ساعتك الذكية؟
  • عمرو الليثي: الذكاء الاصطناعي قادر على إنتاج أخبار وهمية
  • الذكاء الاصطناعي في تشخيص الأورام «خطر»
  • د. محمد بشاري يكتب: الإفتاء في زمن الذكاء الاصطناعي