الذكاء الاصطناعي ومشكلات العالم الصعبة ─ الطب واكتشاف الأدوية
العلوم والمعرفة التي يقدّمها الذكاء الاصطناعي، حسب التخصص
خلاصة RSS · 17 عنصر
إطار تعلّم عميق هرمي قابل للتفسير للكشف عن سرطان الرئة والقولون
العنوان الأصلي: An interpretable hierarchical deep learning framework for lung and colon cancer detection
يصعب تصنيف سرطان الرئة والقولون من صور الأنسجة المرضية لأن الفئات تبدو متشابهة وتتباين مورفولوجيا الأنسجة، كما أن نماذج التعلّم العميق التقليدية لا توفر شفافية تُذكر. قسّم المؤلفون المهمة ذات الفئات الخمس إلى مراحل من الخشن إلى الدقيق: أولًا السليم مقابل السرطاني، ثم مصنِّف متخصص لفئات الأنسجة السليمة أو للأنواع الفرعية للسرطان، مع اختيار أفضل بنية لكل مرحلة. حقق الإطار دقة بلغت 98.50% على مجموعة LC25000 و82.01% على مجموعة LungHist700 المستقلة، واستُخدمت أساليب Grad-CAM وGrad-CAM++ وLIME وOcclusion Sensitivity لإبراز مناطق الصورة التي تقف وراء تنبؤاته.
التنبؤ بسرطان الخلايا الكبدية بالاعتماد على الذكاء الاصطناعي لدى الأفراد غير المصابين بعدوى HBV أو HCV في عصر MASLD
العنوان الأصلي: Artificial intelligence-based prediction of hepatocellular carcinoma in individuals without HBV or HCV infection in the MASLD era
تستهدف إرشادات المراقبة الحالية لسرطان الكبد (HCC) بشكل رئيسي المصابين بتليّف الكبد أو التهاب الكبد الفيروسي. بنى الباحثون نموذجًا للذكاء الاصطناعي للتنبؤ بخطر الإصابة بسرطان الخلايا الكبدية لدى الأشخاص غير المصابين بالتهاب الكبد الفيروسي، باستخدام بيانات نحو 7.96 مليون بالغ كوري جنوبي خضعوا لفحص صحي. ومن بين اثني عشر نموذجًا جرت مقارنتها، حقق نموذج MHA_DNN أفضل أداء وحافظ على دقة ثابتة في مجموعة تحقق مستقلة. وكان مؤشر الكبد الدهني والدهون الثلاثية أكثر المتنبئات تأثيرًا، مما يشير إلى دعم مراقبة مخصصة قائمة على الأيض.
إطار تعلّم عميق متعدد المهام للتنبؤ الآلي بالحالة الصحية من صور قاع شبكية العين باستخدام الانتباه الهجين والذكاء الاصطناعي القابل للتفسير
العنوان الأصلي: A multi task deep learning framework for automated health condition prediction from retinal fundus images using hybrid attention and explainable AI
تتعامل نماذج التعلّم العميق الحالية لصور قاع شبكية العين مع مهمة واحدة فقط، وتوفّر قابلية محدودة للتفسير، وتواجه صعوبة في التعامل مع الاختلافات بين مجموعات البيانات. يقترح المؤلفون شبكة متعددة المهام تصنّف شدة اعتلال الشبكية السكري، والغلوكوما، ومرحلة AMD، ومخاطر القلب والأوعية الدموية من صورة واحدة في تمريرة أمامية واحدة، مع تفسيرات Grad-CAM. وقد حققت دقة بلغت 94.7% وAUC بقيمة 0.978 عبر أربع مجموعات بيانات، متفوقةً إحصائيًا على جميع النماذج أحادية المهمة، وحققت AUC لا تقل عن 0.951 في التقييم عبر مجموعات البيانات دون تدريب مسبق (zero-shot).
إطار متكامل يجمع بين الآلات الآلية وتعلم الآلة لتشخيص الصحة النفسية بذكاء
العنوان الأصلي: An automata-machine learning integrated framework for intelligent mental health diagnostics
غالبًا ما يمرّ الاكتئاب بين الطلاب دون اكتشاف حتى يصبح خطيرًا، ولذلك يلزم التنبؤ المبكر به. جمع المؤلفون بين النمذجة السلوكية القائمة على الآلات منتهية الحالات والتعلّم الآلي، فولّدوا ميزات من الحالات العاطفية للطلاب ودمجوا الميزات المتكررة. وباستخدام مجموعة نماذج تضم الغابة العشوائية وKStar، ارتفعت الدقة من 82.02% كخط أساس بالغابة العشوائية إلى 96.88% مع الميزات القائمة على الآلات منتهية الحالات. ويذكر المؤلفون أن هذا النهج يُبقي الميزات قابلة للتفسير والتتبّع.
إطار تحقق متعدد المراحل لاستخراج المعلومات السريرية واسعة النطاق بشكل موثوق باستخدام النماذج اللغوية الكبيرة
العنوان الأصلي: A multi-stage validation framework for trustworthy large-scale clinical information extraction using large language models
يتطلب التحقق من صحة النماذج اللغوية الكبيرة في استخراج المعلومات السريرية عادةً توصيفًا يدويًا مكلفًا. اقترح المؤلفون إطار عمل متعدد المراحل يجمع بين الترشيح القائم على القواعد، والتأصيل الدلالي، وتقييم النموذج اللغوي الكبير الحكم، ومراجعة الخبراء، وتحليل الصلاحية التنبؤية. وعند تطبيقه على تشخيصات اضطرابات تعاطي المواد في 919,783 ملاحظة سريرية، أزال 14.59% من عمليات الاستخراج الإيجابية للنموذج اللغوي الكبير باعتبارها غير مدعومة أو غير معقولة. وحقق النموذج اللغوي الكبير الأساسي درجة F1 بلغت 0.80 مقارنةً بتقييمات الحكم، وتنبأت التشخيصات التي استخرجها بالانخراط اللاحق في الرعاية التخصصية على نحو أفضل من خطوط الأساس المعتمدة على البيانات المنظمة.
الذكاء الاصطناعي يكتشف مرض القلب التاجي من صور الوجه واللسان في اختبار صغير
العنوان الأصلي: AI detects coronary heart disease from face and tongue photos in small test
دربت دراسة جديدة من الصين نظام ذكاء اصطناعي على صور للوجه واللسان للكشف عن مرض القلب التاجي. وفي اختبار صغير، حدد النظام بشكل صحيح جميع المرضى المصابين بمرض القلب التاجي.
تحديد أصوات الرئة العرضية لدى الأطفال المصابين بأمراض تنفسية في بنغلاديش باستخدام الذكاء الاصطناعي والتسمّع الرقمي
العنوان الأصلي: Identification of adventitious lung sounds in children with respiratory illnesses in Bangladesh using artificial intelligence and digital auscultation
تتميز إرشادات التدبير المتكامل لأمراض الطفولة بحساسية عالية ونوعية منخفضة في تشخيص الالتهاب الرئوي. سجّل العاملون الصحيون في بنغلاديش أصوات الرئة لدى أطفال دون سن الخامسة يُشتبه في إصابتهم بالالتهاب الرئوي باستخدام سماعة طبية رقمية، وقورنت خوارزمية ذكاء اصطناعي بلجنة من أطباء الأطفال. كشفت الخوارزمية الأصوات غير الطبيعية بحساسية 61.8% ونوعية 60.7% إجمالًا، و63.5% و66.8% في حالات الالتهاب الرئوي وفق IMCI. ويصف المؤلفون ذلك بأنه أداء متوسط، مع الحاجة إلى تحسين تصنيف التسجيلات التي يتعذّر تفسيرها.
التوسيم الذاتي لهوامش الاستئصال الجراحي باستخدام نموذج تأسيسي
العنوان الأصلي: Autonomous labeling of surgical resection margins using a foundation model
يتأثر تقييم هوامش الاستئصال الجراحي في علم الأمراض بأخطاء الحبر اليدوي وتشوه الأنسجة وتلف الكي الحراري. طوّر المؤلفون شبكة حبر افتراضي تستخدم نموذجًا تأسيسيًا مجمّدًا ومصنّفًا صغيرًا لرسم الهامش على صور الشرائح الكاملة دون حبر فعلي. وعلى 20 شريحة من كتل أنسجة لم يسبق عرضها، بلغت دقة على مستوى المناطق نحو 73.3% وأنتجت تراكبات طابقت نوعيًا تعليقات الخبراء التوضيحية. النتائج إثبات للمفهوم وتحتاج إلى تحقق في مجموعات سريرية أكبر.
التنميط السريري للدهون البنية البشرية بمساعدة الذكاء الاصطناعي
العنوان الأصلي: Artificial intelligence-enabled clinical phenotyping of human brown fat
لطالما افتقرت الأبحاث إلى طرق لقياس نشاط النسيج الدهني البني (BAT) لدى البشر على نطاق واسع. وباستخدام بيانات 101,243 مريضًا في مركز كبير لعلاج السرطان، قاس المؤلفون نشاط BAT بشكل شبه آلي لدى نحو 8,700 مريض باستخدام التعلم الآلي. وارتبط ارتفاع نشاط BAT، وبخاصة في المخزن الإبطي، بانخفاض احتمال الإصابة بأمراض القلب والأيض وبتوزيع أكثر صحة للدهون البيضاء.
نموذج أساسي شامل لاستعادة الصور الطبية متعددة الوسائط وتحسينها
العنوان الأصلي: An all-in-one foundation model for multimodal medical image restoration and enhancement
AMIFound هو نموذج أساسي يستعيد الصور الطبية ويحسّنها عندما تتدهور بسبب الضوضاء أو آثار الحركة أو ضعف التباين أو التصوير بجرعة منخفضة، عبر سبع وسائط تشمل التصوير المقطعي المحوسب والرنين المغناطيسي والتصوير المقطعي بالإصدار البوزيتروني والتنظير الداخلي والموجات فوق الصوتية وقاع العين والأشعة السينية. وقد دُرّب على 3.76 مليون صورة مقترنة، وتفوق على 38 نموذجًا أساسيًا خاصًا بمهام محددة وعامًا في مقاييس جودة الصورة وتقييم الأطباء واختبارات المتانة. كما حسّنت الصور المعززة 44 مهمة للكشف عن الأمراض، والتنبؤ بمرحلة الورم، وتصنيف مخاطر البقاء على قيد الحياة في سرطان الرئة ذي الخلايا غير الصغيرة.
إشارات خفية في النوم يمكنها التنبؤ بالصحة المستقبلية
العنوان الأصلي: Hidden signals in sleep can predict future health
يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي استخراج أنماط فسيولوجية من ليلة نوم واحدة لا تلتقطها مقاييس النوم التقليدية، وترتبط هذه الأنماط بالأمراض والوفيات. وتشير ورقتان حديثتان، في Nature Communications وNature Medicine، إلى أن بيانات النوم تحتوي على معلومات صحية أكثر بكثير مما يستخرجه الأطباء والباحثون حاليًا. كما تشير الأدلة المتزايدة إلى أن تغيرات النوم قد تظهر قبل تشخيص المرض.
يميّز تحليل التعلم الآلي لنقل الجسيمات بفعل الأهداب بين خلل الحركة الهدبي الأولي والأهداب الطبيعية
العنوان الأصلي: Machine learning analysis of cilia driven particle transport distinguishes primary ciliary dyskinesia from normal cilia
خلل الحركة الهدبية الأولي (PCD) حالة وراثية تتميز باضطراب حركة الأهداب، ولا يزال تشخيصه صعبًا. طوّر المؤلفون CiliaTracks، وهو إطار للتعلّم الآلي يحلّل انتقال الجسيمات على خلايا مجرى الهواء المستزرعة التي تُلتقط بالمجهرية عالية السرعة. وقد صنّفت نماذج التعلّم الآلي الكلاسيكية وشبكة عصبية التفافية التسجيلات من 14 فردًا مصابًا بـ PCD و10 متبرعين أصحاء بدقة بلغت 95-97%.
تقسيم أورام الدماغ باستخدام تسوية المخطط التكراري المحسّنة بسرب الجسيمات وشبكة U-Net قائمة على VGG19
العنوان الأصلي: Brain tumor segmentation using particle swarm optimized histogram equalization and a VGG19 based U-Net
تقسيم أورام الدماغ في التصوير بالرنين المغناطيسي بطيء وعرضة للأخطاء ويتأثر بتحيز المشغّل، كما أن نماذج التعلم العميق تفتقر غالبًا إلى قابلية التفسير. يقترح المؤلفون SPOHE-VGGNet، الذي يجمع بين U-Net معدّلة وVGG-19 وتسوية مخطط تكراري محسّنة بسرب الجسيمات لتعزيز تباين صور الرنين المغناطيسي. وقد حقق معاملات Dice بلغت 0.9522 (الورم السحائي) و0.9428 (الورم الدبقي) و0.9518 (ورم الغدة النخامية) على مجموعة بيانات Figshare، و0.9463 لتقسيم الورم الكامل على BraTS 2021، مع أن المؤلفين يذكرون أن التحقق الخارجي والحجمي والمتمحور حول الأطباء لا يزال مطلوبًا قبل الاستخدام السريري.
إطلاق العنان لنماذج Earth AI الأساسية الجيومكانية الكوكبية من أجل الصحة العامة العالمية
العنوان الأصلي: Unlocking Earth AI’s planetary geospatial foundation models for global public health
غالبًا ما تتباطأ قرارات الصحة العامة بسبب تأخر الإبلاغ وعزل البيانات في صوامع منفصلة وندرتها. يضغط نموذج Population Dynamics Foundation Model (PDFM) من Google اتجاهات البحث التي تحافظ على الخصوصية، والتنقل البشري، وكثافة البيئة المبنية، والعوامل البيئية في تضمينات للمواقع. ويمكن إدخال هذه التضمينات في النماذج الوبائية القائمة دون ضبط دقيق خاص بكل مهمة، وقد عُرضت خمس دراسات حالة مع شركاء.
خط معالجة قائم على التعلم العميق للتمييز بين اعتلال عضلة القلب الضخامي والداء النشواني القلبي باستخدام تخطيط صدى القلب ثنائي الأبعاد متعدد المناظر
العنوان الأصلي: A deep learning-driven pipeline for differentiating hypertrophic cardiomyopathy from cardiac amyloidosis using 2D multi-view echocardiography
يصعب التمييز بين اعتلال عضلة القلب الضخامي (HCM) والداء النشواني القلبي (CA) في تخطيط صدى القلب لأن مظهرهما متشابه. طوّرت الدراسة إطارًا للتعلم العميق يصنّف صور تخطيط صدى القلب ثنائية الأبعاد إلى خمسة مقاطع ذات صلة سريرية، ويستخرج السمات من كل مقطع ثم يدمجها. وفي التحقق المتقاطع بخمسة أجزاء على 212 مريضًا بـ HCM و119 مريضًا بـ CA و200 مريض في المجموعة الضابطة، بلغت الدقة 0.83 والحساسية 0.81 والنوعية 0.89 ومقياس micro-F1 0.82، ويصف المؤلفون الإطار بأنه أداة تشخيصية موثوقة.
تركيبة جديدة تساعد لقاحات الحمض النووي الريبي على تحمل درجات الحرارة المرتفعة
العنوان الأصلي: New formulation helps RNA vaccines withstand high temperatures
تتطلب لقاحات الحمض النووي الريبي (RNA) عادةً تخزينًا شديد البرودة، لذلك استخدم باحثو MIT خوارزمية ذكاء اصطناعي لتعديل التركيبة المحيطة بالجسيمات النانوية الدهنية التي تنقل لقاحات mRNA. وتنبأت الخوارزمية بالتركيبات المثلى، مما قلّل عدد التجارب المطلوبة وسرّع التطوير. وظلّت اللقاحات الناتجة مستقرة لمدة تصل إلى عام في درجة حرارة الغرفة أو شهرين عند نحو 100°F، وفي الفئران أنتج لقاح لـ Covid-19 استجابة مناعية بقوة استجابة لقاح RNA مشابه للقاح Moderna.
تقدير خطر الانتحار من النصوص
العنوان الأصلي: Estimating suicide risk from text
يُعدّ تحديد الأشخاص المعرّضين لخطر مرتفع للانتحار أولوية للمستشارين أثناء أزمات الصحة النفسية. طوّر باحثون في معهد ماكغفرن في MIT أداة لمعالجة اللغة تبحث في النصوص عن كلمات وعبارات مرتبطة بـ 49 عامل خطر للانتحار لتقدير خطر الفرد. وفي المحادثات النصية مع مستشاري الأزمات، تنبأت الأداة بخطر الانتحار بدقة، ومع مزيد من التحقق يمكن أن تدعم تقييم الخطر في البيئات السريرية وبيئات دعم الأزمات.