DeepFAN يحصل على شهادة الفئة III ويحسّن تشخيص سرطان الرئة

نشر فريق دولي من الأطباء والمطورين في مجلة Nature Cancer نتائج تقييم DeepFAN، وهو نظام ذكاء اصطناعي للتعامل مع العُقيدات الرئوية في صور التصوير المقطعي المحوسب (CT). اجتازت الخوارزمية تجربة متعددة المراكز وفق تصميم MRMC (قرّاء متعددون، حالات متعددة) مع مقارنة بالأزواج، وحسّنت بشكل ملحوظ تشخيص سرطان الرئة لدى أخصائيي الأشعة المبتدئين. والنظام حاصل بالفعل على شهادة جهاز طبي من الفئة الثالثة، أي أنه تجاوز مرحلة النموذج البحثي الأولي.

اختبار على من يحتاج إلى المساعدة أكثر من غيره

اختار الباحثون لاختبار النظام فئة صعبة لكنها عملية: أطباء الأشعة قليلو الخبرة. فهم في الغالب أول من يطّلع على صور CT للصدر في مستشفيات المقاطعات والمدن، ويتوقف على تقريرهم ما إذا كان المريض سيخضع للمتابعة أم لفحوصات إضافية.

يُعدّ تصميم MRMC من أكثر الطرق صرامة لتقييم مساعد الذكاء الاصطناعي في الأشعة. يقيّم عدة أطباء المجموعة نفسها من الحالات في وضعين: بشكل مستقل، وبمساعدة تلميحات الخوارزمية. ويزيل التصميم المزدوج أبرز عامل مشوِّش، وهو الفروق بين الأطباء وبين المرضى، إذ تُقارَن النتائج لدى الأشخاص أنفسهم على الصور نفسها. كما أن إشراك عدة مراكز يقلّل احتمال أن يعمل النموذج جيدًا على بيانات مستشفى واحد فقط.

من يقف وراء العمل

جمع المشروع جهات أكاديمية وسريرية وتجارية:

• جامعة هونغ كونغ — الجانب البحثي ومؤلفو الدراسة المنشورة في Nature Cancer؛
• مستشفى Union Medical College في بكين (北京协和医院) — أحد أبرز المراكز السريرية في الصين؛
• مستشفى الشعب التابع لجامعة بكين؛
• المستشفى الثالث في ووهان؛
• المستشفى المركزي في مدينة هوانغشي؛
• Deepwise (深睿医疗) — شركة متخصصة في الذكاء الاصطناعي للتصوير الطبي، وتتولى الجانب المتعلق بالمنتج.

ويعكس هذا التكوين نموذجًا شائعًا في الطب الصيني: تقدّم المستشفيات الكبرى في العاصمة الخبرة والبيانات، وتوفّر المستشفيات الإقليمية ضغط عمل واقعيًا، ويتولى الشريك الصناعي تحويل الخوارزمية إلى منتج قابل للحصول على الشهادة.

ماذا تعني شهادة الفئة III

في نظام التنظيم الصيني، الفئة الثالثة هي أعلى فئات المخاطر للأجهزة الطبية. وعلى البرمجيات التي تؤثر في وضع التشخيص أن تخضع لتقييم سريري وأن تثبت سلامتها وفعاليتها. وبالنسبة إلى أدوات الذكاء الاصطناعي، يمثل ذلك عائقًا جدّيًا: فكثير من النماذج يبقى في حدود الأبحاث والعروض التوضيحية، ولا يصل إلى التسجيل إلا القليل منها.

اجتمعت في DeepFAN ثلاثة عناصر نادرًا ما تتوافر معًا:

• نشر في مجلة متخصصة هي Nature Cancer؛
• تحقق متعدد المراكز وفق تصميم MRMC؛
• تسجيل الجهاز ضمن أعلى فئة مخاطر.

أين يفيد ذلك في العيادة

يولّد فحص سرطان الرئة بالتصوير المقطعي منخفض الجرعة تدفقات ضخمة من الصور، بينما يزداد عدد أخصائيي الأشعة ذوي الخبرة ببطء أكبر. وإذا كان الذكاء الاصطناعي يرفع فعلًا جودة القراءة لدى الأخصائيين الشباب، فإنه يعمل كأداة لتقليص الفجوة بين المستشفيات المركزية والطرفية. فالطبيب المبتدئ يحصل على رأي ثانٍ لحظة القراءة، لا بعد صدور التقرير.

ويكتسب السابقة نفسها أهمية بالنسبة إلى السوق. فالذكاء الاصطناعي الطبي يُقيَّم بشكل متزايد بحسب تأثيره في عمل الطبيب، لا بحسب مقاييس الخوارزمية على مجموعة اختبار مغلقة. وبالنسبة إلى المستشفيات، هذه هي اللغة التي يُتخذ بها قرار الشراء. أما بالنسبة إلى المطورين فهي نموذج يُحتذى: تصميم سريري بمشاركة قرّاء حقيقيين، ومواقع متعددة، ووضع تنظيمي معتمد. والخطوة التالية أمام DeepFAN هي تأكيد النتائج في الممارسة اليومية ودمجه في محطات عمل أخصائيي الأشعة، حيث يجب ألا تؤدي التلميحات إلى إبطاء القراءة.