الذكاء الاصطناعي لاختيار علاج ارتفاع ضغط الدم لدى الأطفال: نموذج من معهد موسكو للفيزياء والتكنولوجيا يتوقع الدواء المناسب بدقة 98%

ارتفع عدد الأطفال المصابين بارتفاع ضغط الدم الشرياني في روسيا خلال السنوات الخمس الماضية بنسبة 17%. ويختار الأطباء العلاج بالتجربة والخطأ: يصفون أحد خمسة أدوية مسموح بها، ثم ينتظرون النتيجة 2–3 أشهر. وقد طورت أناستاسيا آدامسون، طالبة الماجستير في معهد موسكو للفيزياء والتكنولوجيا (MIPT)، نموذجًا للتعلم الآلي يعالج هذه المشكلة: فهو يحلل 154 مؤشرًا سريريًا ويتنبأ بالدواء الفعّال بدقة 98%، ما يتيح للأطباء اختيار العلاج الصحيح من المحاولة الأولى.

أشهر من الانتظار بلا جدوى

يزداد ارتفاع ضغط الدم الشرياني في سن الطفولة انتشارًا. وعلى السطح يبدو الحل بسيطًا: يختار الطبيب دواءً واحدًا من خمسة أدوية معتمدة ويبدأ العلاج. لكن هنا تكمن الصعوبة الجوهرية في الطب، وهي خصوصية كل جسم. فقد يكون ليزينوبريل (Лизиноприл) فعّالًا لدى طفل، بينما يستجيب طفل آخر بشكل أفضل لأملوديبين (Амлодипин)، ويفلح نيبيفولول (Небиволол) مع ثالث، ويحتاج رابع إلى نهج مركّب. والطبيب لا يعرف ذلك مسبقًا.

إذا كان الاختيار غير موفق، يضيع شهر أو شهران هباءً. وفي هذه المدة يبقى ضغط الدم لدى الطفل مرتفعًا، وتتعرض الأوعية لعبء إضافي، ويزداد خطر تضخم البطين الأيسر ومضاعفات أخرى. ثم يُوصف دواء جديد ويبدأ الانتظار من جديد. ولا يقتصر أثر هذه الدورة المتكررة من الأخطاء على صحة المريض، بل يمتد إلى نفسية الطفل أيضًا، إذ تترك أشهر عدم اليقين والعلاج غير الفعّال بصمتها عليه.

كيف يتنبأ النموذج بالنتيجة

درّبت آدامسون الخوارزمية على بيانات 272 مريضًا. لكن الأهم ليس كمّ البيانات وحده، بل تعدد طبقاتها. إذ يأخذ النموذج في الحسبان 154 مؤشرًا تغطي الصورة السريرية الكاملة للطفل:

• الديموغرافيا: العمر، الوزن، مؤشر كتلة الجسم، الطول
• القلب: الفحص بالموجات فوق الصوتية للقلب، أبعاد البطين الأيسر، تخطيط صدى القلب
• الجهاز الوعائي: الفحص بالموجات فوق الصوتية للشرايين السباتية، سمك الطبقة المتوسطة الباطنة
• ديناميكا الدم: ضغط الدم الانقباضي والانبساطي في ظروف مختلفة
• الحالة الهرمونية: مستويات الرينين والألدوستيرون والكاتيكولامينات
• التشخيص المخبري: وظائف الكلى والكبد، الشوارد، تحليل البول

تعالج خوارزمية التعلم الآلي هذه الفسيفساء من البيانات وتكتشف أنماطًا خفية فيها. فهي تدرك أي تركيبات من المؤشرات تدل على فاعلية كل دواء. والنتيجة: يتنبأ النموذج بدقة 98% بأي الأدوية الخمسة سيفلح مع هذا الطفل تحديدًا، وذلك قبل وصف الدواء الأول.

اكتشافات الأطباء بالأرقام

والأمر الأكثر إثارة أن النموذج رصد علاقات إحصائية كان الأطباء يشتبهون بها منذ سنوات دون أن يتمكنوا من إثباتها بصرامة. فقد أظهر مثلًا ارتباطًا واضحًا بين زيادة وزن الطفل والفاعلية العالية لدواء ليزينوبريل (Лизиноприл) في هذه الفئة الفرعية. وكان الأطباء يلاحظون ذلك في ممارستهم، لكن لم يكن هناك توثيق رسمي له.

«هذا ليس بديلًا عن الطبيب، بل أداة دعم قوية»، تقول آدامسون.

ويبقى القرار النهائي بيد طبيب الأطفال أو أخصائي القلب. لكن الأخصائي بات الآن يحصل على نصيحة قائمة على أسس علمية بدلًا من التخمين المحض.

ماذا يعني هذا لطب الأطفال

تُظهر دراسة آدامسون كيف يندمج الذكاء الاصطناعي في الممارسة الطبية الفعلية. فبدلًا من التجارب العشوائية، سيكون بحوزة الطبيب توقّع مخصّص يستند إلى تحليل البيانات الضخمة. ويعني ذلك تقليص مدة اختيار العلاج من أشهر إلى أيام، وتقصير فترات ارتفاع الضغط غير المضبوط، وخفض خطر المضاعفات لدى كل مريض.

الذكاء الاصطناعي هنا ليس ساحرًا، بل مساعد يوسّع إمكانات الطبيب التشخيصية والعلاجية.