قام الباحثون في معهد ماساتشوستس للتقنية MIT والذي يركز على هندسة الحاسب وتطوير الذكاء الاصطناعي، ببناء خوارزميتين للتعلم الآلي واللتان يمكنهما تشخيص سرطان البنكرياس بمستوى دقته أعلى من مستويات التشخيص الحالية، وقد تم تشكيل النموذجين معًا لإنشاء الشبكة العصبية PRISM وهو مصمم خصيصاً للكشف عن سرطان البنكرياس الغدي القنوي وهو أكثر الأشكال شيوعًا لسرطان البنكرياس.
تلتقط معايير فحص PDAC القياسية الحالية حوالي 10% من الحالات لدى المرضى الذين تم فحصهم بواسطة متخصصين، وبالمقارنة تمكن برنامج PRISM التابع لمعهد ماساتشوستس للتقنية من تحديد حالات PDAC بنسبة 35% من الحالات.
اقرأ أيضًا >> مؤسس OpenAI يطالب بدعم الزملاء العرب والفلسطينيين في الوسط التقني
وعلى الرغم من استخدام الذكاء الاصطناعي في مجال التشخيص ليس إنجازًا جديدًا تمامًا، إلا أن برنامج PRISM من معهد MIT يبرز السبب حول كيفية تطويره، فقد تمت البرمجة العصبية له بناء على الوصول إلى مجموعات متنوعة من السجلات الصحية الإلكترونية الحقيقية من المؤسسات الصحية في جميع أنحاء الولايات المتحدة.
كما تم تغذيته ببيانات أكثر من 5 مليون سجل صحي إلكتروني للمرضى، ما بين معلومات سريرية ومخبرية روتينية لإجراء التنبؤات، ويمثل تنوع سكان الولايات المتحدة تقدمًا كبيرًا مقارنة بنماذج PDAC الأخرى، والتي عادة ما تقتصر على مناطق جغرافية محددة مثل عدد قليل من مراكز الرعايا الصحية في الولايات المتحدة.
بدأ مشروع PRISM التابع لمعهد MIT للتقنية منذ أكثر من ست سنوات، والدافع وراء ذلك هو تشخيص الحالات مبكرًا لأن جميع المرضى الذين يتم تشخيصهم بهذا النوع يتم في سن الثمانين أي بعد فوات الأوان.
ويعمل الذكاء الاصطناعي من خلال تحليل التركيبة السكانية للمرضى والتشخيصات السابقة والأدوية الحالية والسابقة في خطط الرعاية ونتائج المختبرات، وبشكل جماعي يعمل النموذج على التنبؤ باحتمالية الإصابة بالسرطان من خلال تحليل بيانات السجل الصحي الإلكتروني.
