⬤ أعلنت شركة Microsoft مؤخراً عن إطلاقها نموذجاً أساسياً لعلوم دراسة الأمراض، مما سيقدم خاصية التشخيص السريري للأمراض.

⬤ سيحمل النموذج اسم GigaPath، وهو أول نموذج ذكاء اصطناعي توليدي تم تدريبه باستخدام بيانات طبية واقعية لتحسين دقته.

⬤ لا يزال النموذج في مراحله الأولى حالياً، لكن تأمل الشركة أن يقدم عوناً للأطباء والعاملين في المجال الصحي لتلافي التشخيصات الخاطئة.

تتعمق Microsoft أكثر فأكثر في المجال الطبي السريري، وذلك يتّضح من إعلانها الأخير عن تطوير نموذج أساسي لعلوم دراسة الأمراض بالشراكة مع مجموعة Providence Health System وجامعة واشنطن. خوضاَ في التّفاصيل، استفادت الشركة من مجهودها الكبير وتقدمها في مجال الذكاء الاصطناعي التوليدي لإطلاق GigaPathGigaPath، وهو أول نموذج أساسي لشريحة كاملة للتّشخيص الرّقميّ للأمراض، والّذي دّرّب مسبقاً على بيانات واقعية.

إنّ عملية تحويل شريحة مجهرية قياسية لأنسجة الورم إلى صورة رقمية عالية الدقة متوفرة على نطاق واسع. ومع ذلك، فإن التحليل الذي يُجرى بعد رقمنة هذه الشرائح أمر بالغ الأهمية، حيث غالباً ما تحتوي الصور على ملايين من نقاط البيانات التشخيصية والإنذارية الرئيسية. في مثل هذه الحالات، يمكن لأدوات مثل GigaPath الارتقاء بهذه العملية بشكل كبير عن طريق إجراء تحليل كامل للشريحة لاستخلاص المعلومات ذات الصلة.

في دراسة نُشرت في مجلة Nature، يشرح المبتكرون وراء GigaPath البحث ومجموعة متنوعة من تطبيقات لتحليل الأداة لصور تشخيص الأمراض. على سبيل المثال، وجدت الدراسة أن الأداة حسّنت من التصنيف الفرعي للسرطان لتسعة أنواع رئيسية من السرطان وتفوقت على جميع المناهج المنافسة في التصنيف الفرعي. تمثّل أحد مؤشّرات البحث الأخرى في اختبار فعالية صورة شريحة مجهريّة لتحديد ما إذا كان الورم يظهر طفرات جينية؛ حقق GigaPath مرة أخرى مستويات أداء عالية في 17 مهمة من أصل 18 متعلقة بهذا الأمر.

يوضح هويفنغ بون، المدير العام في Microsoft Health Futures، بحماس أن أدوات مثل GigaPath بالإضافة إلى العمل وراء النموذج الأساسي الذي يشغّلها توفر فرصاً لكسب كل من الإنتاجية والإبداع. يشير الأول إلى مقدار الوقت والجهد الذي يمكن أن يوفره هذا النوع من التقنيّة لعلماء الأمراض من خلال مساعدتهم على أتمتة المهام الروتينية، بينما يشير الثاني إلى حقيقة أن أدوات كهذه يمكنها أن تفتح مستويات جديدة من الرؤى والصّلات التي قد لا تكون مرئية تماماً بالعين المجردة، وذلك بالنظر إلى التدريب الواسع ونقاط البيانات التي تستند إليها هذه النماذج.

بإسهاب أكبر، يشرح جوناثان كارلسون، مدير أبحاث الإدارة في Microsoft Health Futures، أن التطبيقات السريرية لهذه التّقنية لا حصر لها، خاصة مع ظهور طرق جديدة لربط السمات التشريحية والسمات الجينية. بشكل شامل، تمهد هذه التّقنية، الطريق لتطورات جديدة وجريئة في عالم الطب الدقيق.

على الرغم من أن الطب الدقيق ليس مفهوماً جديداً، إلا أنه استقطب اهتماماً بارزاً في السنوات الأخيرة. يشير ذلك إلى العلم والنهج لفهم علاج الأمراض والوقاية منها من خلال أخذ التركيب الجيني والخصائص الفردية للشخص بعين الاعتبار. تًضخ مليارات الدولارات في هذا المجال مع تصاعد الأبحاث بشكل متزايد لإثبات قيمة هذه الصناعة.

ومع ذلك، فإن العمل في هذا المجال قد بدأ للتو، ولدى هذه الصّناعة طريق طويل فيما يتعلق بهذه الأدوات. بالنسبة إلى GigaPath، سيكون المبتكرون ورواد الصناعة أمام مهمّة تحديد كيفية دمج هذه التّقنيّة في البيئات السريرية على أرض الواقع وتوسيع نطاقها إلى المواضع ذات الصلة. ومع ذلك، إذا تم ذلك بشكل صحيح، وبما يضمن دقة نتائج الرعاية الصحية والخصوصية ومبادئ الاستخدام الخلّاق، فهناك إمكانات كبيرة لهذه التّقنية.

المرجع

{ إِنَّ اللَّهَ وَمَلَائِكَتَهُ يُصلُّونَ عَلَى النَّبِيِّ يَا أَيُّهَا الَّذينَ آمَنُوا صَلُّوا عَلَيْهِ وَسَلِّمُوا تسلِيماً } ﷺ

{ إِنَّ اللَّهَ وَمَلَائِكَتَهُ يُصلُّونَ عَلَى النَّبِيِّ يَا أَيُّهَا الَّذينَ آمَنُوا صَلُّوا عَلَيْهِ وَسَلِّمُوا تسلِيماً } ﷺ