الذكاء الاصطناعي يساعد في تحسين التنبؤ بتفاقم هشاشة العظام في الركبة

يُظهر نموذج مدعوم بالذكاء الاصطناعي نتائج واعدة أولية في تحسين التنبؤات بشأن احتمال تفاقم هشاشة العظام في الركبة قريبًا.

يجمع النموذج بين معلومات التصوير بالرنين المغناطيسي والمعلومات الكيميائية الحيوية والمعلومات السريرية للمريض.

نشر تينج وانج من الصين وزملاؤه هذا النموذج في مجلة PLOS Medicine.

خشونة الركبة

في حالة خشونة الركبة، يتآكل غضروف مفصل الركبة تدريجيًا، مسببًا الألم والتصلب.

يُقدر عدد المصابين بهذا المرض حول العالم بـ 303.1 مليون شخص، وقد يتطلب الأمر استبدال الركبة بالكامل.

إن القدرة على التنبؤ بشكل أفضل بكيفية تفاقم خشونة الركبة في المستقبل القريب قد تساعد في تحديد العلاج المناسب في الوقت المناسب.

تشير الأبحاث السابقة إلى أن النماذج الحاسوبية التي تجمع بين أنواع متعددة من البيانات - بما في ذلك نتائج التصوير بالرنين المغناطيسي للمريض، والتقييمات السريرية، وفحوصات الدم والبول الكيميائية الحيوية - قد تُعزز هذه التنبؤات.

لم يُبلّغ على نطاق واسع عن دمج جميع أنواع المعلومات الثلاثة في نموذج تنبؤي واحد.

ولسد هذه الفجوة، استخدم وانغ وزملاؤه بيانات من اتحاد المؤشرات الحيوية لهشاشة العظام التابع لمؤسسة المعاهد الوطنية للصحة، شملت 594 شخصًا مصابًا بهشاشة العظام في الركبة، بما في ذلك نتائج اختباراتهم الكيميائية الحيوية، وبياناتهم السريرية، وما مجموعه 1753 صورة بالرنين المغناطيسي للركبة، أُجريت على مدى عامين.

باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي، استخدم الباحثون نصف البيانات لتطوير نموذج تنبؤي يجمع أنواع البيانات الثلاثة.

ثم استخدموا النصف الآخر لاختبار النموذج، الذي أطلقوا عليه اسم "نموذج الأنسجة الحاملة للحمل الإشعاعي بالإضافة إلى المؤشر الحيوي الكيميائي والمتغير السريري" (LBTRBC-M).

وفي الاختبارات، أظهر LBTRBC-M دقة جيدة في استخدام التصوير بالرنين المغناطيسي والبيانات الكيميائية الحيوية والسريرية للمريض للتنبؤ بما إذا كان سيعاني خلال العامين المقبلين من تفاقم الألم وحده، أو تفاقم الألم إلى جانب تضييق المساحة المفصلية في الركبة (مؤشر على تدهور هيكلي)، أو تضييق المساحة المفصلية وحدها، أو عدم تفاقم الألم على الإطلاق.

كما طلب الباحثون من سبعة أطباء مقيمين استخدام النموذج لمساعدتهم في التنبؤ بتفاقم هشاشة العظام في الركبة، ووجدوا أن النموذج أدى إلى تحسين دقتهم من 46.9% إلى 65.4%.

تشير هذه النتائج إلى أن نموذجًا مثل LBTRBC-M قد يُحسّن رعاية مرضى هشاشة العظام في الركبة.

ومع ذلك، لا تزال هناك حاجة إلى مزيد من تحسين النموذج والتحقق منه لدى مجموعات إضافية من المرضى.

وقال الباحثون: "تظهر دراستنا أن الجمع بين التعلم العميق والتصوير بالرنين المغناطيسي الطولي والعلامات الحيوية الكيميائية يحسن بشكل كبير من التنبؤ بتطور هشاشة العظام في الركبة - مما يتيح التدخل المبكر والأكثر تخصيصًا".