صورة واحدة قد تكشف فرص النجاة.. كيف يساعد الذكاء الاصطناعي في اختيار علاج السرطان؟

ماذا لو استطاع الطبيب معرفة المزيد عن قدرة مريض السرطان على تحمل العلاج من خلال صورة عادية لوجهه؟ قد تبدو الفكرة أقرب إلى الخيال العلمي، لكنها أصبحت محور دراسة طبية حديثة، طور خلالها باحثون نظامًا يعتمد على الذكاء الاصطناعي لتحليل ملامح الوجه واستخلاص مؤشرات مرتبطة بالعمر البيولوجي ومخاطر الوفاة لدى المرضى.

وجاء الابتكار من مؤسسة ماس جنرال بريجهام “Mass General Brigham” الطبية الأمريكية، ونُشرت نتائجه في مجلة “The Lancet Digital Health”، ليفتح مجالًا جديدًا أمام تطوير أدوات قد تساعد الأطباء مستقبلًا على اتخاذ قرارات علاجية أكثر ملاءمة للحالة الجسدية لكل مريض.

وتكمن أهمية الدراسة في سؤال يتجاوز قدرات التكنولوجيا: هل يمكن لمعلومة مستخلصة من صورة بسيطة أن تسهم في تحسين جودة الرعاية الصحية، خصوصًا عندما يواجه الطبيب قرارًا يتعلق بعلاج مكثف أو جراحة كبرى؟

كيف يقرأ الذكاء الاصطناعي ملامح الوجه؟

طوَّر الباحثون نموذجًا أساسيًّا دُرِّب على أكثر من 40 مليون صورة للوجوه، شملت فئات عمرية وخلفيات عرقية متنوعة، بهدف تعلم أنماط بصرية يمكن الاستفادة منها في تقييم مؤشرات مرتبطة بالصحة.

ومن هذا النموذج، اشتق الفريق أداتين متكاملتين؛ الأولى“FAHR-FaceAge”، التي تقدِّر العمر البيولوجي الظاهري للمريض من ملامح وجهه، والثانية “FAHR-FaceSurvival”، التي تقدِّر مخاطر الوفاة مباشرة من الصورة، دون الاعتماد على حساب العمر البيولوجي أولًا.

ورغم انطلاق الأداتين من النموذج نفسه، فإن كلًا منهما يلتقط معلومات مختلفة؛ إذ تركز الأولى على الثنيات الممتدة من الأنف إلى جانبي الفم، ومنطقة الجبهة أعلى محجري العينين والصدغين، بينما تحلل الثانية المناطق أسفل العينين وحول جسر الأنف.

وأوضح الباحث هوجو آيرتس، أحد كبار المشرفين على الدراسة، أن تدريب نموذج أساسي بهذا الحجم يسمح بتطوير مؤشرات صحية متعددة من صور الوجوه، بدلًا من إنشاء نموذج مستقل من البداية لكل استخدام طبي جديد.

ماذا كشفت النتائج؟

اختبر الباحثون العلاقة بين تقديرات العمر الظاهري والنتائج الصحية لدى مرضى سرطان تلقوا العلاج الإشعاعي في الولايات المتحدة، خلال فترة متابعة بلغ متوسطها أربع سنوات.

وأظهرت النتائج أن المرضى الذين قدَّرت الأداة أن أعمارهم الظاهرية تزيد على أعمارهم الحقيقية بخمس سنوات أو أكثر سجلوا خطر وفاة أعلى بنسبة 21% مقارنة بالمجموعة المرجعية.

وفي المقابل، انخفض الخطر النسبي بنسبة 17% لدى المرضى الذين بدوا أصغر من أعمارهم الفعلية بخمس سنوات أو أكثر.

وتعبر هذه النسب عن اختلافات إحصائية بين مجموعات الدراسة، ولا تعني أن النظام يستطيع تحديد موعد وفاة شخص بعينه أو ضمان بقائه على قيد الحياة.

كما رصد الباحثون ارتباط التدخين والإفراط في تناول الكحول وتعاطي المخدرات بمؤشرات التقدم في العمر الظاهري، فيما حافظت أداة تقدير العمر على نتائج مستقرة نسبيًّا رغم اختلاف الإضاءة، وزوايا التصوير، وتعبيرات الوجه، والمكياج.

ولم تتأثر تقديرات العمر الظاهري بدرجة كبيرة بمعظم عمليات التجميل التي اختبرها الباحثون، في حين ظهرت اختلافات طفيفة بعد عمليات تجميل الأنف.

وتشير النتائج إلى أن ملامح الوجه قد تحمل معلومات ترتبط بالحالة الصحية العامة، بما يتيح مستقبلًا تقييم المرضى من منظور أوسع من أعمارهم المسجلة في الملفات الطبية.

هل تساعد صورة الوجه على اختيار العلاج؟

قبل التوصية بعلاج إشعاعي مكثف أو جراحة كبرى، يحتاج الطبيب إلى تقدير قدرة جسم المريض على تحمل العلاج ومضاعفاته المحتملة.

ويرى الدكتور ريموند ماك، اختصاصي علاج الأورام بالإشعاع في ماس جنرال بريجهام، أن تقدم السكان في العمر يزيد الحاجة إلى وسائل أكثر دقة لتقييم الاحتياطي البدني والضعف الجسدي قبل اتخاذ القرارات العلاجية.

ومن هنا تظهر الفائدة المحتملة لتحليل الوجه؛ فقد توفر صورة عادية مؤشرًا إضافيًّا يساعد على تقييم الحالة الصحية، إلى جانب الفحوص والتقديرات الطبية المعتادة.

وإذا أمكن تطوير أداة منخفضة التكلفة وسهلة الاستخدام لهذا الغرض، فهل تساعد مستقبلًا على تحسين الوصول إلى تقييمات صحية أكثر دقة؟

يفتح السؤال بُعدًا تنمويًّا يتعلق بجودة الرعاية وإتاحتها، خصوصًا أن الابتكار الطبي يكتسب قيمة أكبر عندما تصبح فوائده قابلة للوصول إلى فئات متنوعة من المرضى.

وتنسجم هذه الغاية مع الهدف الثالث من أهداف التنمية المستدامة، المعني بالصحة الجيدة والرفاه، ولا سيما الغاية 3.8 المرتبطة بالتغطية الصحية الشاملة وإتاحة خدمات صحية أساسية جيدة، لكن الوصول إلى هذه المرحلة سيحتاج إلى أدلة إضافية تؤكد دقة التقنية وفائدتها في البيئات الطبية المختلفة.

عندما تصبح صورة الوجه معلومة طبية

يطرح استخدام صور الوجوه في تقييم المخاطر الصحية تساؤلات تتعلق بخصوصية المرضى وحدود الاعتماد على النتائج التي تنتجها الأنظمة الذكية.

فالصورة التي قد تساعد الطبيب على فهم الحالة الجسدية تحمل أيضًا معلومات شخصية تستدعي الحماية، كما أن التقديرات الإحصائية تحتاج إلى تفسير طبي يراعي ظروف المريض وتاريخه الصحي.

وتكتسب هذه الاعتبارات أهمية خاصة لأن الباحثين ما زالوا يدعون إلى إجراء دراسات إضافية قبل استخدام الأداتين على نطاق سريري واسع.

وشدد ريموند ماك على أن الهدف من التقنية هو دعم القرارات العلاجية الشخصية، مع الحفاظ على دور الطبيب في تفسير النتائج واختيار العلاج المناسب.

وتعكس هذه الدراسة مسارًا متناميًا لاستخدام الذكاء الاصطناعي في تحليل الصور الطبية. وفي تطبيق آخر، تناولت مؤسسة حماة الأرض تقنية تعتمد على صور الأشعة للتنبؤ بخطر الإصابة بسرطان الثدي، بما يوضح تنوع المؤشرات التي يمكن للأدوات الذكية استخلاصها لدعم تقييم المخاطر الصحية.

مستقبل الرعاية يبدأ من فهم الإنسان

يقدم الابتكار الجديد تصورًا لكيفية الاستفادة من الصور العادية في تطوير أدوات مساعدة للطب الشخصي، لكنه يضع أمام الباحثين مسئولية إثبات دقته وفاعليته قبل إدخاله ضمن الممارسات العلاجية المعتادة.

وتكشف التجربة عن قضية أوسع تتناولها مؤسسة حماة الأرض في معالجاتها للابتكار والتنمية: كيف يمكن تحويل التقدم التكنولوجي إلى منفعة صحية ملموسة، مع الحفاظ على خصوصية الإنسان ودوره في القرارات التي تمس حياته؟

فقد يستطيع الذكاء الاصطناعي استخراج مؤشرات يصعب ملاحظتها بالعين المجردة، لكن الاستفادة الطبية منها ستظل مرتبطة بالبحث العلمي والتقييم الدقيق والحكم السريري.

وفي رحلة علاج مريض السرطان، قد تصبح صورة الوجه يومًا ما مصدرًا لمعلومة إضافية تساعد الطبيب، بينما يبقى مستقبل المريض أكبر من أن تختصره صورة أو نتيجة خوارزمية واحدة.