ما دور الذكاء الاصطناعي في تحديد خطر الإصابة بالمياه الزرقاء؟

المياه الزرقاء أو الجلوكوما، هي مرض يصيب العصب البصري ويؤدي إلى فقدان البصر.

يتسبب المرض في تلف العصب البصري بسبب ارتفاع ضغط السائل داخل العين.

ويعد تاتشخيص في مراحله المبكرة أمرًا بالغ الأهمية، حيث يمكن أن يؤدي العلاج المبكر إلى إبطاء تطور المرض أو الوقاية منه تمامًا.

ومع ذلك، يمكن أن يكون التشخيص في مراحله المبكرة أمرًا صعبًا، حيث لا تظهر أي أعراض في البداية.

يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي في تحديد خطر الإصابة بالمياه الزرقاء من خلال تحليل صور شبكية العين.

ويمكن لأجهزة الذكاء الاصطناعي اكتشاف علامات مبكرة للمرض، مثل تغيرات في شكل العصب البصري أو في بنية الشبكية.

جاء ذلك بحسب دراسة حديثة نشرتها الدورة العلمية البريطانية Journal of Ophthalmology المتخصصة في طب العيون.

رصد احتمالات الإصابة بالمياه الزرقاء

ونجح فريق بحثي من مستشفى جامعة سول الوطنية في كوريا الجنوبية في تطوير ثلاث معادلات خوارزمية خاصة بالذكاء الاصطناعي تستطيع رصد أي مؤشرات مبكرة على احتمالات الإصابة بالمياه الزرقاء التي تؤدي إلى تلف العصب البصري.

واستعرض الباحثون بيانات صحية تخص 12 الف و458 مريضا يشتبه أنهم يعانون من أعراض مبكرة تنذر بإصابتهم بمرض المياه الزرقاء.

وبحسب الموقع الإلكتروني "ميديكال إكسبريس" المتخصص في الأبحاث العلمية، استخلص الباحثون من بين هذه المجموعة 210 حالات مرضية أصيبت بالفعل بالمرض، و105 حالات لم تظهر عليهم أعراض المرض.

وجرى إجراء فحص دوري كل ستة أشهر لهذه الحالات على مدار سبع سنوات على الأقل.

ورصد الباحثون العلامات المرضية التي تدل على احتمالات الإصابة بالمياه الزرقاء بعد معاينة صور الشبكية لجميع المتطوعين المشاركين في التجربة، مع تغذية هذه البيانات داخل منظومة الذكاء الاصطناعي.

علاوة على معلومات أخرى تتعلق بالسن والجنس وضغط الدم والوزن وبيانات تخص العصب البصري والقرنية.

التنبؤ بسير تطور المرض

واستطاعت المعادلات الخوارزمية رصد مؤشرات الإصابة بالمياه الزرقاء لدى المتطوعين والتنبؤ بسير تطور المرض، بدقة تتراوح نسبتها من 91% إلى 99%.

وخلص الفريق البحثي إلى أن "هذه النتائج تشير إلى إمكانية تطويع الذكاء الاصطناعي للتنبؤ باحتمالات الإصابة بالجلوكوما اعتمادا على صور الشبكية.

وإن كان من الضروري تدريب منظومات الذكاء الاصطناعي وتغذيتها بمزيد من قواعد البيانات من أجل تحسين نتائج التشخيص التي تتوصل إليها.