الصين تطور شبكة عصبية تتعلم ذاتيا تساعد في تشخيص وعلاج سرطان الكبد
طور باحثون صينيون شبكة عصبية مع خصائص التعلم العميق الحوسبي لوضع تقييم لنوع من سرطان الكبد بدقة عالية، ويظهر النموذج إمكانية المساعدة في علاج سرطان الكبد.
ويعد سرطان الخلايا الكبدية النوع الأكثر شيوعًا من سرطان الكبد الأولى وغالبًا ما يحدث للأشخاص الذين يعانون من أمراض الكبد المزمنة، مثل تليف الكبد الناجم عن التهاب الكبد بي أو التهاب الكبد سي؛ حيث أنه ثالث الأسباب الرئيسية للوفيات المرتبطة بالسرطان في جميع أنحاء العالم.
ورغم أهمية التصنيف النسيجي لسرطان الكبد في التشخيص السريري والعلاج والتنبؤ، إلا أن تقييم الدرجات لسرطان الخلايا الكبدية من صور الأشعة يمثل تحديا للأطباء المهنيين، لذلك يجب عليهم الاعتماد بشكل كبير على تجاربهم السابقة.
ومع إظهار تقنيات تعلم الآلة آفاقا واعدة في تحليل الصور الطبية في السنوات الأخيرة، فقد اقترح الباحثون إنشاء شبكات عصبية حاسوبية لتصنيف الأنواع الفرعية لسرطان الخلايا الكبدية.
وقام باحثون من معهد سوتشو للهندسة والتكنولوجيا الحيوية والأكاديمية الصينية للعلوم والمستشفى الثاني لجامعة سوتشو ومؤسسات بحثية أخرى بتطوير الشبكة العصبية لتصنيف سرطان الخلايا الكبدية من خلال الجمع بين شبكتين عصبيتين كلاسيكيتين وتدريب الشبكة باستخدام صور رنين مغناطيسي نووي محسَّنة لـ75 مريضا.
وأفاد الباحثون في دورية "الحاسبات في علم الأحياء والطب" بأن نموذجهم المقترح حقق دقة قدرها 83 في المائة في تصنيف سرطان الخلايا الكبدية.
وقال الباحثون إن هذا النموذج حقق نتائج مثل تلك التي يحققها الأطباء من ذوي الخبرة، مما يدل على أن تقنيات تعلم الآلة يمكن أن تحقق أداءً عاليًا عند العمل على مهام تصنيف الصور الصعبة.
وفي الدراسات المستقبلية، يخطط الباحثون لدمج النموذج في نظام تشخيص وعلاج سرطان الكبد، والذي من المتوقع أن يساعد الأطباء على وضع خطط جراحية أفضل لمرضى سرطان الكبد.
