تطوير برمجيات تعتمد على التعلم الآلي للكشف المبكر عن سرطان الكبد

طور باحثون خوارزميات برمجية جديدة تستخدم تقنيات التعلم الآلي للتنبؤ بخطر الإصابة بسرطان الكبد بدقة عالية، بالاعتماد فقط على البيانات الطبية القياسية المتاحة في السجلات الروتينية.

أفادت مجلة "Cancer Discovery" بأن هذه الخوارزميات تحلل الخصائص الديموغرافية للمرضى والبيانات المستخلصة من السجلات الطبية الإلكترونية ونتائج تحاليل الدم الروتينية. وقد تم تدريب النماذج باستخدام بيانات طبية لأكثر من نصف مليون شخص، جمعت من بنك البيانات الطبية الحيوية البريطاني وبيانات مرضى من الولايات المتحدة.

أظهرت النتائج المستخلصة من الدراسة أن ما يقارب 69% من حالات سرطان الكبد تم تشخيصها لدى أفراد لم يكن لديهم تاريخ سابق لأمراض الكبد، مما يؤكد القصور الحالي في أساليب الفحص المتبعة.

أثبت النموذج البرمجي الجديد تفوقاً في تحليل البيانات مقارنة بالطرق السريرية التقليدية؛ وقد تبين أن إضافة مؤشرات وراثية واستقلابية معقدة لم يُحسن من دقة التنبؤ بشكل ملحوظ، إذ كانت إضافة حوالي 15 مؤشراً قياسياً متاحاً في الممارسة الطبية اليومية كافية لتوفير تنبؤ فعال بالمرض.

يعتقد الباحثون أن هذه البرمجيات المبتكرة ستساعد الأطباء في تحديد المرضى الأكثر عرضة للخطر في المراحل المبكرة، وتوجيههم لإجراء فحوصات متقدمة، وهو أمر حاسم نظراً لأن سرطان الكبد غالباً ما يُشخص متأخراً، والكشف المبكر يعزز بشكل كبير فرص نجاح العلاج.

في سياق متصل، أشارت ليودميلا ميخاليفا، مديرة معهد بحوث مورفولوجيا الإنسان، إلى أن الإصابة بالتهاب الكبد الوبائي B تزيد من احتمالية الإصابة بسرطان الكبد بمعدل يصل إلى مائة ضعف.