وتم تشكيل النموذجين معاً لإنشاء الشبكة العصبية PRISM للكشف عن سرطان البنكرياس الغدي القنوي PDAC خصيصاً، وهو الشكل الأكثر شيوعاً من سرطان البنكرياس.

تحسين دقة التشخيص

ويمكن للمعايير الحالية المستخدمة من قبل الأطباء، الكشف عن 10% فقط من حالات سرطان البنكرياس الغدي القنوي، في حين تمكن برنامج PRISM من تحديد حالات السرطان بنسبة وصلت إلى 35%.

وعلى الرغم من أن استخدام الذكاء الاصطناعي في مجال التشخيص ليس أمراً جديداً تماماً، إلا أن نظام PRISM قائم على قاعدة بيانات من أكثر من 5 ملايين سجل صحي من جميع أنحاء المؤسسات الصحية في الولايات المتحدة.

وأوضح كبير الباحثين كاي جيا “يستخدم النموذج البيانات السريرية والمخبرية الروتينية لإجراء تنبؤاته، ويمثل تقدماً كبيراً مقارنة بالنماذج التقليدية، والتي عادة ما تقتصر على مناطق جغرافية محددة مثل عدد قليل من مراكز الرعاية الصحية في الولايات المتحدة”.

الكشف المبكر للسرطان

وبدأ مشروع PRISM منذ أكثر من ست سنوات من فكرة أن تشخيص المرضى يتم عادة في مراحل متأخرة من تطور السرطان، إذ أن 80% يتم تشخيص بعد فوات الأوان.

دور الذكاء الاصطناعي

ويعمل الذكاء الاصطناعي من خلال تحليل التركيبة السكانية للمرضى والتشخيصات السابقة والأدوية الحالية والسابقة في خطط الرعاية ونتائج المختبر. وبشكل جماعي، يعمل النموذج على التنبؤ باحتمالية الإصابة بالسرطان من خلال تحليل بيانات السجل الصحي الإلكتروني جنباً إلى جنب مع عوامل مثل عمر المريض وبعض عوامل الخطر الواضحة في نمط حياة المرضى.

وفي الوقت الحالي، لا تزال هذه التقنية محدودة ضمن المعهد التكنولوجي ومرضى محددين داخل أمريكا، فيما التحدي اللوجستي يكمن في توسيع نطاق تغذية الخوارزمية بمجموعات بيانات أكثر تنوعاً ليصل إلى جميع أنحاء العالم، بحسب موقع إن غادجيت.