نجح الباحثون في أتمتة تحليل صور شبكية العين المستخدمة لتشخيص اعتلال الشبكية السكري وذلك في إطار التعاون بين مختبر مشترك من معهد سكولتيك وجامعة الشارقة ومعهد AIRI ، هذا النوع من الاعتلال يحدث نتيجة تلف شبكية العين لدى مرضى السكري، وهو ما قد يؤدي إلى العمى الدائم في بعض الحالات.

الذكاء الاصطناعي لتسريع التشخيص

 عادة ما يستغرق الأطباء من 10 إلى 40 دقيقة لفحص شبكة الأوعية الدموية في صورة الشبكية وتحديد التشخيص، وهذا يعتمد على تفاصيل الحالة وقدرة الطبيب، لكن باستخدام الحل الذكي الذي طوره فريق البحث، يمكن الحصول على النتيجة على الفور، مما يتيح للأطباء فقط مراجعة النتائج والتأكد منها.

التحديات في تحليل صور شبكية العين

 يستخدم متخصصو العناية بالعيون كاميرات متخصصة لالتقاط صور الشبكية ودراستها، حيث يقومون بتقسيم الصورة يدويا، يتضمن هذا التمييز بين الخلفية والأوعية الدموية التي تختلف في الطول والعرض والانحناء، حيث يمكن أن تشير خصائص شبكة الأوعية الدموية في الشبكية إلى اعتلال الشبكية السكري وأمراض أخرى متعلقة بالعيون والأوعية الدموية، مثل التصلب الشرياني، ومع ذلك يعد تقسيم الصورة يدويا أمرا صعبا ويستغرق وقتا طويلا ومعرضا للأخطاء.

التقدم المحرز في أتمتة التحليل

نجح الباحثون في أتمتة هذه المهمة المعقدة، ما يساهم في توفير الوقت للأطباء وتقليل الأخطاء البشرية، تم تدريب النظام الذكي على عينات موثوقة تم التحقق منها من قبل الأطباء المتخصصين، مما أدى إلى تحقيق أداء ممتاز في اختبارات على ثلاث مجموعات بيانات متقدمة، بما في ذلك دقة تتجاوز 97% وحساسية تزيد عن 84% على قاعدة البيانات المعتمدة في الصناعة المسماة DRIVE.

أهمية الحساسية في التحليل

بحسب قول المؤلف الرئيسي للدراسة، الدكتور ملاكو جيتاهون من برنامج نظم الهندسة في سكولتيك، فإن الوصول إلى دقة 97% ليس بالأمر الصعب نظرا لطبيعة البيانات، ولكن الأهم هو الحساسية، التي تعكس قدرة النموذج على التعرف على الأوعية الدقيقة، وهو ما كانت النماذج السابقة تعاني منه.

التحديات في التفاصيل الدقيقة للصور

من التحديات التي واجهها الفريق هي التفاصيل الدقيقة في صور الشبكية، التي يجب أن تؤخذ في الحسبان ولكنها غالبًا ما تفوت حتى على الشبكات العصبية التي تم تطويرها لهذا الغرض وبعض أطباء العيون الذين يحللون هذه الصور يدويًا. لهذا، قدم الفريق بنية جديدة لشبكة عصبية تهدف إلى تحسين دقة التحليل، خاصة في ما يتعلق بالأوعية الدقيقة.

التطورات المستقبلية للنموذج

 أشار الفريق إلى أن القدرة على تحديد الأوعية الدموية الصغيرة غير الصحية ستكون ذات قيمة كبيرة في الاستخدامات السريرية، مع استمرار تطوير النظام، يمكن أن يصبح أداة قياسية لفحص أمراض العين، مما يساعد أطباء العيون في تشخيص الحالات بسرعة ودقة أكبر. هذا العمل يفتح أفقا جديدا للكشف المبكر عن أمراض العيون ويمكن أن يؤدي إلى تحسين نتائج المرضى من خلال التدخل المبكر، حيث أن الأوعية الصغيرة غالبا ما تظهر أولى علامات الأمراض المتعلقة بالعيون.

 تعد هذه التطورات خطوة هامة نحو تحسين تشخيص الأمراض العينية الصعبة العلاج مثل اعتلال الشبكية السكري، والذي ينتشر في المجتمعات التي تعاني من معدلات عالية من السكري. كما أنه يفتح المجال لتشخيص الأمراض الأخرى المتعلقة بالأوعية الدقيقة في العين.