يمكن أن يمهد التعلم الآلي الطريق للتشخيص المبكر لالتهاب المفاصل الالتهابي
مجلة المذنب نت متابعات عالمية:
التهاب الفقار اللاصق (AS) هو ثاني أكثر أنواع التهاب المفاصل شيوعًا ، وغالبًا ما يصيب المراهقين والشباب. يمكن أن تشمل أعراض التهاب المفاصل الروماتويدي آلام الظهر ، والتصلب ، والتهاب المفاصل (التهاب المفاصل) ، والتهاب حيث تلتصق الأوتار بالعظام (التهاب الارتكاز) ، والإرهاق. بمرور الوقت ، يمكن أن تؤدي هذه الأعراض إلى اندماج العمود الفقري ، مما يؤثر بشكل كبير على نوعية الحياة ، خاصة عند الشباب.
لسوء الحظ ، يمكن أن يكون تشخيص AS عملية طويلة ، تستغرق ما يصل إلى عشر سنوات من ظهور الأعراض وعادة ما تتطلب الأشعة السينية. يساهم التقدم البطيء للحالة ، إلى جانب عدم وجود اختبار نهائي ، في حدوث هذه التأخيرات.
ومع ذلك ، فإن الاكتشاف المبكر للحالة يمكن أن يحدث فرقًا هائلاً ، ويوقف العملية التنكسية ويحافظ على نوعية حياة جيدة للمتضررين.
اقرأ المزيد: ألم أسفل الظهر غير مبرر؟ يمكن أن يكون التهاب الفقار اللاصق
استكشفت دراستنا إمكانية استخدام بيانات الرعاية الصحية التي يتم جمعها بشكل روتيني من الأطباء العامين والمستشفيات ، جنبًا إلى جنب مع تقنيات التعلم الآلي المتقدمة ، لتحديد AS في مرحلة مبكرة. يتضمن التعلم الآلي استخدام الخوارزميات لتحليل عينات البيانات ، وتمكين التنبؤات والقرارات بدون برمجة واضحة.
قمنا بتحليل البيانات بشكل منفصل للرجال والنساء ، ويمكن أن تغير النتائج التي توصلنا إليها الطريقة التي يقوم بها الأطباء العامون باكتشاف وتشخيص التهاب الفقار اللاصق.
أداة قيمة
لإجراء دراستنا ، استخدمنا بيانات مجهولة المصدر من مستودع بيانات وطني في كلية الطب بجامعة سوانسي. تم تحديد مرضى AS ومطابقتهم مع أشخاص ليس لديهم سجل للتشخيص.
وجد تحليلنا لهذه البيانات أن عوامل مثل آلام أسفل الظهر والتهاب القزحية (التهاب الطبقة الوسطى من العين) واستخدام العقاقير غير الستيرويدية المضادة للالتهابات قبل سن العشرين كانت عوامل مرتبطة بزيادة خطر الإصابة. كما في الرجال.
في المقابل ، كشف نموذجنا أن النساء يملن إلى تجربة أعراض التهاب الفقار اللاصق في سن متأخرة ، وغالبًا ما يعتمدن على العديد من أدوية تخفيف الآلام مقارنة بالرجال. قد يشير هذا إلى احتمال أكبر لسوء تشخيص الحالة لدى النساء.
يعد التعلم الآلي أداة قيمة لتحديد سمات الأشخاص الذين من المحتمل أن يطوروا AS وفهمها. يعمل بشكل جيد في مجموعات بيانات الاختبار ذات معدلات الانتشار المرتفعة بشكل مصطنع.
ومع ذلك ، عند تطبيقه على عامة السكان في الأطباء العامين والمستشفيات ، حيث يكون AS نادرًا ، يمكن حتى لأفضل نموذج فقط تحقيق قيمة تنبؤية إيجابية منخفضة تبلغ 1.4٪. (هذا هو احتمال أنه بعد نتيجة اختبار إيجابية ، سيحصل الفرد بالفعل على AS.)
لذلك ، قد يكون من الضروري استخدام نماذج متعددة بمرور الوقت لتضييق نطاق السكان وتحسين هذه القيمة التنبؤية ، مما قد يؤدي إلى تشخيص أسرع لـ AS.
jaojormami / شترستوك
اعترف بالتحديات أيضًا
تتمتع تقنيات التعلم الآلي بإمكانيات هائلة لتحسين رعاية المرضى. ولكن من المهم أيضًا الاعتراف بالتحديات المرتبطة باستخدام هذه التقنيات بفعالية.
تعتمد هذه النماذج على بيانات عالية الجودة ومتنوعة وشاملة لإنتاج نتائج دقيقة وموثوقة. لكن بيانات الرعاية الصحية يمكن أن تكون محدودة بسبب مخاوف الخصوصية وحساسية البيانات ونقص التقييس. وبالتالي ، فإن هذه القيود قد تقوض دقة النماذج وموثوقيتها.
من المهم أن ندرك أن التعلم الآلي فيما يتعلق بهذا الموضوع لا يزال في مهده. لمزيد من التطوير ، سنحتاج إلى جمع المزيد من البيانات التفصيلية لتحسين معدلات التنبؤ والفائدة السريرية.
اقرأ المزيد: من محرض “ مشوش ” إلى مشروع الذكاء الاصطناعي الفائق لشركة IBM: القصة المثيرة للجدل حول الكيفية التي غيرت بها البيانات الرعاية الصحية
لكن دراستنا توضح الإمكانات الهائلة التي يمتلكها التعلم الآلي للمساعدة في تحديد الأشخاص المصابين بـ AS وفهم رحلات التشخيص الخاصة بهم بشكل أفضل من خلال النظام الصحي.
نحن نعلم أن الكشف المبكر عن التهاب الفقار اللاصق وتشخيصه أمر بالغ الأهمية لتأمين أفضل النتائج للمرضى. نعتقد أن التعلم الآلي يمكن أن يساعد في ذلك. ويمكنه أيضًا تمكين الأطباء العامين ، ومساعدتهم على اكتشاف وإحالة المرضى بشكل أكثر فعالية وكفاءة.
نشكركم على قراءة المنشور عبر مجلة المذنب نت, المتخصصة في التداول والعملات الرقمية والمشفرة
