في دراسة حديثة نُشرت في مجلة Oncotarget بتاريخ 4 أبريل 2025، قدم فريق بحثي من Mayo Clinic بقيادة الدكتور ياشبير سينغ تقنية جديدة تعتمد على الذكاء الاصطناعي تُعرف بـ”تحديد المناطق المشكوك فيها” (Uncertainty Quantification)، تهدف هذه التقنية إلى تحسين دقة تشخيص سرطان الكبد من خلال تحديد المناطق غير المؤكدة في الصور الطبية، مما يساعد الأطباء على التركيز على هذه المناطق وإجراء تقييمات إضافية عند الحاجة.
تقنية AHUNet: خطوة متقدمة في تشخيص سرطان الكبد
أحد أبرز الابتكارات في هذا المجال هو نموذج الذكاء الاصطناعي AHUNet (Anisotropic Hybrid Network)، الذي يتميز بقدرته على معالجة الصور ثنائية وثلاثية الأبعاد، يُظهر هذا النموذج مستويات الثقة في تحليل الصور، مما يُمكن الأطباء من معرفة مدى دقة التشخيص في كل جزء من الصورة، عند انخفاض مستوى الثقة في منطقة معينة، يتم تنبيه الأطباء لإجراء فحوصات إضافية، مما يقلل من احتمالية تفويت التشخيصات الهامة.
تعرف على: تحذير من أضرار العطور المزيفة.. قد تسبب سرطان الكبد
أهمية تحديد المناطق المشكوك فيها في تشخيص سرطان الكبد
تُعتبر تقنية “تحديد المناطق المشكوك فيها” أداة قيمة في تحسين دقة تشخيص سرطان الكبد، من خلال تسليط الضوء على المناطق التي قد تكون غير واضحة أو مشكوك فيها، يمكن للأطباء اتخاذ قرارات أكثر دقة بشأن الحاجة إلى فحوصات إضافية أو تغييرات في خطة العلاج، هذا النهج يُعزز من فعالية التشخيص ويُقلل من احتمالية الأخطاء.
مستقبل تشخيص سرطان الكبد مع الذكاء الاصطناعي
مع التقدم المستمر في تقنيات الذكاء الاصطناعي، من المتوقع أن تلعب هذه الأدوات دورًا متزايد الأهمية في تشخيص وعلاج سرطان الكبد، تُسهم تقنيات مثل “تحديد المناطق المشكوك فيها” في تقديم تشخيصات أكثر دقة وفعالية، مما يُحسن من نتائج العلاج ويُقلل من التكاليف المرتبطة بالتشخيصات الخاطئة.
