وذكرت الدراسة التي نشرتها صحيفة "تليغراف" الإنجليزية، أن تحميل 100 ألف صورة من الأورام الميلانينية الخبيثة والشامات الحميدة التي تم تمييزها بالتشخيص على شبكة الكمبيوتر الخاصة بالأجهزة، ليتم اختبارها ضد كبار الأطباء لتشخيص 100 من أصعب الآفات السرطانية.
ووجدت الدراسة أن هذه الأجهزة تشخص على نحو صحيح الحالات الخبيثة بنسبة تصل إلى 95% من الحالات، وهو ما يفوق بكثير ما حققه أطباء الأمراض الجلدية من دقة بنسبة 87 %.
كما أن الذكاء الاصطناعي قد أخطأ في تشخيص عدد أقل من الشامات الحميدة للسرطان مثل الورم الميلانيني الخبيث، مما يعني أن عددًا أقل من المرضى سيضطر إلى تحمل جراحة غير ضرورية.
واستخدم باحثون من ألمانيا والولايات المتحدة وفرنسا شكلاً من أشكال الذكاء الاصطناعي يُعرف باسم شبكة عصبية تلافيفية واختصارها هو (CNN)، وتعد هذه الشبكة العصبية الاصطناعية مستوحاة من العمليات البيولوجية في العمل، عندما تكون الخلايا العصبية في الدماغ متصلة ببعضها وتستجيب لما تراه العين.
وتتعلم شبكة (CNN) من الصور التي "تراها" وتعلم نفسها لتحسين أدائها في عملية تسمى التعلم الآلي.
يقول البروفيسور هولجر هينسل، المؤلف الرئيس للدراسة، من جامعة هايدلبرج الألمانية: "تعمل شبكة (CNN) مثل دماغ الطفل ولتفعيلها عرضنا عليها أكثر من 100 ألف صورة من سرطانات الجلد الخبيثة والحميدة والشامات.
وتابع، "مع كل صورة تدريب، حسنت (CNN) قدرتها على التفريق بين الآفات الحميدة والخبيثة. وبمجرد أن تم تدريب الآلات، تم اختبارها ضد 58 طبيب أمراض جلدية من 17 دولة في جميع أنحاء العالم الذين يمتلك أكثر من نصفهم خبرة خمس سنوات على الأقل.
وأضاف، أنه طُلب من أطباء الجلد أن يقوموا أولاً بتشخيص سرطان الجلد الخبيث أو الحميد من الصور وأن يقرروا ما إذا كانت الجراحة مطلوبة أم لا، واكتشفوا بدقة 86.6 في المائة الأورام الميلانينية، وارتفعت إلى 88.9 في المائة عندما كان لديهم أيضا معلومات عن المريض، بينما قام الذكاء الاصطناعي بإجراء تقييم صحيح بنسبة 95 في المائة من الحالات بناء على الصور وحدها، مما سيؤدي إلى إجراء الإقلال من العمليات الجراحية غير الضرورية.
واختتم الباحثون، أن مثل هذه التقنية يمكن أن تستخدم في الكشف عن سرطان الجلد، مما يعني أنه يمكن تشخيص الحالات في وقت أبكر، لكنهم قالوا إن التكنولوجيا من المرجح أن تستخدم بالاقتران مع الأطباء المهرة ، بدلا من استبدالهم.
