عدد اليوم
مرض الكلى المزمن (CKD) حالة معقدة تتميز بانخفاض تدريجي في وظيفة الكلى، وقد تتطور في النهاية إلى الفشل الكلوي النهائي (ESRD). عالميًا، تتراوح نسبة انتشار CKD بين 8–16%، ومن بين المصابين، يصل حوالي 5–10% إلى مرحلة الفشل الكلوي النهائي، مما يجعله تحديًا صحيًا كبيرًا على مستوى المجتمع.
وفقًا لدراسة حديثة نُشرت على موقع MedicalXpress المتخصص في الأبحاث الطبية، استخدم الباحثون نماذج التعلم الآلي والتعلم العميق.، بالإضافة إلى الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير، لتحليل البيانات السريرية وبيانات المطالبات الطبية بهدف تحسين التنبؤ بتطور CKD إلى ESRD. وأظهرت النماذج المدمجة أداءً أفضل من النماذج المبنية على مصدر بيانات واحد، ما يعزز إدارة CKD، ويدعم التدخلات المستهدفة، ويقلل الفجوات في الرعاية الصحية.
طالع أيضا.. بفضل الذكاء الاصطناعي.. أصبح التنبؤ بالخرف ممكنًا
توسيع الأبحاث المستقبلية
الدراسة أُجريت في جامعة كارنيجي ميلون ونُشرت في مجلة الجمعية الأمريكية للمعلوماتية الطبية.
توضح رما بادمان، أستاذة علوم الإدارة والمعلوماتية الصحية في كلية هاينز بجامعة كارنيجي ميلون وقائدة الدراسة: «تقدم دراستنا إطارًا قويًا للتنبؤ بنتائج الفشل الكلوي النهائي، وتحسين اتخاذ القرار السريري من خلال دمج البيانات متعددة المصادر والتحليلات المتقدمة».
وأضافت بادمان: «ستوسع الأبحاث المستقبلية دمج البيانات وتطبيق هذا الإطار على أمراض مزمنة أخرى».
يُصنف تطور CKD إلى خمس مراحل، تنتهي بالمرحلة النهائية من الفشل الكلوي، عندما تنخفض وظائف الكلى إلى 10–15% من القدرة الطبيعية، ما يستلزم الغسيل الكلوي أو زراعة الكلى لبقاء المريض على قيد الحياة. التأثير الاقتصادي لـ CKD كبير، إذ تسهم نسبة صغيرة من مرضى Medicare المصابين بـ CKD في الولايات المتحدة بحصة كبيرة من نفقات Medicare، خصوصًا عند تقدمهم إلى ESRD.
كما أن أكثر من ثلث مرضى ESRD يُعاد إدخالهم إلى المستشفى خلال 30 يومًا من الخروج، مما يبرز الحاجة الملحة للكشف المبكر وإدارة المرض لمنع تقدمه إلى ESRD، وتحسين نتائج المرضى، وتقليل تكاليف الرعاية الصحية.
قد يهمك أيضا.. تشخيص مبكر لسرطان البروستاتا باستخدام الذكاء الاصطناعي
دمج البيانات السريرية
في هذه الدراسة، استخدم الباحثون بيانات أكثر من 10,000 مريض CKD، وجمعوا المعلومات السريرية وبيانات المطالبات من 2009 إلى 2018. وقيموا عدة نماذج إحصائية وتعلم آلي وعميق باستخدام خمس نوافذ مراقبة مميزة، مع دعم الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير لتعزيز قابلية الفهم وتقليل التحيز.
أظهرت النماذج المدمجة أداءً أفضل من نماذج المصدر الفردي للبيانات، وكانت نافذة المراقبة لمدة 24 شهرًا مثالية لتحقيق توازن بين الكشف المبكر ودقة التنبؤ. كما حسّنت معادلة معدل الترشيح الكبيبي المقدّر لعام 2021 دقة التنبؤ وقللت التحيز العرقي، خصوصًا للمرضى الأمريكيين من أصول أفريقية.
محتوى مشابه.. الذكاء الاصطناعي يتنبأ بخطر النوبة القلبية المقبلة
تعزيز دقة التنبؤ
يقول يوبو لي، طالب دكتوراه في كلية هاينز بجامعة كارنيجي ميلون ومشارك في تأليف الدراسة: «يملأ عملنا فجوة مهمة من خلال تطوير إطار يستخدم البيانات السريرية وبيانات المطالبات بشكل مدمج بدلاً من الاعتماد على مصادر منفصلة. ومن خلال تقليل نافذة المراقبة اللازمة للتنبؤات الدقيقة، يوازن نهجنا بين الأهمية السريرية والعملية المرتكزة على المريض، وهذا الدمج يعزز دقة التنبؤ والفائدة السريرية، مما يمكّن من اتخاذ قرارات أكثر وعيًا لتحسين نتائج المرضى».
تعرف على.. الذكاء الاصطناعي يتجاوز الأطباء في كشف أورام الثدي
ذكاء يقاوم القيود
من بين القيود التي أشار إليها الباحثون، أن اعتمادهم على بيانات من مؤسسة واحدة قد يحد من إمكانية تعميم نموذجهم على بيئات رعاية صحية أخرى.
كما أن استخدام بيانات من السجلات الصحية الإلكترونية قد يؤدي إلى تحيز ملاحظاتي، وسجلات غير مكتملة، وتمثيل ناقص لبعض مجموعات المرضى، مما قد يؤثر على الدقة والعدالة في النتائج.
في الختام، تبرز هذه الدراسة الدور المتنامي للذكاء الاصطناعي في تحسين التنبؤ بمسار مرض الكلى المزمن، ما يتيح التدخل المبكر وتحسين إدارة المرض وتقليل المضاعفات الصحية والاقتصادية المرتبطة به. رغم القيود المتعلقة ببيانات مؤسسة واحدة وسجلات غير مكتملة، فإن النتائج تشير إلى أن دمج البيانات السريرية وبيانات المطالبات باستخدام تقنيات التعلم الآلي والعميق والذكاء الاصطناعي القابل للتفسير يمثل خطوة مهمة نحو رعاية صحية أكثر دقة وفاعلية. المستقبل يحمل إمكانية توسيع هذه النماذج لتشمل أمراضًا مزمنة أخرى، بما يعزز القدرة على اتخاذ قرارات سريرية مستنيرة وتحسين حياة المرضى بشكل ملموس.
أسامة عثمان (أبوظبي)
