عدد اليوم
أفادت دراسة حديثة بأن تقنيات الذكاء الاصطناعي قادرة على تحليل بيانات تخطيط القلب الكهربائي (ECG) بدقة لرصد أنماط مختلفة من ضعف البطين الأيسر، بما في ذلك حالات قصور القلب مع الحفاظ على الكسر القذفي (HFpEF).
ووفقاً للدراسة المنشورة في Journal of the American Heart Association، طوّر باحثون بقيادة الدكتور إبراهيم كارابايير من جامعة ويك فورست نموذجين قائمين على الذكاء الاصطناعي لتحليل تخطيط القلب، جرى التحقق من أدائهما باستخدام نحو 1.08 مليون تخطيط رقمي لـ 165,243 مريضاً، إضافة إلى مجموعة تحقق خارجية للأطفال تضم 72,832 تخطيطاً لـ 42,880 مريضاً.
دقة تشخيصية مرتفعة
أظهر نموذج التخطيط ذي 12 قطباً أداءً قوياً، إذ بلغ مؤشر المساحة تحت المنحنى (AUC):
0.90 لانخفاض الكسر القذفي (<40%)
0.81 للحالات متوسطة النطاق (40% إلى أقل من 50%)
0.80 لحالات HFpEF
وسجل نموذج القطب الواحد قيماً قريبة بلغت 0.89 و0.78 و0.75 على التوالي. وفي مجموعة التحقق، حقق نموذج 12 قطباً 0.92 و0.76 و0.73، مقابل 0.90 و0.75 و0.74 لنموذج القطب الواحد.
مقارنة النماذج وبيانات الأطفال
أظهرت النتائج أن نماذج التعلم الآلي المعتمدة على البيانات السريرية وحدها تفتقر إلى القدرة على التعميم، فيما لم تضف النماذج المدمجة (بيانات سريرية + ECG) تحسناً يُذكر مقارنة بنماذج ECG فقط.
وفي تحليل بيانات الأطفال (8,418 تخطيطاً)، حقق نموذج 12 قطباً AUC بلغ 0.97 و0.71 و0.64، مقابل 0.94 و0.77 و0.67 لنموذج القطب الواحد.
آفاق تطبيقية منخفضة التكلفة
يشير الباحثون إلى أن دقة النماذج، حتى عند استخدام تخطيط أحادي القطب، تتيح إمكانات للفحص المبكر منخفض التكلفة وعلى نطاق واسع، ما يدعم توسيع استخدام الذكاء الاصطناعي في تشخيص أمراض القلب، خصوصاً في البيئات محدودة الموارد.
أسامة عثمان (أبوظبي)
