عدد اليوم
ساهمت جامعة "أبستيت" الطبية في نيويورك، بالتعاون مع فريق من الباحثين، في تطوير واختبار نظام تسجيل يهدف إلى تحديد المرضى المعرضين لخطر كبير للإصابة بنزيف داخل عضلة القلب المتضررة بعد نوبة قلبية حادة، وذلك باستخدام تقنية الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI).
نُشرت الدراسة مؤخراً في دورية "JACC: Advances" تحت عنوان: "التنبؤ بالنزيف داخل عضلة القلب قبل إعادة التروية لدى مرضى احتشاء عضلة القلب مع ارتفاع القطعة ST (STEMI) باستخدام الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير ذاتياً".
وقال الدكتور أنكور كالرا، طبيب القلب في جامعة "أبستيت" الطبية والمشارك في الدراسة "تُعد هذه النتائج مهمة للغاية، إذ إن التحديد الدقيق للحالات سيؤدي إلى إمكانية استخدام علاج إضافي بعقار ديكسرازوكزان (dexrazoxane) عن طريق الوريد". وأضاف "سنعرض نتائج دراستنا، التي تندرج ضمن المرحلة الثانية (Phase 2a). كما نتوقع أن تُنشر الورقة البحثية في إحدى المجلات الطبية المرموقة ذات التأثير العالي في مجال أمراض القلب".
مضاعفات خطيرة
يُعد احتشاء عضلة القلب ( Myocardial infarction MI)، أو ما يُعرف بالنوبة القلبية، مشكلة صحية عالمية كبرى، حيث يتم تسجيل أكثر من 800,000 حالة سنوياً في الولايات المتحدة وحدها.
يُعتبر النزيف داخل عضلة القلب (IMH) مضاعفةً تهدد الحياة وتنتج عن النوبة القلبية، إذ قد تحدث بعد أن يقوم الأطباء باستعادة تدفق الدم عبر الشريان المسدود. ويُعد هذا النزيف أخطر أشكال إصابة عضلة القلب، حيث يصيب حوالي 40% من المرضى الذين يتلقون العلاج لاحتشاء عضلة القلب مع ارتفاع القطعة ST (STEMI)، وهو نوع حاد من النوبات القلبية، كما أنه يزيد من خطر الإصابة بفشل القلب والوفاة.
اتخاذ القرارات
صُمم النظام الجديد ليستخدمه أطباء القلب التداخليون في مختبرات قسطرة القلب (CATH) قبل البدء في إجراءات إعادة فتح الشريان المسدود لدى المريض.
وقد يساعد هذا النظام الأطباء مستقبلاً في تقييم المخاطر بشكل فوري أثناء إجراء تصوير الأوعية الدموية الطارئ (الذي يتم فيه فحص الشرايين بحثاً عن أي انسدادات)، أو في تحديد المرضى الذين يحتاجون إلى مراقبة دقيقة ومكثفة بعد نجاح عملية إعادة فتح الشريان المسدود. قد يساعد هذا المؤشر الأطباء أيضاً في تحديد المرضى الذين يحتاجون إلى تصوير القلب بالرنين المغناطيسي، وأولئك المؤهلين للمشاركة في تجربة سريرية تهدف إلى الحد من الأضرار الناجمة عن النزيف داخل عضلة القلب (IMH).
وقال كالرا "هذا هو نوع الذكاء الاصطناعي الذي نحتاجه للحصول على بيانات دقيقة وقابلة للتفسير والاستخدام العملي في مواقع تقديم الرعاية الصحية. إذ تتيح طريقة الشبكات العصبية السيامية (SNN) للأطباء المتخصصين في التدخلات الطبية معرفة العوامل المحددة التي تقف وراء التنبؤ بدقة".
وأضاف كالرا أن جامعة "أبستيت" (Upstate) ستعتمد هذا النوع من الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI) في مرحلة ما مستقبلاً.
مصطفى أوفى (أبوظبي)
