الذكاء الاصطناعي يتفوق على الأطباء في كشف سرطان البنكرياس مبكراً

أعلن باحثون أمريكيون عن تحقيق تقدم لافت في استخدام الذكاء الاصطناعي للكشف المبكر عن سرطان البنكرياس، أحد أخطر أنواع السرطان وأكثرها فتكاً، حيث أظهرت النتائج تفوق الأنظمة الذكية على أطباء الأشعة في رصد المرض بمراحله الأولى. وبحسب دراسة نُشرت في مجلة Gut medical journal التابعة للمجلة الطبية البريطانية، فإن نظاماً جديداً يعتمد على الذكاء الاصطناعي قادر على اكتشاف سرطان البنكرياس قبل سنوات من إمكانية رصده بالوسائل التقليدية. ويحمل النموذج اسم Radiomics-based Early Detection Model (REDMOD)، وقد أظهر قدرة على تحديد الإصابة بسرطان البنكرياس في صور الأشعة المقطعية الروتينية بنسبة حساسية بلغت 73%، وذلك قبل متوسط 475 يوماً من التشخيص السريري. في المقابل، لم تتجاوز دقة أطباء الأشعة الذين فحصوا نفس الصور نسبة 39%. وأوضحت الدراسة أنه في الحالات التي تم فيها تحليل صور تعود لأكثر من عامين قبل التشخيص، كان أداء الذكاء الاصطناعي أكثر دقة بما يقارب ثلاثة أضعاف مقارنة بالبشر. وشملت الدراسة نحو 1500 صورة طبية جُمعت من عدة مستشفيات. ويُعد سرطان البنكرياس من أكثر الأمراض فتكاً، إذ تشير التقديرات في المملكة المتحدة، إلى أن نحو 92% من المرضى يفارقون الحياة خلال خمس سنوات من التشخيص، في ظل غياب برامج فحص مبكر على مستوى السكان. في المقابل، لا تزال الأطر التنظيمية لاستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي في المجال الطبي قيد التطوير، حيث تعمل وكالة تنظيم الأدوية ومنتجات الرعاية الصحية، على إعداد إطار خاص بالأجهزة الطبية المعتمدة على الذكاء الاصطناعي، من المتوقع صدوره في عام 2026. ورغم النتائج الواعدة، أقرّ الباحثون بأن النموذج لم يُختبر بعد على نطاق واسع أو ضمن تجارب مستقبلية تشمل تنوعاً عرقياً كافياً، وهو ما قد يؤخر اعتماده بشكل رسمي. كما أشاروا إلى الحاجة لمزيد من الدراسات، خصوصاً على المرضى الأكثر عرضة للخطر، مثل من يعانون فقدان وزن غير مبرر أو المصابين حديثاً بمرض السكري، قبل تطبيقه في الممارسة الطبية اليومية. ويرى خبراء أن هذه النتائج تمثل نموذجاً ناجحاً لكيفية توظيف الذكاء الاصطناعي بشكل فعّال في القطاع الصحي، ما قد يفتح الباب أمام تحسين فرص التشخيص المبكر وإنقاذ حياة آلاف المرضى مستقبلاً. American researchers have announced a remarkable advancement in the use of artificial intelligence for the early detection of pancreatic cancer, one of the deadliest and most aggressive types of cancer, as the results showed that intelligent systems outperformed radiologists in detecting the disease in its early stages. According to a study published in the Gut medical journal, which is affiliated with the British Medical Journal, a new AI-based system is capable of detecting pancreatic cancer years before it can be identified by traditional methods. The model is named the Radiomics-based Early Detection Model (REDMOD), and it demonstrated the ability to identify pancreatic cancer in routine CT scans with a sensitivity rate of 73%, an average of 475 days before clinical diagnosis. In contrast, the accuracy of radiologists who examined the same images did not exceed 39%. The study indicated that in cases where images taken more than two years before diagnosis were analyzed, the performance of the AI was nearly three times more accurate compared to humans. The study included about 1,500 medical images collected from several hospitals. Pancreatic cancer is considered one of the deadliest diseases, as estimates in the United Kingdom suggest that about 92% of patients die within five years of diagnosis, in the absence of early screening programs at the population level. On the other hand, regulatory frameworks for the use of AI technologies in the medical field are still under development, as the Medicines and Healthcare products Regulatory Agency is working on preparing a framework for AI-based medical devices, which is expected to be released in 2026. Despite the promising results, the researchers acknowledged that the model has not yet been tested on a large scale or in future trials that include sufficient racial diversity, which may delay its official approval. They also pointed out the need for more studies, especially on patients who are at higher risk, such as those experiencing unexplained weight loss or newly diagnosed with diabetes, before it can be implemented in daily medical practice. Experts believe that these results represent a successful model for how to effectively employ artificial intelligence in the healthcare sector, which could open the door to improving early diagnosis opportunities and saving the lives of thousands of patients in the future.