التشخيص المبكر لسرطان الثدي باستخدام الذكاء الاصطناعي - سلطنة عُمان

المصدر بالإنكليزية:   ESCWA-OECD Case Study - Early Diagnosis of Breast Cancer using Artificial Intelligence, Oman

لمساعدة اختصاصيي الأشعة في الكشف المبكر عن سرطان الثدي، هدف المشروع إلى استخدام الذكاء الاصطناعي لتحليل الصور الرقمية للثدي ولتسجيل الحالات.  وساهم العمل في تعزيز قدرة اختصاصيي الأشعة على مراجعة الحالات الحرجة، وبالتالي في إنقاذ حياة المرضى وتخفيض الكلفة المرتبطة بالعلاج المبكر.  واتسم المشروع باستخدام البرامج المفتوحة المصدر وبرنامج مطور داخلياً وبالتعاون الفعال فيما بين الجهات المعنية.

التنفيذ: 2019

المساهمون

وزارة النقل والاتصالات وتقنية المعلومات، وزارة الصحة ومـديريتها لتقنية المعـلومات، وشركة ScreenPoint Medical (حلول الذكاء الاصطناعي).

الهدف

استخدام حلول الذكاء الاصطناعي لمساعدة أخصائيي الأشعة في الكشف المبكر عن سرطان الثدي، مما يساهم في تعزيز إمكانية العلاج ويقلل من كلفتة، ويساعد المرضى وعائلاتهم من خلال الكشف والعلاج المبكر.  كما أنه يساند العدد المحدود من الخبراء المؤهلين في عملهم ويسمح لهم بمعالجة المزيد من الحالات.

الوظائف

• الكشف المبكر عن حالات سرطان الثدي من أجل الحد من الوفيات وضمان نجاح العلاج.
•  استخدم الذكاء الاصطناعي لتحليل الصور الرقمية للثدي وتصنيفها من أجل مساعدة أخصائيي الأشعة على مراجعة الحالات الحرجة ومقارنتها ضمن نظام تفاعلي يدعم اتخاذ القرار.
• عرض مجموعات الصور المصنفة والسماح لأخصائيي الأشعة بتسجيل تقييمهم الخاص وفق فئات موحدة للتقييم.

المستفيدون

وزارة الصحة، والمستشفيات، والمراكز الطبية، والمرضى وعائلاتهم.

النتائج

يمكن لأخصائيي الأشعة معالجة عدد أكبر من الحالات، والتركيز على الحالات الحرجة، والتشخيص المبكر والدقيق لهذه للحالات. وذلك يساهم في تقليل المخاطر الصحية على المرضى وتخفيض كلفة العلاج.

الأثر

• التقييم وإصدار التقارير بوقت أقصر، وتخفيف ضغط العمل على العدد القليل من الخبراء المؤهلين.
•  تحسين الدقة في التشخيص من خلال استخدام نظام تفاعلي يدعم القرار والاستعلام عن مناطق مشبوهة.
•  الحد من الأغلاط والنتائج الخاطئة مما يريح المرضى ويوفر الوقت والكلفة المحتملة.
• تخفيض تكاليف الرعاية الصحية بشكل عام من خلال التشخيص والعلاج المبكر.

التحديات

• إقناع اختصاصيي الأشعة بدقة نظام الذكاء الاصطناعي في الكشف عن سرطان الثدي.
•  الحصول على البيانات اللازمة للتدريب والتحقق من صحة التعلم العميق للذكاء الاصطناعي.
•  التأكد من توفير البنية التحتية المناسبة للحصول على الصور الرقمية بالشكل المطلوب.
•  توفير التكنولوجيات اللازمة وسرعة الشبكة التي تسمح بمعالجة الصور الضخمة كبيانات.
• اعتماد منهج العمل الصحيح الذي يسمح بتسريع إصدار التقارير.
• طمأنة اختصاصي الأشعة بأن هذا النظام يدعم عملهم ولا يحل محله.

الروابط

وزارة الصحة، سلطنة عُمان