نموذج ذكاء اصطناعي يتنبأ بسرطان البنكرياس قبل 3 سنوات من التشخيص

صمم باحثون في مؤسسة "مايو كلينك" نموذجا للذكاء الاصطناعي يمكنه التنبؤ بخطر إصابة الشخص بسرطان البنكرياس قبل سنوات من التشخيص الرسمي.

رسم توضيحي طبي ثلاثي الأبعاد مقطوع للبنكرياس والأعضاء المحيطة به، يركز بشكل محدد على تصوير ورم سرطاني داخل النسيج الغدي — Gettyimages.ru

وقد عرضت نتائج هذا البحث في المؤتمر السريري للكلية الأمريكية للجراحين لعام 2026 في واشنطن المنعقد في الفترة ما بين 26 و29 سبتمبر.

ومن المعروف أن سرطان البنكرياس نادر نسبيا، لكنه شديد الفتك، حيث غالبا ما يتم تشخيصه في مراحل متقدمة لعدم وضوح أعراضه في البداية.

ويقول كورنيليوس ثيلز، جراح أورام في "مايو كلينك" وأحد المؤلفين المشاركين للورقة البحثية: "سرطان البنكرياس يمكن أن يكون قابلا للشفاء، لكن فقط عندما نكتشفه مبكرا، ولدى أقل من واحد من كل خمسة مرضى يشخص في الوقت المناسب. ونتيجة لذلك، ما يزال بقاء كثير من المرضى على قيد الحياة بعد التشخيص يقاس بالأشهر لا بالسنوات".

Mayo Clinic Radiology research led by Ajit H. Goenka, M.D., was highlighted by The Wall Street Journal for exploring how AI can detect pancreatic cancer-associated changes months to years before conventional diagnosis. Congratulations, team!
🔗 Read more: https://t.co/hbtlKNDCYK pic.twitter.com/6QvydQHe07
— Mayo Clinic Radiology (@MayoRadiology) September 25, 2026

كيف يعمل النموذج؟

يقول ثيلز إن الفحص الشامل لسرطان البنكرياس غير ممكن، لذلك سعى فريقه إلى تطوير نموذج ذكاء اصطناعي يحدد المرضى الأكثر تعرضاً للخطر. ويوضح: "نحن نعلم أن سرطان البنكرياس يتكون على مدى خمس إلى سبع سنوات، لكن ما يراه الطبيب أو المريض لا يحدث إلا بعد فوات الأوان".

واستخدم النموذج، الذي طوره ثيلز والمؤلف الرئيسي كريس فارغيز وفريقهما، السجلات الصحية الطولية للمرضى من نظام "مايو كلينك"، ودمجها مع نتائج فحوصات مخبرية روتينية جمعت على مدى عقد أو أكثر في المتوسط.

وشملت مجموعة بيانات الدراسة 6066 شخصا مصابا بسرطان البنكرياس و33396 شخصا في مجموعة ضابطة بسجلات سريرية تمتد من 7.5 إلى 19 عاما، بهدف تحديد إشارات خفية قد تشير إلى خطر الإصابة في مرحلة مبكرة.

وللتأكد من قدرة النموذج على التنبؤ بسرطان البنكرياس قبل 3 سنوات من التشخيص الفعلي، استخدم الباحثون ثلاثة مقاييس مختلفة، كل منها يجيب على سؤال محدد حول أداء النموذج.

الطريقة الأولى تجيب على سؤال: هل يفرق النموذج بين المريض المعرض للخطر وغيره؟. وقد حصل على درجة 0.853 من 1.0، أي أنه قريب جدا من الكمال في التفريق بين من سيصاب بالسرطان ومن لن يصاب.

والطريقة الثانية تجيب على سؤال: عندما يحذر النموذج من خطر، هل يكون محقا؟. وقد حصل على درجة 0.712، أي أن تحذيراته موثوقة في معظم الأحيان، ولا يطلق إنذارات كاذبة كثيرة.

والطريقة الثالثة تجيب على سؤال: عندما يقول النموذج إن الخطر المحيق بشخص ما 50%، هل هذا الرقم صحيح؟. وقد حصل على درجة 1.08 (والرقم المثالي 1.0)، أي أن أرقامه قريبة جدا من الواقع.

ويقول كريس فارغيز، المؤلف الرئيسي للدراسة: "إذا قال النموذج إن الخطر المحيق بشخص ما يزيد على 50%، فهناك احتمال 88% أن يشخص فعلا لديه سرطان البنكرياس خلال سنة". أي أن الذكاء الاصطناعي يستطيع التنبؤ بالمرض قبل ثلاث سنوات من التشخيص. وكلما ارتفع الخطر الذي يحدده النموذج، زادت دقة توقعه للإصابة خلال السنة التالية. وبعبارة أخرى، توقع الإصابة خلال سنة يعكس مدى دقة النموذج عندما يكون الخطر مرتفعا.

ووفقا للباحثين، فإن النموذج دقيق في التفريق بين المعرضين وغير المعرضين للخطر، وقليل الأخطاء في تحذيراته، وأرقامه قريبة من الواقع. وهذا يجعله أداة واعدة للكشف المبكر عن سرطان البنكرياس.

ويؤكد فارغيز: "بنينا هذا ليكون قابلا للتعميم والتوسع والتنفيذ العملي قدر الإمكان". مشيرا إلى أن مدخلات البيانات التي يعتمد عليها النموذج تجمع بشكل شبه شامل من أنظمة المستشفيات حول العالم. ويضيف: "إذا ثبت أنه يعمل، فيمكن استخدامه في أي بيئة تقريبا".

المصدر: ميديكال إكسبريس