يُظهر تحليل تخطيط القلب المدعوم بالذكاء الاصطناعي وعدًا بالكشف المبكر عن مرض الانسداد الرئوي المزمن

يعد مرض الانسداد الرئوي المزمن (COPD) سببًا رئيسيًا للمراضة والوفيات على مستوى العالم. وتتوقف الإدارة الفعالة على التشخيص المبكر، والذي غالباً ما تعوقه أعراض غير محددة وطرق تشخيص كثيفة الاستخدام للموارد. دراسة نشرت في المجلة الطب الحيوي يقيم فعالية تخطيط كهربية القلب (ECGs) الذي تم تحليله من خلال التعلم العميق كأداة للكشف المبكر عن مرض الانسداد الرئوي المزمن.

كيف تم تطبيق التعلم العميق على تخطيط القلب

استخدم باحثو ماونت سيناي نموذج الشبكة العصبية التلافيفية لتحليل تخطيط القلب، أو الاختبارات الطبية التي تسجل النشاط الكهربائي للقلب، ويمكنها اكتشاف مرض الانسداد الرئوي المزمن. وكانت النتيجة الأولية هي دقة تشخيص مرض الانسداد الرئوي المزمن السريري الجديد، على النحو الذي يحدده التصنيف الدولي للأمراض. لقد أجروا تقييمًا باستخدام مقاييس المنطقة تحت المنحنى (AUC)، المستمدة من اختبار تخطيط كهربية القلب من المرضى في خمسة مستشفيات داخل نظام ماونت سيناي الصحي الذي يمثل مجموعة متنوعة من المرضى من الناحية الديموغرافية في مدينة نيويورك.

لقد قاموا بفحص البيانات من عام 2006 إلى عام 2023 داخل نظام GE MUSE الذي يصدر مخططات القلب الكهربائية كملفات XML فردية تحتوي على أشكال موجية خام. استخدم الخبراء أيضًا مخططات كهربية القلب من المرضى في مستشفى آخر ومخططات كهربية القلب للمرضى الذين يعانون من مرض الانسداد الرئوي المزمن داخل البنك الحيوي في المملكة المتحدة لتوسيع المجموعة والتحقق من صحة التحليل.

قام باحثو ماونت سيناي بتحليل أكثر من 208000 مخطط كهربية القلب من أكثر من 18000 حالة مرض الانسداد الرئوي المزمن، والتي تمت مطابقتها مع أكثر من 49000 حالة تحكم حسب العمر والجنس والعرق. النموذج معروض أداء قوي عبر مجموعات سكانية متنوعة مع AUC من 0⋅80 (0⋅80–0⋅80) في الاختبار الداخلي، 0⋅82 (0⋅81–0⋅82) في التحقق الخارجي، و0⋅75 (0⋅71–0⋅78) في مجموعة المملكة المتحدة. ربطت التحليلات اللاحقة تنبؤات النماذج المشتقة من مخطط كهربية القلب (ECG) ببيانات قياس التنفس، وتم إبراز إمكانية شرح النموذج تغييرات الموجة P، إشارة إلى مرض الانسداد الرئوي المزمن.

الآثار المترتبة على الممارسة السريرية والبحوث المستقبلية

وجد الخبراء في Mount سيناي أن تحليل تخطيط القلب المدعوم بالذكاء الاصطناعي يوفر مسارًا واعدًا للكشف المبكر عن مرض الانسداد الرئوي المزمن، مما قد يسهل الإدارة المبكرة والأكثر فعالية للحالة. إن تنفيذ أدوات التعلم الآلي هذه في البيئات السريرية يمكن أن يعزز بشكل كبير فحوصات مرض الانسداد الرئوي المزمن ودقة التشخيص، وبالتالي تحسين نتائج المرضى ومعالجة الأعباء الصحية العالمية للمرض.

وقالت الدكتورة مونيكا كرافت من فريق البحث في ماونت سيناي: “دراستنا هي الأولى التي تثبت أن نماذج التعلم العميق المطبقة على تخطيط كهربية القلب القياسي لمدة 10 ثوانٍ و12 سلكًا يمكن أن تكتشف بدقة مرض الانسداد الرئوي المزمن (COPD) عبر مجموعات كبيرة من المرضى في العالم الحقيقي. وباستخدام النموذج المعروف باسم الشبكة العصبية التلافيفية، نظهر أن تخطيط كهربية القلب – وهي أداة منخفضة التكلفة ومتاحة على نطاق واسع – يمكنها التقاط التغيرات الفسيولوجية المرتبطة بمرض الانسداد الرئوي المزمن، بما في ذلك تلك التي تسبق التشخيص السريري الرسمي.

“على عكس الأعمال الاستكشافية السابقة، يتضمن تحليلنا التحقق الخارجي عبر مجموعات مختلفة خلال أوقات ومواقع مختلفة، بالإضافة إلى التحليل في فئات المجموعات الفرعية لعدم انتظام ضربات القلب والتعرض للتدخين.”

قال الدكتور جيريش نادكارني، من فريق البحث في ماونت سيناي: “من خلال إثبات أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يعزز الأداة التشخيصية لتخطيط كهربية القلب لمرض الانسداد الرئوي المزمن، يتم فتح طريق للتدخل المبكر وإدارة هذا المرض، مما قد يقلل من شدة تطوره وأعباء التكلفة المالية المرتبطة به. استخدام مثل هذا أدوات التشخيص المعززة بالذكاء الاصطناعي يمكن توسيعه ليشمل المناطق النائية أو ذات الموارد المنخفضة حيث قد يكون الوصول إلى مرافق التشخيص المتخصصة محدودًا.

“بالإضافة إلى ذلك، تضع هذه الدراسة الأساس للبحث المستقبلي في دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي مع أدوات التشخيص الروتينية الأخرى، مما قد يؤدي إلى تحسين دقة التشخيص وتوقيته لمجموعة من الحالات المزمنة وفي نهاية المطاف تعزيز الوقاية والتدخل المبكر.”