تطوير نموذج يُشخّص سرطان الثدي في مراحله المبكرة

02 كانون الثاني 2023

فحص الثدي

طوّر باحثان هنديان نموذجاً تقنياً يعتمد على الذكاء الاصطناعي، يمكنه تشخيص سرطان الثدي في مراحله الأولى والتمييز بين درجاته المختلفة.

ويستفيد النموذج التقني، الذي أطلق عليه اسم (NAS-SGAN) من تقنيات التعلم العميق، وهو يستخدم الصور المصنّفة التي تحمل تفاصيل معلوماتية مفيدة وتلك غير المصنفة أيضاً، لتحقيق دقة عالية في عملية التشخيص.

وعمل الباحثان بمساعدة من شركة "إنتل" العالمية، للحصول على أفضل النتائج، بالاستعانة بحلول التعلّم العميق لمعالجة الصور عالية الدقة، ولكن النتائج كانت محدودة بسبب عدم قدرة وحدة معالجة الرسومات على الاحتفاظ بنموذج الذكاء الاصطناعي بالكامل في الذاكرة.

وللمساعدة في التغلب على هذه المعضلة، ساعدت "إنتل" الباحثين الهنديين مادو ناير من مختبر الذكاء الاصطناعي في جامعة "كوشين" للعلوم والتكنولوجيا، والدكتورة آشا داس من كلية "يونيون كريستيان" في بناء تقنية تعتمد على معالجات الجيل الثالث Xeon Scalable والتي توفر إمكانيات متقدّمة.

ويعتمد النموذج المطوّر على شبكات الخصومة التوليدية (GAN) لإنشاء صور لا يمكن تمييزها عن الصور المرضية الحقيقية. وهذه الشبكات هي نوع من التعلّم الآلي تتنافس فيها شبكتان عصبيتان مع بعضهما في لعبة محصّلتها صفر والهدف منها هو التدرب على إنشاء بيانات مفبركة مشابهة للبيانات الحقيقية، يصعب على مراقب بشري أو آلي التفريق بينهما.

ويتم تدريب شبكات الخصومة التوليدية على استخدام صور غير مصنّفة ولا تحمل بيانات أو تفصيلات يسهل الحصول عليها نسبياً، وتستخدم الصور الجديدة للمساعدة في فهم توزيع البيانات، ثم يلي ذلك التدريب على تمييز الصور المصنّفة للتنبؤ بدرجات السرطان.

وحقق النموذج دقة تصل إلى 98 %، وتزداد النتائج عند استخدام كمية محدودة من البيانات المعرفة والواضحة والتي تحمل بيانات وتفاصيل دقيقة، مما يساعد على تقليل عملية تصنيف الصور التي تستغرق وقتاً طويلاً وتتطلب جهداً كثيفاً.