ذكاء اصطناعي يكشف خطر أمراض القلب عبر صور الماموجرام الروتينية

تذهب ملايين النساء كل عام لإجراء تصوير الثدي كإجراء روتيني مطمئن، هدفه الأساسي الكشف المبكر عن سرطان الثدي. لكن ما يبدو فحصاً أحادي الغرض قد يخفي بين طياته مؤشراً صحياً آخر أكثر خطورة وأقل ظهوراً: أمراض القلب.

بحث جديد نُشر في المجلة الأوروبية للقلب كشف عن تطوير أداة ذكاء اصطناعي تعتمد على بنية المحولات العصبية لتحليل صور الماموغرام واستخراج بيانات تتعلق بتكلسات الشرايين الثديية. هذه التكلسات، المعروفة اختصاراً بـ BACs، ترتبط بارتفاع خطر الإصابة بأمراض القلب والأوعية الدموية.

الأداة لا تبحث عن أورام أو كتل مشبوهة، بل تقيس بدقة كمية التكلسات داخل الشرايين، وتحوّلها إلى مؤشر قابل للتصنيف: خفيف، متوسط، أو شديد. هنا يتحول فحص اعتيادي إلى منصة تنبؤية قائمة على البيانات دون أي تدخل إضافي من المريضة.

اختبر الباحثون النموذج على ما يقارب 124 ألف امرأة خضعن لفحوصات تصوير الثدي في نظامين صحيين مختلفين. بعد تصنيف كثافة التكلسات، قورنت النتائج بالسجلات الطبية لرصد حدوث أحداث قلبية كبرى مثل الجلطات أو فشل القلب أو السكتة الدماغية.

النتيجة كانت واضحة: النساء ضمن الفئة الخفيفة كنّ أكثر عرضة بنحو 30% لحدث قلبي كبير مقارنة بمن لا تظهر لديهن تكلسات. هذا الخطر يتضاعف تقريباً في الفئة الشديدة، ويصل أحياناً إلى ثلاثة أضعاف. اللافت أيضاً أن الارتباط ظل قائماً حتى بعد احتساب عوامل تقليدية مثل السكري والتدخين، ما يمنح الأداة قيمة تنبؤية مستقلة.

هنا تتضح الفكرة الجوهرية: لا فحص جديد، لا أجهزة إضافية، لا مواعيد منفصلة. إنها قراءة مختلفة للصور نفسها، باستخدام خوارزميات تعلم عميق قادرة على استخراج أنماط دقيقة قد تغيب عن العين البشرية.

هذه المقاربة تعكس توجهاً متنامياً في الطب يُعرف بالاستفادة الانتهازية من الفحوصات الروتينية، أي استخدام البيانات المتاحة مسبقاً لاستخراج مؤشرات صحية جديدة. إنه تحسين في الاستفادة من البنية التحتية القائمة، لا استبدال لها.

تكمن أهمية الدراسة في بعدها السكاني. برامج تحري سرطان الثدي تصل إلى عشرات الملايين سنوياً. إضافة طبقة تحليل تعتمد على الذكاء الاصطناعي قد تتيح رصد مخاطر القلب لدى شريحة واسعة من النساء، وخصوصاً من يُصنفن تقليدياً ضمن الفئات منخفضة الخطورة، مثل من هن دون الخمسين.

لكن يبقى السؤال التنفيذي مطروحاً: كيف سيتم دمج هذه النماذج في أنظمة المستشفيات؟ وهل ستُضاف النتائج تلقائياً إلى السجل الطبي الإلكتروني؟ التقنية تبدو جاهزة، أما البنية التنظيمية فقد تحتاج وقتاً لتواكبها.

ما تكشفه هذه التجربة يتجاوز صورة الثدي نفسها. نحن أمام مرحلة تصبح فيها كل صورة طبية نقطة بيانات متعددة الأبعاد، قابلة لإعادة القراءة بعيون خوارزمية تبحث عن إشارات كامنة. ومع نضج تقنيات التعلم العميق، قد يتحول كل فحص روتيني إلى فرصة صامتة لإنقاذ حياة أخرى دون أن يشعر أحد.