Development and Validation of a Machine Learning-Based Prediction Model for Atrial Fibrillation in Hospitalized Patients with Coronary Heart Disease and Diabetes Mellitus: A Retrospective Study

في جسم الإنسان، يُعد القلب مضخة لا تهدأ، ولكنه كأي آلة معقدة، عرضة للتآكل والتهالك، خاصة عندما تتعرض الأنظمة الأخرى للضغط. ومن أكثر الحالتين شيوعاً اللتين تسببان إجهاد هذا النظام هما مرض الشريان التاجي، حيث تضيق الشرايين التي تغذي عضلة القلب، ومرض السكري، وهو اضطراب استقلابي يعطل كيفية معالجة الجسم للسكر. وعندما تجتمع هاتان الحالتان معاً، فإنهما تخلقان تآزراً خطيراً يرفع بشكل كبير من خطر الإصابة بتهديد ثالث، غالباً ما يكون صامتاً، وهو الرجفان الأذيني. هذا الرجفان هو إيقاع فوضوي حيث ترتجف الحجرات العلوية للقلب بدلاً من النبض بثبات، وهي حالة يمكن أن تؤدي إلى السكتة الدماغية أو فشل القلب. وبالنسبة للأطباء، كان التحدي طويلاً في تحديد المرضى الذين يعانون من كل من أمراض القلب والسكري والذين هم أكثر عرضة لتطوير هذا الإيقاع غير المنتظم قبل وقوعه، مما يسمح بالتدخل المبكر بدلاً من رد الفعل الطارئ.

لقد سعى فريق من الباحثين في مركز تشونغتشينغ للطوارم الطبية لحل هذا اللغز من خلال النظر إلى الوراء في السجلات الطبية لأكثر من ألفي مريض. فقد جمعوا بيانات من أفراد تم إدخالهم إلى المستشفى بين عامي 2017 و2025 وكانوا يعيشون بالفعل مع كل من مرض الشريان التاجي والسكري. وقسم الباحثون هؤلاء المرضى إلى مجموعتين: أولئك الذين أصيبوا بالرجفان الأذيني أثناء إقامتهم، وأولئك الذين لم يصابوا به. ومن خلال مقارنة المجموعتين، بحثوا عن اختلافات دقيقة في فحوصات الدم، وقياسات القلب، وتاريخ المريض التي يمكن أن تعمل كعلامات تحذيرية. وبدلاً من الاعتماد على اختبار واحد، استخدموا طريقة حاسوبية متطورة تُعرف باسم "تعلم الآلة". ويسمح هذا النهج للحاسوب بغربلة كميات هائلة من المعلومات للعثيد على أنماط معقدة قد تغفل عنها العين البشرية، تماماً كما قد يسمع ميكانيكي خبير صوتاً معيناً (خشخشة) في المحرك يشير إلى مشكلة قبل أن تتعطل السيارة بفترة طويلة.

حللت الدراسة مجموعة واسعة من نقاط البيانات، من حجم حجرات القلب إلى مستويات بروتينات ومعادن محددة في الدم. وبعد اختبار العديد من الخوارزميات الحاسوبية المختلفة، وجد الباحثون أن طريقة واحدة، تسمى نموذج "الغابة العشوائية" (random forest model)، كانت متفوقة بمراحل في التنبؤ بمن سيصاب بالإيقاع غير المنتظم. حقق هذا النموذج مستوى عالياً من الدقة، حيث حدد الخطر بشكل صحيح في الغالبية العظمى من الحالات. وتعلم الحاسوب أن أهم العلامات التحذيرية لم تكن مجرد وجود أمراض القلب أو السكري نفسها، بل كانت مزيجاً محدداً من العوامل. وشمل ذلك عمر المريض، والأبعاد الفيزيائية للحجرات العلوية للقلب، ومزيج من المؤشرات الدموية المتعلقة بالالتهاب، والتغذية، وتوازن الأملاح.

على وجه التحديد، حدد النموذج ثمانية مؤشرات رئيسية، والتي عند النظر إليها معاً، ترسم صورة واضحة للخطر. فالعمر المتقدم والأبعاد الكبيرة للحجرات العلوية اليسرى واليمنى للقلب كانت تنبؤات قوية، مما يعكس الضغط البدني الذي تضعه هذه الحالات على بنية العضو. كما كانت مستويات "البريألبومين" في الدم، وهو بروتين يشير إلى الحالة الغذائية، حاسمة أيضاً؛ حيث تشير المستويات المنخفضة إلى جسم تحت وطأة الإجهاد. وبالمثل، ثبت أن التوازن بين خلايا الدم البيضاء والألبومين، وهو مقياس لمدى وجود الالتهاب بالنسبة لاحتياطيات الجسم، يمثل إشارة قوية. وشملت العوامل الأخرى مستويات الكالسيوم والصوديوم في الدم، وهي عناصر أساسية للإشارات الكهربائية للقلب، وإنزيماً معيناً يسمى HBDH، والذي يمكن أن يشير إلى الإجهاد على عضلة القلب.

ولضمان أن هذا النموذج الحاسوبي ليس مجرد "صندوق أسود" يقدم تخمينات، استخدم الباحثون تقنية لشرح كيفية وصوله إلى استنتاجاته بدقة. ووجدوا أن النموذج يزن هذه العوامل الثمانية بشكل مختلف لكل مريض، مما يخلق ملف تعريف مخاطر شخصي. فبالنسبة لشخص ما، قد يكون حجم حجرات القلب هو المحرك الرئيسي للخطر، بينما بالنسبة لآخر، قد يكون مزيجاً من نقص التغذية وارتفاع الالتهاب. إن القدرة على تفكيك التنبؤ إلى أجزاء مفهومة تعني أن الأطباء يمكنهم النظر إلى مريض معين ورؤية العوامل المحددة التي تدفعهم نحو الخطر. وتشير الدراسة إلى أنه باستخدام هذه الأداة، يمكن للأطباء فحص المرضى المعرضين للخطر بشكل أكثر فعالية، ومراقبتهم عن كثب، وربما بدء العلاجات في وقت مبكر للوقاية من حدوث الرجفان الأذيني.

وقد لاحظ الباحثون بعناية أن نتائجهم جاءت من مستشفى واحد وأن النموذج يحتاج إلى الاختبار على مرضى في مواقع أخرى لتأكيد موثوقيته. ومع ذلك، فإن النتائج تقدم طريقة واعدة جديدة للنظر في مشكلة طبية شائعة وخطيرة. فمن خلال الجمع بين فحوصات الدم الروتينية وفحوصات القلب القياسية مع التحليل الحاسوبي المتقدم، تثبت الدراسة أنه من الممكن رصد علامات التحذير من الرجفان الأذيني لدى المرضى المصابين بأمراض القلب والسكري قبل أن يصبح الوضع مهدداً للحياة. وينقل هذا النهج الطب بعيداً عن أسلوب "النموذج الموحد للجميع" نحو استراتيجية أكثر دقة وتخصيصاً للحفاظ على نبض القلب منتظماً.