Deep Learning from Retinal Fundus Photographs for Detecting Angiographic Obstructive Coronary Artery Disease: A Multicenter Development and External Validation Study

يعتبر جسم الإنسان شبكة واسعة من الأنابيب، تنقل الدم الحيوي من القلب إلى كل ركن من أركان النظام. وعندما تنسد هذه الأنابيب، المعروفة باسم الشرايين، بالترسبات الدهنية، وهي حالة تسمى تصلب الشرايين، يتقيد التدفق، مما قد يؤدي إلى نوبة قلبية. والطريقة الأكثر مباشرة التي يستخدمها الأطباء لمعرفة ما إذا كانت شرايين القلب نفسها مسدودة هي تمرير أنبوب رفيع عبر الأوعية الدموية وحقن صبغة، وهو إجراء يسمى تصوير الشرايين التاجية الغازي. وبينما تعد هذه الطة المعيار الذهبي للتشخيص، إلا أنها عملية غازية، وتحمل مخاطر، وغالبًا ما تكشف أن شرايين المريض في الواقع خالية من الانسداد، مما يعني أن الإجراء كان غير ضروري. لسنوات، اعتمد الأطباء على أسئلة بسيطة حول عمر المريض وجنسه وأعراضه لتخمين احتمالية وجود انسداد قبل طلب مثل هذا الاختبار. ومع ذلك، فإن هذه التخمينات غالبًا ما تكون غير دقيقة، مما يؤدي إلى الكثير من الإجراءات غير الضرورية أو التشخيصات الفائتة.

لقد ظهر نهج مختلف من مكان غير متوقع: الجزء الخلفي من العين. فالشبكية، وهي الطبقة الحساسة للضوء في خلف العين، مغطاة بأوعية دموية دقيقة هي الوحيدة في الجسم التي يمكن للأطباء رؤيتها مباشرة دون جراحة. ولأن الأوعية الشبكية تشترك في نفس البيئة البيولوجية مع شرايين القلب، فإن التغيرات في مظهرها يمكن أن تشير إلى وجود مشكلات في أماكن أخرى من الجسم. وقد اشتبه الباحثون منذ فترة طويلة في أن صورة للشبكية يمكن أن تكشف عن أدلة حول أمراض القلب، لكن تحويل تلك الأدلة المرئية إلى تشخيص موثوق كان أمرًا صعبًا. والآن، تشير دراسة جديدة إلى أن برامج الكمبيوتر المتقدمة يمكنها تعلم قراءة هذه العلامات الدقيقة بشكل أفضل من ألعاب التخمين التقليدية، مما يوفر طريقة غير غازية لتحديد من يحتاج حقًا إلى اختبار القلب الغازي.

في دراسة واسعة النطاق متعددة المراكز شملت آلاف المرضى، طور الباحثون نظام كمبيوتر متطورًا مصممًا للنظر في صور قاع العين والتنبؤ بوجود مرض الشريان التاجي الانسدادي. قام الفريق، بقيادة خبراء من مستشفى بكين آن تشن (Beijing Anzhen Hospital) وشركة بكين آيردوك للتكنولوجيا المحدودة (Beijing Airdoc Technology Co., Ltd.)، بتدريب نموذج الذكاء الاصطناعي هذا باستخدام صور لما يقرب من 4800 مريض كان من المقرر خضوعهم بالفعل لاختبار القلب الغازي. عُرضت على الكمبيوتر صور الشبكية جنبًا إلى جنب مع النتائج المؤكدة لاختبارات القلب، مما سمح له بتعلم الأنماط المرئية المحددة المرتبطة بانسداد الشرايين. لم يتم تعليم النموذج، الذي أطلق عليه اسم RET-IRV2، رصد الانسدادات فحسب؛ بل تم تدريبه أيضًا على تقدير تفاصيل المريض الأساسية مثل العمر والجنس، وهي تقنية تساعد الكمبيوتر على التركيز على السمات الأكثر صلة بالصورة.

وجاء الاختبار الحقيقي لهذه الأداة الجديدة عندما طبقها الباحثون على مجموعة مختلفة تمامًا تضم أكثر من 3300 مريض من أربعة مراكز طبية مختلفة. وفي هذا التحقق الخارجي، أثبت نموذج الكمبيوتر فعالية ملحوظة؛ فقد حدد بدقة عالية وجود مرض الشريان التاجي الانسدادي، متفوقًا بشكل كبير على الطرق التقليدية التي يستخدمها الأطباء حاليًا. هذه الطرق التقليدية، التي تعتمد على حساب المخاطر بناءً على العمر والجنس والأعراض، غالبًا ما تواجه صعوبة في التمييز بين المرضى الذين يعانون من انسدادات وأولئك الذين لا يعانون منها. في الدراسة، كانت قدرة نموذج الكمبيوتر على الفصل بين هذه المجموعات متفوقة بكثير على نموذج "دايموند-فورستر" المحدث، وسجل "دوك" السريري، وحتى الحساب الإحصائي القياسي الذي يتضمن ضغط الدم والكوليسترول.

وما يجعل هذه النتيجة مقنعة للغاية هو أن الكمبيوتر حقق هذا النجاح باستخدام صور العين فقط، دون الحاجة إلى أي من التاريخ الطبي للمريض أو نتائج فحوصات الدم كمدخلات. ولفهم كيفية اتخاذ الكمبيوتر لقراراته، أجرى الباحثون سلسلة من التجارب حيث قاموا بتغطية أجزاء من صور الشبكية رقميًا. وعندما قاموا بحجب الأوعية الدموية، انخفض أداء الكمبيوتر بشكل كبير، مما أكد أنه يعتمد بالفعل على بنية ومظهر الأوعية الصغيرة لإجراء تشخيصه. وهذا يشير إلى أن النموذج لا يتكهن بناءً على أنماط عشوائية، بل يكتشف حقًا التغيرات الوعائية الجهازية التي تصاحب أمراض القلب.

كما نظرت الدراسة إلى ما وراء التشخيص الفوري لمعرفة ما إذا كانت تنبؤات الكمبيوتر لها أي علاقة بالصحة المستقبلية للمرضى الذين تأكد إصابتهم بانسداد الشرايين. فمن بين المرضى الذين كانوا يعانون من المرض وتمت متابعتهم لمدة تصل إلى عامين، كان أولئك الذين حصلوا على درجات أعلى من نموذج الكمبيوتر أكثر عرضة للإصابة بأحداث قلبية وعائية ضائرة كبرى، مثل النوبات القلبية أو السكتة الدماغية أو الوفاة. وهذا يشير إلى أن المعلومات المرئية الملتقطة في الشبكية قد لا تساعد فقط في تحديد المرض، بل قد تقدم أيضًا لمحة عن مدى خطورة الحالة الكامنة والمخاطر التي يواجهها المريض في المستقبل.

وعلى الرغم من هذه النتائج الواعدة، يحرص الباحثون على الإشارة إلى قيود عملهم. فقد أجريت الدراسة في سياق محدد حيث تم إحالة المرضى بالفعل لإجراء اختبارات غازية، مما يعني أن المجموعة كانت تحتوي على معدل مرتفع جدًا من المرض الفعلي، وهو أمر يختلف عن عامة السكان حيث تكون انسدادات الشرايين أقل شيوعًا. كما لم يتم اختبار النموذج بعد في المجموعات منخفضة المخاطر أو في الشعوب خارج شرق آسيا، حيث قد تؤثر الاختلافات في تصبغ العين وبنية الأوعية على النتائج. علاوة على على ذلك، فإن قدرة الكمبيوتر على التنبؤ بالأحداث القلبية المستقبلية هي اكتشاف مثير للاهتمام، ولكنها تُقدم كفرضية لمزيد من الدراسة وليس كأداة مثبتة للتنبؤ بالنتائج الفردية.

إن تداعيات هذا البحث كبيرة على مستقبل فحص أمراض القلب. فإذا ثبتت صحة هذه النتائج في مجموعات أكثر تنوعًا وأوسع نطاقًا، يمكن أن يصبح تصوير الشبكية أداة فحص قوية وغير غازية. يمكن أن يساعد الأطباء في تحديد المرضى الذين يحتاجون حقًا إلى اختبار القلب الغازي وأولئك الذين يمكن مراقبتهم بأمان باستخدام طرق أقل خطورة. ومن خلال تقديم صورة أوضح لصحة الأوعية الدموية للمريض من خلال صورة فوتوغرافية بسيطة وغير مؤلمة، تمتلك هذه التكنولوجيا القدرة على تحسين المسارات التشخيصية، وتقليل الإجراءات غير الضرورية، وتحسين رعاية ملايين الأشخاص في نهاية المطاف ممن يُشتبه في إصابتهم بأمراض القلب. وتوضح الدراسة أن العينين، اللتين غالبًا ما توصفان بأنهما نافذة الروح، قد تعملان أيضًا كنافذة واضحة لصحة القلب.