Infrared Thermal Imaging Combined with Machine Learning for Detecting Disease Activity in Rheumatoid Arthritis: A Proof-of-Concept Study
قيمت هذه الدراسة التجريبية استخدام التصوير الحراري بالأشعة تحت الحمراء مقترناً بالتعلم الآلي للكشف عن نشاط مرض التهاب المفاصل الروماتويدي، ووجدت أنه بينما لم تستطع درجة حرارة اليد بأكملها وحدها تمييز نوبات المرض، فإن نموذج التصنيف الثنائي أظهر اتجاهاً واعداً ولكنه غير حاسم إحصائياً يستدعي التحقق منه في مجموعات أكبر.
البحث الأصلي مرخَّص بموجب CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). هذا شرح مولَّده بالذكاء الاصطناعي للبحث أدناه. لم يكتبه المؤلفون ولم يصادقوا عليه. وللتحقق من الدقة التقنية، يرجى الرجوع إلى البحث الأصلي. اقرأ إخلاء المسؤولية الكامل
التهاب المفاصل الروماتويدي هو حالة يهاجم فيها الجهاز المناعي للجسم المفاصل عن طريق الخطأ، مما يسبب الألم والتورم والتيبس. بالنسبة للأطباء، فإن معرفة مدى نشاط هذا المرض بدقة في أي لحظة معينة أمر بالغ الأهمية، لأن ذلك يحدد ما إذا كان المريض يحتاج إلى دواء أقوى أو ما إذا كان علاجه الحالي فعالاً. الطريقة القياسية لقياس هذا النشاط تتضمن مزيجاً من اختبارات الدم وفحص بدني حيث يقوم الطبيب بعدّ عدد المفاصل التي تعاني من الألم أو التورم. ومع ذلك، فإن هذه العملية تشوبها بعض العيوب؛ فاختبارات الدم تقيس الالتهاب العام الذي يمكن أن ينتج عن أشياء كثيرة، وليس فقط التهاب المفاصل، كما أن الفحص البدني يعتمد جزئياً على كيفية وصف المريض لألمه الخاص، وهو أمر قد يختلف من شخص لآخر. وبسبب حالات عدم اليقين هذه، بحث الباحثون طويلاً عن وسيلة لرؤية الالتهاب بشكل مباشر، دون الحاجة إلى إبر أو أسئلة ذاتية. ومن الأفكار الواعدة استخدام الحرارة التي تنتجها المفاصل الملتهبة بشكل طبيعي. فعندما يلتهب المفصل، تزدء حرارته، تماماً مثل النار التي تحترق بحرارة أكبر من الهواء المحيط بها. ويمكن للكاميرات التي تعمل بالأشعة تحت الحمراء رؤية هذه الحرارة، وتحويلها إلى صورة مرئية توضح مكان وجود الدفء بالضبط.
لقد وضعت دراسة حديثة هدفاً لاختبار ما إذا كان يمكن استخدام هذه الحرارة كأداة موثوقة لرصد نوبات تهيج التهاب المفاصل الروماتويدي. عمل الباحثون مع مجموعة صغيرة مكونة من أحد عشر مريضاً مصاباً بالمرض وتسعة أشخاص لا يعانون منه. قاموا بالتقاط صور حرارية لأيدي المرضى في أوقات مختلفة، حيث التقطوا الصور عندما كان المرضى يعانون من نوبة تهيج، ومرة أخرى بعد تلقيهم العلاج وشعورهم بالتحسن. استخدم الفريق نظاماً حاسوبياً لتحليل درجة حرارة مناطق محددة في اليد، بحثاً عن أنماط قد تميز بين اليد المريضة واليد السليمة. كما اختبروا نهجاً أكثر تقدماً باستخدام "تعلم الآلة"، وهو نوع من البرامج الحاسوبية التي تتعلم التعرف على الأنماط من خلال دراسة الأمثلة. وكان الهدف هو معرفة ما إذا كان بإمكان الكمبيوتر النظر إلى الخريطة الحرارية لليد وإخبار الطبيب ما إذا كان التهاب المفاصل خفيفاً، أو متوسطاً، أو شديداً، أو ببساطة ما إذا كان المرض نشطاً بما يكفي ليتطلب علاجاً.
أول شيء تحققه منه الباحثون كان فكرة بسيطة: هل يمكنهم مجرد النظر إلى النقطة الأكثر سخونة في اليد بأكملها لمعرفة ما إذا كان المريض يعاني من نوبة تهيج؟ قارنوا درجة الحرارة القصوى لأيدي المرضى أثناء النوبة مقابل أيدي الأشخاص الأصحاء. كانت النتيجة واضحة وغير متوقعة: النقطة الأكثر سخونة في اليد المريضة لم تكن أكثر سخونة بشكل ملحوظ من النقطة الأكثر سخونة في اليد السليمة. كانت درجات الحرارة متطابقة تقريباً، حيث حامت حول 98 درجة فهرنهايت لكلا المجموعتين. وقد استبعد هذا الاكتشاف إمكانية استخدام قراءة درجة الحرارة الإجمالية لليد كاختبار سريع لنوبة التهيج؛ إذ يشير ذلك إلى أن الحرارة الناتجة عن التهاب المفاصل تكون محددة جداً بالمفاصل الفردية بحيث لا يمكن رؤيتها عند النظر إلى اليد ككل.
ولم يستسلم الباحثون، بل انتقلوا إلى تحليل أكثر تفصيلاً. فبدلاً من النظر إلى اليد كجسم واحد كبير، قاموا بتقسيم الصورة إلى اثنتي عشرة منطقة محددة، كل منها يقابل مفصلاً أو نقطة مرجعية. ثم أدخلوا بيانات درجة الحرارة من هذه المناطق الفردية في نماذج حاسوبية مصممة لتصنيف نشاط المرض. وفي محاولة سابقة لهذا التحليل، ارتكب الفريق خطأً شائعاً في كيفية تدريب الكمبيوتر؛ حيث سمحوا للكمبيوتر برؤية صور من نفس المريض في كل من مرحلة التدريب ومرحلة الاختبار. وهذا يشبه إعطاء طالب اختباراً يتضمن أسئلة قد رآها بالفعل في واجباته المنزلية؛ فقد يحصل الطالب على درجة عالية، لكن هذا لا يعني أنه تعلم المادة فعلياً. وبمجرد أن صحح الباحثون هذا الخطأ وضمنوا اختبار الكمبيوتر على مرضى لم يسبق له رؤيتهم، تغيرت النتائج بشكل كبير.
عندما أُجري التحليل بشكل صحيح، لم يعد بإمكان النماذج الحاسوبية تصنيف المرضى بشكل موثوق إلى ثلاث فئات من حيث الشدة: خفيف، أو متوسط، أو شديد. لم يكن أداء النماذج أفضل من مجرد التخمين بناءً على الفئة الأكثر شيوعاً. وهذا يعني أنه مع العدد الصغير من المرضى في الدراسة، لم تكن الأنماط الحرارية متميزة بما يكفي للسماح بتشخيص دقيق لمدى سوء المرض. ومع ذلك، عندما بسط الباحثون السؤال، ظهرت صورة مختلفة. فبدلاً من طلب ثلاثة مستويات من الشدة، طلبوا من الكمبيوتر اتخاذ خيار ثنائي: هل المرض نشط ويحتاج إلى علاج، أم أنه منخفض بما يكفي لاعتباره تحت السيطرة؟ وباستخدام عتبة سريرية محددة يستخدمها الأطباء لتقرير متى يتم العلاج، أظهر النموذج الحاسوبي اتجاهاً واعداً. فقد حدد حالة المرض بشكل صحيح في حوالي 73 بالمائة من الحالات، وهو ما كان أفضل من دقة 58 بالمائة التي يمكن الحصول عليها بمجرد التخمين بناءً على النتيجة الأكثر شيوعاً.
لم يكن هذا التحسن نجاحاً مضموناً، حيث لم تصل النتيجة إلى المعيار الإحصائي الصارم المطلوب عادةً لإعلان اكتشاف ما. وأشار الباحثون إلى أن مجموعتهم من المرضى كانت صغيرة جداً، مما يجعل من الصعب التأكد من أن النمط الذي رأوه سينطبق على الجميع. وكان النموذج الحاسوبي الذي قدم أفضل أداء هو نوع من الخوارزميات يُعرف باسم "الغابة العشوائية" (Random Forest)، وهو نموذج جيد في إيجاد العلاقات المعقدة وغير الخطية في البيانات. إن حقيقة أن هذا النموذج أظهر اتجاهاً مستقراً عبر طرق مختلفة من اختبار البيانات تشير إلى أنه قد يكون هناك شيء حقيقي في البصمات الحرارية، لكنها إشارة خشنة. يبدو أنها قادرة على التمييز بين اليد النشطة بوضوح واليد الهادئة، لكنها لا تستطيع بعد التمييز بين الاختلافات الدقيقة بين الالتهاب الخفيف والمتوسط.
خلصت الدراسة إلى أنه بينما لا تعد قراءة درجة حرارة واحدة لليد بأكملها مفيدة للكشف عن نوبة التهيج، فإن الخريطة الحرارية التفصيلية للمفاصل تحمل إمكانات واعدة. وجد الباحثون أن الإشارة الحرارية من المرجح أن تكون خافتة للغاية لدرجة تمنع تحديد الدرجة الدقيقة لشدة المرض مع عينة صغيرة، ولكنها قد تكون قوية بما يكفي لمساعدة الأطباء في اتخاذ قرار بشأن الحاجة إلى العلاج. يعمل هذا العمل كإثبات للمفهوم، حيث يوضح أن التصوير بالأشعة تحت الحمراء مقترناً بالتحليل الحاسوبي الدقيق يمكن أن يوفر رؤية موضوعية لالتهاب المفاصل. ومع ذلك، أكد المؤلفون أن هذه ليست أداة نهائية بعد. وللانتقال من مجرد اتجاه واعد إلى اختبار طبي موثوق، يجب التحقق من هذه الطريقة في مجموعة أكبر بكثير من المرضى. وحتى ذلك الحين، تظل هذه التكنولوجيا مجرد احتمال مأمول بدلاً من كونها معياراً للرعاية، وهي تقدم لمحة عن مستقبل قد يتمكن فيه الأطباء من رؤية "نار" التهاب المفاصل دون الحاجة لسؤال المريض عن مدى شعوره بالحرارة.
غارق في أبحاث مجالك؟
تصلك نشرة يومية بأحدث الأبحاث المطابقة لكلماتك البحثية المفتاحية — مع ملخصات تقنية، بلغتك.