Facial Photograph–Based Detection of Dermatochalasis and Assessment of Blepharoplasty Necessity: A Deep Learning–Assisted Approach

على مدى عقود، اعتمد قرار إجراء الجراحة للجفن العلوي بشكل كبير على عين الطبيب ووصف المريض لأعراضه. الحالة المعنية، المعروفة طبياً باسم "الرواخ الجلدي" (dermatochalasis)، هي المصطلح الطبي للجلد الزائد والمترهل في الجفن العلوي. ومع تقدم الناس في العمر، تفقد البشرة والأنسجة الكامنة حول العين مرونتها، تماماً مثل شريط مطاطي تم تمديده مرات عديدة جداً. يمكن لهذا الجلد المترهل أن يتدلى فوق الرموش، مما يخلق شعوراً بالثقل، ويسبب إجهاداً بصرياً، وفي بعض الحالات، يحجب الجزء العلوي من رؤية الشخص فعلياً. وبينما يكون الحل عبارة عن إجراء جراحي شائع يسمى "تجميل الجفون" (blepharoplasty)، والذي يعمل على إزالة الجلد الزائد، فإن تحديد من يحتاج إليه بدقة كان تقليدياً عملية ذاتية. يقيس الأطباء مسافات محددة في الوجه ويقيمون مقدار التدلي، لكن هذه القياسات قد تختلف من متخصص لآخر، والخط الفاصل بين "الحاجة إلى الجراحة" و"مجرد الظهور بمظهر متعب" غالباً ما يكون مسألة تقدير شخصي وليس قاعدة ثابتة.

في دراسة حديثة، سعى الباحثون لمعرفة ما إذا كان بإمكان الكمبيوتر اتخاذ هذا القرار بشكل أكثر اتساقاً. لقد قاموا بتدريب نوع من الذكاء الاصطناعي، وتحديداً نظام التعلم العميق، للنظر في صور فوتوغرافية قياسية لوجوه الأشخاص من الأمام. كان الهدف بسيطاً: هل يستطيع الكمبيوتر النظر إلى صورة والتمييز بين شخص بالغ يعاني من الجلد المترهل الذي يتطلب جراحة، وبين شخص بالغ بجفون سليمة وطبيعية؟ جمع الباحثون صوراً من مصدرين؛ حيث تكونت المجموعة الأولى من 190 مريضاً زاروا عيادة عيون في تركيا وتم اعتبارهم بالفعل من قبل جراح كمرشحين للإجراء. أما المجموعة الأخرى، فتكونت من 190 شخصاً بالغاً سليماً تم أخذ صورهم من مكتبة صور عامة، واختيروا لأنهم لا يظهرون أي علامات لتدلي الجفون. تم التقاط جميع الصور في ظروف متشابهة، حيث ينظر الأشخاص إلى الأمام مباشرة بتعبير وجه محايد، محاكيين بذلك نوع الصورة التي قد يلتقطها الطبيب خلال زيارة روتينية للعيادة.

اختبر الفريق ثلاثة نماذج حاسوبية مختلفة، صُمم كل منها للتعرف على الأنماط في الصور. تم تغذية هذه النماذج بالصور ومُطلب منها فرزها إلى مجموعتين: أولئك الذين يحتاجون إلى جراحة وأولئك الذين لا يحتاجون إليها. كانت النتائج متسقة بشكل مذهل؛ ففي جميع النماذج الحاسوبية المختلفة التي اختبروها، حددت الأنظمة المرضى الذين يحتاجون إلى الجراحة بشكل صحيح في كل مرة تقريباً. في الواقع، لم يخطئ الكمبيوتر في أي مريض من المرضى الذين كانوا يحتاجون بالفعل إلى الإجراء، حيث حدد جميع الـ 190 مريضاً بشكل صحيح. كما حدد أيضاً الغالبية العظمى من الأفراد الأصحاء، حيث تعرّف بشكل صحيح على عدم حاجتهم للجراحة في حوالي 98 حالة من كل 100 حالة. لم يكن الكمبيوتر يخمن فحسب، بل تعلم كيفية رصد العلامات البصرية المحددة للجلد المترهل التي يبحث عنها الأطباء البشريون، وفعل ذلك بمستوى من الدقة يضاهي أفضل الخبراء البشريين.

كان أحد أهم النتائج التي توصلت إليها الدراسة ليس فقط أن الكمبيوتر نجح في العمل، بل كيف عمل بكفاءة. قارن الباحثون بين ثلاثة أنواع مختلفة من البنى الحاسوبية (architectures)، وهي في الأساس المخططات لكيفية معالجة الآلة للمعلومات. ووجدوا أن جميع المخططات الثلاثة أدت المهمة بنفس المستوى العالي من الدقة. ومع ذلك، لم تستغرق جميعها نفس القدر من الوقت للقيام بذلك؛ فقد أنهى أحد النماذج، وهو تصميم أخف وأبسط، المهمة بشكل أسرع بكثير من غيره. وهذا تفصيل حاسم لأنه يشير إلى إمكانية تشغيل مثل هذا النظام مستقبلاً على هاتف ذكي أو جهاز محمول في عيادة الطبيب، بدلاً من الحاجة إلى كمبيوتر خارق ضخم ومكلف. أظهرت الدراسة أنك لست بحاجة إلى أكثر الحواسيب تعقيداً أو قوة للحصول على الإجابة الصحيحة؛ إذ يمكن لأداة أبسط وأسرع تحقيق نفس النتيجة.

وقد حرص الباحثون على ملاحظة أنه بينما كان الكمبيوتر ممتازاً في رصد العلامات البصرية للجلد المترهل، إلا أنه لم يكن يستبدل الطبيب. فقد تم تدريب النظام على التعرف على الحالة بناءً على كيفية تصنيف الجراحين البشريين للمرضى سابقاً؛ فقد تعلم كيف يرى ما يراه الخبراء. كما سلطت الدراسة الضوء على أن الصور المستخدمة قد التقطت في بيئة مضبوطة، وقد يتصرف الكمبيوتر بشكل مختلف إذا التقطت الصور في إضاءة سيئة أو من زاوية غريبة. ويقترح المؤلفون أن هذه التكنولوجيا يمكن أن تعمل كرأي ثانٍ مفيد أو كأداة فحص للمساعدة في تحديد أولويات المرضى الذين يجب أن يراهم الأطباء أولاً، لكنها ليست بعد صانعة قرار نهائية. إن هذا العمل يثبت أن الآلة يمكنها تعلم قراءة العلامات الدقيقة لشيخوخة الجلد حول العينين من مجرد صورة فوتوغرافية بسيطة، مما يوفر طريقة موضوعية جديدة لدعم الحكم البشري الذي وجه جراحة العيون لأجيال.