يمكن لنظام الذكاء الاصطناعي الجديد المسمى CytoDiffusion أن يعيد تشكيل كيفية اكتشاف اضطرابات الدم مثل سرطان الدم من خلال تحليل مورفولوجيا خلايا الدم بحساسية ملحوظة ووعي بعدم اليقين الخاص بها.

نظام ذكاء اصطناعي قادر على فحص شكل وبنية خلايا الدم بأعلى دقة والاتساق مع المتخصصين البشريين قد يغير بشكل كبير كيفية تشخيص حالات مثل سرطان الدم.

الأداة، المعروفة باسم CytoDiffusion، مبنية على الذكاء الاصطناعي التوليدي، وهي نفس فئة التكنولوجيا المستخدمة في منشئي الصور مثل DALL-E. وهو مصمم لدراسة مظهر خلايا الدم بالتفصيل.

تركز العديد من نماذج الذكاء الاصطناعي الحالية بشكل أساسي على التعرف على الأنماط، لكن فريق الباحثين من جامعة كامبريدج، وجامعة كوليدج لندن، وجامعة كوين ماري في لندن أثبتوا أن CytoDiffusion يمكنه التعرف على مجموعة واسعة من الاختلافات في خلايا الدم الطبيعية واكتشاف الخلايا النادرة أو غير العادية التي قد تشير إلى المرض. وتظهر النتائج التي توصلوا إليها في المجلة ذكاء آلة الطبيعة.

تحدي التحليل اليدوي لخلايا الدم

يعد تحديد الاختلافات الصغيرة في حجم خلايا الدم وشكلها ومظهرها العام أمرًا ضروريًا لتشخيص العديد من اضطرابات الدم. ومع ذلك، فإن تطوير الخبرة المطلوبة لهذا العمل يتطلب تدريبًا مكثفًا، وحتى الأطباء ذوي الخبرة العالية قد يختلفون عند تقييم العينات الصعبة.

وقال سايمون دلتادال من قسم الرياضيات التطبيقية والفيزياء النظرية بجامعة كامبريدج، المؤلف الأول للدراسة: “لدينا جميعًا العديد من الأنواع المختلفة من خلايا الدم التي لها خصائص مختلفة وأدوار مختلفة داخل أجسامنا”. “تتخصص خلايا الدم البيضاء في مكافحة العدوى، على سبيل المثال. لكن معرفة شكل خلية الدم غير العادية أو المريضة تحت المجهر هو جزء مهم من تشخيص العديد من الأمراض.”

ومع ذلك، تحتوي “لطاخة” الدم النموذجية على آلاف الخلايا – وهو عدد أكبر بكثير مما يستطيع أي إنسان تحليله. قال دلتادال: “لا يمكن للبشر أن ينظروا إلى جميع الخلايا في اللطاخة – فهذا غير ممكن”. “يمكن لنموذجنا أتمتة هذه العملية، وفرز الحالات الروتينية، وتسليط الضوء على أي شيء غير عادي للمراجعة البشرية.”

وقال المؤلف المشارك الدكتور سوثيش سيفابالاتنام من جامعة كوين ماري في لندن: “التحدي السريري الذي واجهته كطبيب مبتدئ في أمراض الدم هو أنه بعد يوم من العمل، كنت أواجه الكثير من أفلام الدم لتحليلها”. “بينما كنت أقوم بتحليلها في الساعات المتأخرة، أصبحت مقتنعًا بأن الذكاء الاصطناعي سيقوم بعمل أفضل مني.”

التدريب على الانتشار الخلوي

ولتطوير CytoDiffusion، قام الباحثون بتدريب النظام على أكثر من نصف مليون صورة لمسحات الدم التي تم جمعها في مستشفى أدينبروك في كامبريدج. وتضمنت مجموعة البيانات – وهي الأكبر من نوعها – أنواع خلايا الدم الشائعة والأمثلة النادرة، بالإضافة إلى العناصر التي يمكن أن تربك الأنظمة الآلية.

ومن خلال نمذجة التوزيع الكامل لمظاهر الخلايا بدلاً من مجرد تعلم الفصل بين الفئات، أصبح الذكاء الاصطناعي أكثر قوة في التعامل مع الاختلافات بين المستشفيات والمجاهر وطرق الصبغ، وأكثر قدرة على التعرف على الخلايا النادرة أو غير الطبيعية.

وفي الاختبارات، يستطيع CytoDiffusion اكتشاف الخلايا غير الطبيعية المرتبطة بسرطان الدم بحساسية أكبر بكثير من الأنظمة الموجودة. كما أنها ضاهت أو تجاوزت أحدث النماذج الحالية، حتى عندما أعطيت أمثلة تدريب أقل بكثير، وقامت بقياس عدم اليقين الخاص بها.

وقال دلتادال: “عندما اختبرنا دقته، كان النظام أفضل قليلاً من البشر”. “ولكن ما برز حقًا هو معرفة متى كان الأمر غير مؤكد. نموذجنا لن يقول أبدًا أنه كان مؤكدًا ثم يكون مخطئًا، ولكن هذا شيء يفعله البشر أحيانًا.”

وقال المؤلف المشارك الكبير البروفيسور مايكل روبرتس، وهو أيضًا من قسم الرياضيات التطبيقية والفيزياء النظرية بجامعة كامبريدج: “قمنا بتقييم طريقتنا في مواجهة العديد من التحديات التي نشهدها في الذكاء الاصطناعي في العالم الحقيقي، مثل الصور التي لم تُعرض من قبل، والصور الملتقطة بآلات مختلفة، ودرجة عدم اليقين في التسميات”. “يعطي هذا الإطار رؤية متعددة الأوجه لأداء النموذج والتي نعتقد أنها ستكون مفيدة للباحثين.”

توليد الصور الاصطناعية

وأظهر الفريق أيضًا أن CytoDiffusion يمكنه توليد صور لخلايا الدم الاصطناعية لا يمكن تمييزها عن الصور الحقيقية. في “اختبار تورينج” الذي أجري مع عشرة من أخصائيي أمراض الدم ذوي الخبرة، لم يكن الخبراء البشريون أفضل من الصدفة في معرفة الحقيقة من الصور التي أنشأها الذكاء الاصطناعي.

قال دلتادال: “لقد فاجأني ذلك حقًا”. “هؤلاء هم الأشخاص الذين يحدقون في خلايا الدم طوال اليوم، وحتى أنهم لا يستطيعون معرفة ذلك.”

كجزء من المشروع، يطلق الباحثون ما يقولون إنه أكبر مجموعة بيانات متاحة للجمهور في العالم لصور مسحة الدم المحيطية: أكثر من نصف مليون في المجموع.

وقال دلتادال: “من خلال جعل هذا المورد مفتوحًا، نأمل في تمكين الباحثين في جميع أنحاء العالم من بناء واختبار نماذج جديدة للذكاء الاصطناعي، وإضفاء الطابع الديمقراطي على الوصول إلى البيانات الطبية عالية الجودة، والمساهمة في نهاية المطاف في رعاية أفضل للمرضى”.

ليس بديلاً، بل شريكًا

وفي حين أن النتائج واعدة، إلا أن الباحثين يقولون إن CytoDiffusion ليس بديلاً للأطباء المدربين. وبدلاً من ذلك، تم تصميمه لدعمهم من خلال الإبلاغ بسرعة عن الحالات غير الطبيعية لمراجعتها والتعامل مع المزيد من الحالات الروتينية تلقائيًا.

وقال المؤلف المشارك البارز البروفيسور باراشكيف ناشيف من كلية لندن الجامعية: “إن القيمة الحقيقية للذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الصحية لا تكمن في تقريب الخبرة البشرية بتكلفة أقل، ولكن في تمكين قوة تشخيصية وتنبيهية وتوجيهية أكبر مما يمكن أن يحققه الخبراء أو النماذج الإحصائية البسيطة”. “يشير عملنا إلى أن الذكاء الاصطناعي التوليدي سيكون محوريًا في هذه المهمة، حيث لن يحول إخلاص أنظمة الدعم السريري فحسب، بل أيضًا رؤيتهم لحدود معرفتهم. إن هذا الوعي “ما وراء المعرفي” – معرفة ما لا يعرفه المرء – أمر بالغ الأهمية لاتخاذ القرار السريري، وهنا نظهر أن الآلات قد تكون أفضل منا في ذلك “.

ويقول الباحثون إن هناك حاجة إلى مزيد من العمل لجعل النظام أسرع واختباره على مجموعات متنوعة من المرضى لضمان العدالة والدقة.

المرجع: “التصنيف التوليدي العميق لمورفولوجيا خلايا الدم” بقلم سايمون دلتادال، جوليان جيلبي، كريستين فان لاير، نانسي بوككس، ماثي بي جي ليرز، تانيا فريمان، لورا أيكن، تيموثي فارين، ماثيو سميث، محمد زينة، ستيفن ماكدونالد، دانيال جليغورن، BloodCounts! كونسورتيوم، جيمس إتش إف رود، كونسيتا بيازيسي، جوزيف تايلور، نيكولاس جليدال، كارولا بيبيان شونليب، سوثيش سيفابالاتنام، مايكل روبرتس وباراشكيف ناشيف، 19 نوفمبر 2025، ذكاء آلة الطبيعة.
دوى: 10.1038/s42256-025-01122-7

تم دعم البحث جزئيًا من قبل Trinity Challenge، وWellcome، ومؤسسة القلب البريطانية، وصندوق NHS لمستشفيات جامعة كامبريدج، وBarts Health NHS Trust، ومركز NIHR Cambridge للأبحاث الطبية الحيوية، ومركز NIHR UCLH للأبحاث الطبية الحيوية، وNHS Blood and Transplant. تم إجراء البحث من قبل مجموعة عمل التصوير ضمن BloodCounts! كونسورتيوم، الذي يهدف إلى استخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين تشخيص الدم على مستوى العالم. سيمون دلتادال هو عضو في كلية لوسي كافنديش، كامبريدج.

لا تفوت أي اختراق: انضم إلى النشرة الإخبارية SciTechDaily.
تابعونا على جوجل و أخبار جوجل.