ناشفيل/هونغ كونغ (LabNews Media LLC) – إطار عمل جديد للذكاء الاصطناعي يهدف إلى جعل الذكاء الاصطناعي أكثر موثوقية في علم الأمراض الرقمي. النظام المسمى TRUECAM يكتشف حالات عدم اليقين في تحديد أنواع فرعية للسرطان، ويقوم بتصفية مناطق الصور غير ذات الصلة، ويمكنه رفض اتخاذ قرار في الحالات غير الواضحة.
تم تطوير TRUECAM بواسطة باحثين من المركز الطبي بجامعة فاندربيلت وجامعة هونغ كونغ البوليتكنيك. تم اختباره في البداية لتحديد الأنواع الفرعية لسرطان الرئة ذي الخلايا غير الصغيرة (NSCLC) على صور الشرائح الكاملة، ثم تم توسيعه ليشمل أنواعًا أخرى من السرطان والأعضاء.
يعمل الإطار كواجهة لنماذج الذكاء الاصطناعي الحالية. يقوم بقياس حالات عدم اليقين، ويكتشف المدخلات خارج نطاق التدريب، ويزيل عوامل التشتيت مثل مناطق الأنسجة الطبيعية أو العينات المصبوغة بشكل سيء. نتيجة لذلك، لا ينبغي أن يعمل الذكاء الاصطناعي بدقة أكبر فحسب، بل أيضًا بشكل أكثر عدلاً وكفاءة.
في الاختبارات، تفوق TRUECAM على الحلول الحالية من حيث الدقة والسرعة. كما أنه يتيح ضمانات دقة قابلة للتخصيص ويحسن العدالة عبر الجنس والمجموعات العرقية. ومن الجدير بالذكر بشكل خاص أن النظام يركز على نفس المناطق ذات الصلة تشخيصيًا مثل أخصائيي علم الأمراض.
قال برادلي مالين من فاندربيلت: "الذكاء الاصطناعي الموثوق به في المجال الطبي هو شرط أساسي لتحقيق إمكانات هذه التكنولوجيا التحويلية". تعالج الطريقة حالات عدم اليقين التي قد تنشأ عن طرق تحضير خاصة بالمؤسسات، أو عيوب، أو اختلافات غير عادية في الأنسجة.
نُشرت الدراسة في مجلة Nature Biomedical Engineering (DOI: 10.1038/s41551-026-01694-8). يرى الباحثون في TRUECAM خطوة مهمة نحو تطبيقات ذكاء اصطناعي أكثر أمانًا في تشخيص السرطان.
