شنتشن (LabNews Media LLC) – طور فريق بحث دولي نظام ذكاء اصطناعي فوتوني يمكنه تحليل بيانات الصور الطبية بسرعة فائقة وكفاءة في استهلاك الطاقة. حقق النظام دقة 95% في اكتشاف انفصال الشبكية وسرطان خلايا الكبد في الاختبارات السريرية.
تحت إشراف البروفيسور هان تشانغ من جامعة شنتشن، جمع الباحثون بين هياكل فان دير فالس غير المتجانسة القائمة على الفوسفور الأسود (BP) ومُقَرِّن عقدة الألياف البصرية الدقيقة. أدى ذلك إلى إنشاء منصة شبكة عصبية فوتونية (PNN) قائمة بالكامل على الألياف، تستخدم الضوء بدلاً من الإلكترونات لمعالجة البيانات.
استغرق تشخيص صورة مقطعية للكبد 0.8 مللي ثانية فقط في المتوسط – أسرع بأكثر من 100 مرة من معالج رسومات NVIDIA A100 القوي. في الوقت نفسه، احتاج النظام إلى 0.608 فيمتو جول فقط لكل عملية حسابية – طاقة أقل بـ 246 مرة من الأنظمة الإلكترونية التقليدية.
في الاختبارات التي أجريت على بيانات مرضى حقيقية من مستشفيات شنتشن، حقق النظام خصوصية بنسبة 97.6%. خاصة في المراحل المبكرة من سرطان الكبد (أورام أقل من سنتيمتر واحد)، يمكن أن يؤدي التشخيص فائق السرعة إلى تحسين فرص البقاء على قيد الحياة بشكل كبير، حيث أن معدل البقاء على قيد الحياة لمدة خمس سنوات في هذه الحالات يتجاوز 70%.
أكد البروفيسور هان تشانغ أن الشبكات العصبية الفوتونية لم تعد مجرد مفاهيم معملية، بل تمثل منصات تشخيصية عملية. هذه التقنية مناسبة بشكل خاص للمواقف السريرية الحرجة من حيث الوقت، ويمكن استخدامها أيضًا في المناطق ذات الموارد المحدودة.
تم نشر الدراسة في مجلة Opto-Electronic Advances. يرى الباحثون أن الذكاء الاصطناعي الفوتوني يمثل خطوة مهمة نحو تحليل طبي مستدام وفعال في استهلاك الطاقة وقابل للتطبيق على نطاق واسع.
