في خطوة واعدة لتعزيز دقة التشخيص الطبي، طور باحثون في كلية الطب بجامعة «ميسوري» الأمريكية نموذجاً جديداً يعتمد على تقنيات «التعلم الآلي» للتنبؤ بمخاطر الإصابة بأمراض القلب والأوعية الدموية، متفوقاً في أدائه على النماذج الإحصائية التقليدية المتبعة حالياً.
واعتمد الفريق البحثي في تصميم النموذج على تحليل بيانات فحوصات التصوير المقطعي لمرضى الشريان التاجي، حيث نجح الذكاء الاصطناعي في تحديد احتمالات تعرض المرضى ل«أحداث قلبية ضارة كبرى» بدقة غير مسبوقة.
وبشأن النتائج، أكد فارس الأحداب، مؤلف الدراسة، أن النموذج الجديد يتجاوز العقبات التي واجهتها الأنظمة السابقة، مشيراً إلى أن تحديد المخاطر بدقة أكبر يفتح الباب أمام تحسين الرعاية الصحية الفردية المخصصة لكل مريض على حدة.
وتكمن قوة النموذج الجديد في قدرته على معالجة كميات هائلة من البيانات المعقدة وفهم الروابط المتشابكة بين المتغيرات الطبية، وهو الأمر الذي تعجز عنه التحليلات الإحصائية التقليدية التي تعاني من محدودية في التعامل مع البيانات الضخمة.
ولا تقتصر أهمية هذا الابتكار على أمراض الشريان التاجي فحسب، بل أشار فارس الأحداب إلى إمكانية تطبيق هذه المنهجيات الذكية على تشخيص أمراض أخرى، ما يمثل تحولاً جذرياً في كيفية استخدام التكنولوجيا لتعزيز كفاءة الأنظمة الصحية العالمية وتخصيص خطط الرعاية بما يضمن الحفاظ على جودة حياة المرضى.