كاوست تستخدم الذكاء الاصطناعي لفهم جائحة كورونا وتحديد الدواء المناسب

كشفت جائحة فيروس كورونا (كوفيد-19) المستمرة أنها تهديد فيروسي غير مسبوق للبشرية وقوة معوقة لتعطيل المجتمع ونمط الحياة الذي اعتدناه. وتكمن خطورة هذا الفيروس التاجي الجديد أنه وحتى هذه اللحظة يعتبر غامضاَ وغير مفهوم بالكامل، على الرغم من كافة الجهود الجبارة والمعلومات والتوجيهات التي تقدمها الحكومات العالمية وصانعو السياسات باستمرار لإدارة هذا المرض والحد من انتشاره المطرد.
واستجابة لتداعيات هذه الازمة الصحية العالمية، شكلت مجموعة من أعضاء هيئة التدريس في جامعة الملك عبدالله للعلوم والتقنية (كاوست) - بتنسيق من البروفيسور المتميز دونال برادلي، نائب رئيس الجامعة للأبحاث، والبروفيسور بيير ماجستريتي، عميد قسم العلوم والهندسة البيولوجية والبيئية في كاوست - فريق الاستجابة البحثية السريعة (R3T)، للقيام بمسؤوليات التعاون مع مؤسسات وهيئات الرعاية الصحية في المملكة العربية السعودية ودعم جهودها الكبيرة في مكافحة انتشار فيروس كورونا.
وفي هذا السياق يعمل البروفيسور زين غاو، الأستاذ المشارك في علوم الحاسب الآلي والمدير المساعد المكلف لمركز أبحاث العلوم الحيوية الحاسوبية في كاوست، وعضو رئيسي في فريق (R3T) المشكل حديثاً، يعمل مع مجموعته البحثية والمعنية بأبحاث المعلوماتية الحيوية الهيكلية والوظيفية (SFB) على تطوير اختبارات تشخيصية من الأشعة المقطعية لمرضى فيروس كورونا (كوفيد-19) تعتمد على الذكاء الاصطناعي.
فيروس كورونا (كوفيد-19) هو من سلالة فيروسات الحمض النووي الريبي (RNA) حيث يتكون من شريط واحد من (RNA) وسلسلة من البروتينات، وبالتالي يجب أن يكون المعيار الذهبي لتشخيص مرضى هذا الوباء هو الكشف عن تسلسل الحمض النووي أو التسلسل الجيني للفيروس.
تشخيصات سلبية خاطئة
يوضح غاو أن التجربة في الصين أظهرت أن هذا النوع من النهج التشخيصي غير دقيق ويمكن أن يولد معدلات مرتفعة من التشخيصات السلبية الخاطئة للإصابة، يقول: "الأمر لا يتعلق بنوعية الاختبار نفسه، بل غالبًا بوقت أخذ العينات من الأشخاص والاجراءات المتبعة لذلك وما إذا كان سيتم نقل العينات للمختبر أو تحضيرها في نفس المكان، حيث يمكن أن تحدث أخطاء عديدة خلال هذه الخطوات. النتيجة النهائية هي أن المعيار الذهبي المفترض يمتلك معدل "سلبي خاطئ" مرتفع للغاية يمكن أن ينتج عنه العديد من التشخيصات الخاطئة للمرض، وبحسب بعض التقارير في الصين تتراوح معدلات التشخيص الخاطئة لفيروس كورونا من 30 إلى 50٪ ، وهي معدلات مقلقة جداً".
ولكن بفضل وجود مختبرات متخصصة كتلك الموجودة في كاوست، يمكن تجنب هذا النسبة المرتفعة لمعدل التشخيص السلبي الخاطئ. الا أن الامر ليس بهذه السهولة خصوصاً أننا الآن في ذروة هذه الجائحة العالمية مع افتقار كبير لخبرة التعامل مع هذه الوباء. وهو الامر الذي دفع الحكومة الصينية الى إضافة مكونات مساعدة إضافية إلى عملية التشخيص.
تعتمد المستشفيات الصينية الآن على أربعة معايير لتشخيص الإصابة فيروس كورونا (كوفيد-19) : الكشف عن الحمض النووي أو التسلسل الجيني، والتصوير الطبي الحيوي باستخدام الأشعة المقطعية، وتحليل البيانات الضخمة لعلم الأوبئة، والأعراض السريرية مثل السعال الجاف أو صعوبة التنفس. يقول غاو: "لا يتعلق الأمر بالتشخيص فقط، بل أيضًا بالتنبؤ بسير المرض والعلاج، لقد تحدثت مع الكثير من الأطباء في الصين وما يقولونه هو أنه من المهم تحديد مكان الإصابة في الرئة، أي الفص الذي يحتوي على العدوى، لأن الإحصائيات تظهر أنه إذا كانت منطقة الإصابة تغطي أكثر من 50٪ من حجم رئة المريض، فمن المرجح أن تكون نسبة وفات المصاب مرتفعة جداً، وإذا حدثت العدوى فقط في أحد الفصوص الخمسة للرئة، فيمكن للمريض التعافي بسرعة كبيرة دون الكثير من الآثار الجانبية - وهنا يمكننا الاستعانة بالقدرات الكبيرة للذكاء الاصطناعي".
التنبؤ بالمرض والتشخيص والعلاج
يقول البروفيسور غاو: " لا ينحصر عملنا فقط بتشخيص وتصنيف المرضى، بل يمكننا أيضًا استخدام الذكاء الاصطناعي لتقسيم منطقة العدوى بدقة من الأشعة المقطعية لرئة المريض، ثم تحديد حجمها بالنسبة للحجم الكلي للرئة ونعطي هذه المعلومات للأطباء كي يستخدموها كمبدأ توجيهي يمكن أن يساعدهم في تحديد الدواء المناسب الذي يجب أن يعطوه للمريض".
يذكر أن البروفيسور غاو ومجموعته يعملون على تطوير تقنيات التعلم الآلي الخاصة بهم من خلال جمع بيانات التصوير بالأشعة المقطعية الفعلية من المتعاونين في الصين، وهم أيضاً على اتصال وثيق مع المركز الوطني للوقاية من الأمراض ومكافحتها (وقاية) ووزارة الصحة السعودية، بالإضافة إلى مستشفى الملك فيصل التخصصي ومركز الأبحاث، لتحليل الأشعة المقطعية للمرضى السعوديين. يقول غاو: "نقوم بإدخال سلسلة من صور الأشعة المقطعية للمريض التي يتم أخذها مرة كل ثلاثة أيام، لمعرفة كيف يتقدم المرض أو يتكرر. ولدينا حتى الان سلسلة من الصور المقطعية لحوالي 100 مريض صيني، حيث نقوم بإدخال هذه الصور ثلاثية الأبعاد في نموذجنا لتعليم الحاسب الآلي كيفية تحديد مناطق الإصابة وحجمها بدقة متناهية".
ويطمح غاو من أن يتمكن نموذجه للذكاء الاصطناعي من تحقيق هدفين رئيسيين هما، أولاً، أن يكون نظام ذكاء اصطناعي ذاتي تمامًا بدون تدخل بشري، كي يمكن الأطباء الذين هم مشغولين أصلاً من التركيز على رعاية المرضى، وثانيًا أن يكون سريعًا بما يكفي للتعامل مع النمو المطرد للوباء في الوقت الحالي.
إطار زمني ضيق
يوضح غاو أن أصعب خطوة في تصميمه هو رفع دقة المعالجة للبيانات الصادرة من مصادر متعددة، يقول: "نحصل على البيانات ضخمة من مصادر مختلفة، ومن مرضى مختلفين، ومن أجهزة تصوير مقطعي مختلفة، ومن مستشفيات مختلفة، ومن أطباء أشعة مختلفين، وباستخدام معلمات وقياسات مختلفة. لذلك، يتطلب الأمر تطوير نهج ذكي للغاية لمعالجة جميع البيانات المختلفة بدقة متناهية".
غير أن الإطار الزمني لتحقيق هذا الهدف ضيق جداً بحسب غاو حيث أن مشاريعه البحثية السابقة استغرقت من ستة أشهر حتى عام واحد لتطوير نظام واحد والآن يتطلب الوضع بناء نظام متقدم ودقيق في غضون ثلاثة إلى خمسة أيام، يقول غاو: " من أجل ذلك، ولهذا المشروع بالذات، عكفت مع أربعة من أفضل الأشخاص في مجموعتي البحثية على العمل ليلًا ونهارًا - بعضهم لا ينام في الواقع - وهدفنا هو إنهاء العمل في غضون أسبوع واحد في مشروع يحتاج فعلاً عام واحد لإنجازه. "
غير أن غاو ومجموعته متفائلون جداً بإنجاز نموذجهم في الوقت المحدد خصوصاً أنهم يمتلكون الخبرة الكافية حيث أن معظم أجزاء مشروعهم تستخدم نفس المنصة التي قاموا بتطويرها على مدى الأشهر الأربعة الماضية لتشخيص سرطان الثدي وتقسيمه من بيانات التصوير بالرنين المغناطيسي، وهم الآن يعملون على تحسين هذه المنصة وتجهيزها للتعامل مع جائحة فيروس كورونا (كوفيد-19). يقول غاو: "الهدف هو أن يصبح نموذجنا قويًا جدًا ودقيقاً وسهل الاستخدام والتطبيق على جميع أنواع المنصات والمستشفيات المختلفة لتحقيق الفائدة القصوى وتقديم أفضل رعاية صحية للمرضى".