الذكاء الاصطناعي

شركات ناشئة تعتمد على الذكاء الاصطناعي لسد الفجوات في رعاية سرطان الثدي

تواجه أنظمة الرعاية الصحية تحديات متزايدة في تشخيص وعلاج سرطان الثدي، من نقص الأطباء إلى بطء نتائج الاختبارات. تساهم حلول الذكاء الاصطناعي في معالجة هذه العقبات عبر مراحل الرعاية المختلفة.

رضوان عبدالهاديمحرر وكاتب تقني

نُشر: 5 أكتوبر 2026 · آخر تحديث: 5 أكتوبر 2026 · 4 دقائق قراءة

شركات ناشئة تعتمد على الذكاء الاصطناعي لسد الفجوات في رعاية سرطان الثدي — الصورة: NVIDIA Blog

تحديات الرعاية الصحية في مواجهة سرطان الثدي

يُعد سرطان الثدي أكثر أنواع السرطان شيوعاً بين النساء في الولايات المتحدة، إلا أن الفجوات في جودة الرعاية تظل واسعة. تشير الإحصاءات إلى أن أغلبية النساء فوق سن الأربعين يتغيبن عن الفحص السنوي الموصى به، بينما يواجه أطباء الأشعة ضغطاً متزايداً مع تزايد عدد صور الماموغرام وقلة عدد الزملاء المتاحين. علاوة على ذلك، قد تستغرق أسابيع للحصول على نتائج الاختبارات التي تحدد مسار العلاج بعد التشخيص.

تُجرى حوالي 40 مليون صورة ماموغرام سنوياً في الولايات المتحدة، لكن نقصاً متوقعاً بعشرات الآلاف من أطباء الأشعة خلال العقد المقبل يضغط على قدرة النظام الصحي. وفي الطرف الآخر من خط الرعاية، تعتمد قرارات العلاج غالباً على فحوصات جينية تُرسل إلى مختبرات خارجية تستغرق أسابيع للمعالجة، في لحظة تتداخل فيها الحاجة إلى السرعة مع الحاجة إلى اليقين.

التصوير الآلي: دقة وسرعة في الفحص

لمعالجة عوائق الوصول إلى الفحوصات، طورت شركة iSono Health المنصة المعتمدة من إدارة الغذاء والدواء الأمريكية (ATUSA)، وهي نظام تصوير بالموجات فوق الصوتية ثلاثي الأبعاد آلي قابل للارتداء. يلتقط النظام حجم الثدي القياسي في دقيقتين تقريباً لكل ثدي، مقارنة بـ 45 دقيقة في الموجات فوق الصوتية اليدوية التقليدية. يعتمد النظام على تسريع المعالجة عبر وحدات معالجة الرسوميات (GPU) من NVIDIA وتقنيات التصوير الطبي مفتوحة المصدر، مما يوفر مسحاً ثلاثي الأبعاد تدعي الشركة أنه أكثر حساسية بنسبة 28% من الموجات فوق الصوتية ثنائية الأبعاد اليدوية.

تتميز تقنية ATUSA بقدرتها على التقاط الثدي بأكمله بنفس الطريقة في كل مرة، مما يخلق رؤية قابلة للتكرار لنسيج الثدي. هذا يساعد الأطباء على تحليل تغيرات نسيج المريضة عبر الفحوصات المتتالية، مع تقليل أخطاء المشغلين والتباين في النتائج. تتوفر المنصة تجارياً حالياً عبر عيادات شريكة في عدة ولايات أمريكية، مع إضافة مواقع جديدة بانتظام.

تقييم المخاطر ودعم اتخاذ القرار

تعمل شركة Whiterabbit.ai، وهي أيضاً ضمن برنامج NVIDIA Inception، على تطوير تقنيات ذكاء اصطناعي لفحص سرطان الثدي. يوفر برنامجها المعتمد WRDensity تقييماً تلقائيًا لكثافة الثدي من صور الماموغرام، وقد استُخدم في رعاية مئات الآلاف من المرضى. كما طوروا برنامج WRRisk لدعم اتخاذ القرار السريري لتقدير المخاطر طويلة المدى، مع بحث جيل جديد من الذكاء الاصطناعي للماموغرام يساعد أطباء الأشعة في اكتشاف المزيد من الأورام وتقليل الاستدعاءات غير الضرورية للمريضات.

يواجه أطباء أشعة الثدي يومياً تحدياً شبيهاً بالبحث عن إبرة في كومة قش، حيث يحاولون اكتشاف سرطان واحد تقريباً من بين كل 200 ماموغرام. تهدف تقنيات Whiterabbit.ai إلى تقليل العبء عن القوى العاملة المتوترة، وتسريع النتائج، وخفض التكاليف الصحية اللاحقة. يتم تدريب النماذج على عناقيد من وحدات معالجة الرسوميات في جامعة واشنطن، بينما تعمل عمليات الاستدلال على وحدات معالجة مخصصة داخل العيادات.

التنبؤ باستجابة العلاج وتقليل فترات الانتظار

بعد التشخيص، تعتمد قرارات العلاج على التنبؤ بكيفية استجابة السرطان للعلاج. حالياً، تتطلب هذه التنبؤات غالباً خزعة نسيجية منفصلة مع انتظار يتراوح بين أسبوعين وأربعة أسابيع. تبني شركة Ataraxis AI أنظمة ذكاء اصطناعي سريرية تتنبأ بنتائج المرضى واستجابتهم للعلاجات المختلفة باستخدام البيانات الرقمية، بما في ذلك الشرائح المرضية التي تكون جزءاً من الفحص القياسي للمريض.

تحلل نماذج Ataraxis الشرائح المرضية الرقمية والمتغيرات السريرية القياسية للتنبؤ باستجابة العلاج ومخاطر الانتكاس. تتنبأ إحدى النماذج بما إذا كان العلاج الكيميائي قبل الجراحة من المرجح أن يقلص الورم، بينما تقدر أخرى مخاطر الانتكاس على مدى خمس سنوات والفائدة المحتملة للعلاج الكيميائي التالي. تم التحقق من صحة هذه النماذج عبر أكثر من 10 مؤسسات وتجارب سريرية متعددة، وتعمل على وحدات معالجة الرسوميات في الموقع وفي مراكز البيانات السحابية باستخدام إطار عمل PyTorch.

الرؤية ثلاثية الأبعاد لرسم خطط العلاج

تقدم شركة SimBioSys تقنية دواء دقيق مدعومة بالذكاء الاصطناعي تخلق نماذج ثلاثية الأبعاد دقيقة لأورام الثدي والأوردة والأنسجة الرخوة الأخرى. تساعد هذه النماذج في توجيه العمليات الجراحية وتأثير خطط العلاج. كما طوروا أداة لتقدير مخاطر الانتكاس بناءً على البيانات الحجمية ثلاثية الأبعاد من تصوير الثدي بالرنين المغناطيسي والبيانات السريرية.

تتيح المنصة دمج البيانات متعددة الوسائط، بما في ذلك فحوصات التصوير والنتائج المرضية والفحوصات الجينية، باستخدام الذكاء الاصطناعي لتوليد رؤى جديدة تتجاوز ما يمكن الحصول عليه من أي مصدر منفرد. هذا التكامل يساعد الأطباء على اتخاذ قرارات علاجية أكثر تخصيصاً وشمولاً للمريضات.