SEOUL NATIONAL UNIVERSITY HOSPITAL

- التنبؤ بمرض الساركوبينيا باستخدام الأشعة السينية للأطراف السفلية واختبارات الدم قبل الجراحة

- من المتوقع أن يكون مفيدا في فحص الساركوبينيا التي تعد عامل خطر في مضاعفات تقويم المفاصل

تم تطوير نموذج ذكاء اصطناعي لأول مرة في العالم يمكنه التنبؤ بدقة بتضخم مفاصل المريض باستخدام الأشعة السينية وفحوصات الدم في الأطراف السفلية، وهي اختبارات يتم إجراؤها قبل تقويم مفصل الركبة.

أعلن فريق الطبيب نو دو هيون (المتدرب هوانغ دو هيون والطالب أن سانغ هو) في مستشفى جامعة سيول الوطنية في اليوم الخامس أنه قد قاموا بتطوير نموذجًا خوارزميًا يمكنه التنبؤ بالساركوبينيا فقط من خلال نتائج الأشعة السينية واختبار الدم قبل الجراحة وذلك باستخدام الذكاء الاصطناعي والشبكات العصبية التلافيفية والتعلم الآلي.

الساركوبينيا هو مرض تتناقص فيه كتلة العضلات وتتدهور وظيفتها مع تقدم العمر. يعتبر هذا المرض عامل خطر رئيسي للسقوط والكسور ومضاعفات ما بعد الجراحة. لذلك، من المهم اختيار المرضى الذين يعانون من الساركوبينيا بشكل استباقي وتقديم العلاج قبل الجراحة.

يمكن استخدام أشكال محيط الساق لفحص الساركوبينيا الموجودة، ولكن هذه ليست طريقة موصى بها على الصعيد الوطني بسبب تراكم الدهون مع تقدم العمر والتغيرات في مرونة الجلد.

لذلك من ناحية أخرى، يستخدم التصوير بالرنين المغناطيسي أو التصوير المقطعي المحوسب لتشخيص الساركوبينيا بناءً على كتلة العضلات. على الرغم من أن هذه الطريقة تتميز بالدقة العالية في قياس كتلة العضلات، إلا أن لها قيودًا مثل استغراق الكثير من الوقت، والتعرض للإشعاع، وربما نتائج قياس مختلفة اعتمادًا على المراقب.

لذلك، في مجال جراحة العظام، هناك حاجة إلى أداة مناسبة يمكنها فحص الساركوبينيا فقط من خلال الاختبارات الحالية دون اختبارات إضافية تثقل كاهل المريض.

قام فريق البحث بتطوير نموذجًا تنبئيًا للمعرفة الدقيقة يقوم بإجراء تجزئة تلقائية للعضلات باستخدام صور الأشعة السينية للطرف السفلي لـ 227 متطوعًا سليمًا وليس لديهم تاريخ جراحيا.

يتم تقدير النموذج التنبئي للكتلة العضلية الكلية للمريض عن طريق تجزئة العضلات من صور الأشعة السينية للأطراف السفلية. بالإضافة إلى ذلك، يتم استخدام مجموعة من سبع متغيرات بما في ذلك (كتلة العضلات النظامية المتوقعة، ومؤشر كتلة الجسم، والبيليروبين، والهيموجلوبين، والألبومين، والبروتين، والعمر) للتنبؤ بالساركوبينيا.

باستخدام هذا النموذج، اختبر فريق البحث 403 مريضًا كانوا على وشك الخضوع لعملية تقويم مفصل الركبة الكلي (TKA) لعلاج التهاب مفاصل الركبة التنكسي.

وفي نتيجة الدراسة، وجد أن نموذج التعلم العميق المطور أظهر نفس الأداء العالي الذي أشار إليه المختص في مجال التجزئة التلقائية للعضلات لصورة الأشعة السينية للطرف السفلي. كما أن في مرحلة التحقق من صحة نموذج التنبؤ بالساركوبينيا، كانت القدرة التنبؤية (AUC: المنطقة تحت المنحنى) للنموذج 0.98، مما يُظهر أداءً ممتازًا.

ومن بين المتغيرات السبعة التي تتنبأ بالساركوبينيا، تم تحديد قيمة PMV (كتلة عضلات الجسم بالكامل المتوقعة) باعتبارها المتغير الأكثر أهمية في ذلك.

هذه الدراسة مهمة من حيث أنها يمكن أن تؤكد الساركوبينيا، والتي تم تأكيدها من خلال تشخيصات منفصلة مثل التصوير المقطعي والتصوير بالرنين المغناطيسي، وتحليل تكوين الجسم، وفحص هشاشة العظام، مع الأشعة السينية البسيطة واختبار الدم قبل الجراحة.

وقد ذكر البروفيسور نو دو هيون: "باستخدام هذه التكنولوجيا، سنكون قادرين على التنبؤ بدقة بتضخم عظام المرضى الذين يخضعون لعمليات جراحية مختلفة للعظام بالإضافة إلى تقويم مفاصل الركبة.

كما قال الطبيب المتدرب دو هيون هوانغ الذي شارك كمؤلف أول للدراسة: "هذه الدراسة هي مثال جيد على التطوير المباشر للتكنولوجيا اللازمة في الممارسة السريرية الفعلية باستخدام التعلم العميق والتعلم الآلي، والتي تم تسليط الضوء عليها مؤخرًا. سنكون قادرين على الاستجابة بسرعة لعوامل الخطر التي قد تحدث بعد الجراحة من خلال توفير المعرفة المسبقة حول تعزيز كتلة العضلات ومضاعفاتها. "

تم نشر هذه الدراسة في العدد الأخير من المجلة الدولية SCI "Journal of Clinical Medicine".