«كاوست» تستخدم الذكاء الاصطناعي لفهم جائحة «كورونا»

• يناقش البروفيسور المساعد زين غاو استخدام نموذج الحاسب الآلي الذي طوره هو وزملاؤه الباحثين للكشف عن نقاط الضعف غير المعروفة في فيروس كورونا (كوفيد-19) وبحث خيارات جديدة لكبح انتشاره السريع.
كشفت جائحة فيروس كورونا (كوفيد-19) المستمرة أنها تهديد فايروسي غير مسبوق للبشرية وقوة معوقة لتعطيل المجتمع ونمط الحياة الذي اعتدناه.
وتكمن خطورة هذا الفايروس التاجي الجديد أنه وحتى هذه اللحظة يعتبر غامضاً 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 الأزمة الصحية العالمية، شكلت مجموعة من أعضاء هيئة التدريس في جامعة الملك عبدالله للعلوم والتقنية (كاوست) -بتنسيق من نائب رئيس الجامعة للأبحاث البروفيسور دونال برادلي، وعميد قسم العلوم والهندسة البيولوجية والبيئية في «كاوست» البروفيسور بيير ماجستريتي- فريق الاستجابة البحثية السريعة (R3T)، للقيام بمسؤوليات التعاون مع مؤسسات وهيئات الرعاية الصحية في المملكة العربية السعودية ودعم جهودها الكبيرة في مكافحة انتشار فايروس 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 فايروس كورونا (كوفيد-19) تعتمد على الذكاء الاصطناعي.
فايروس كورونا (كوفيد-19) هو من سلالة فايروسات 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، ويضيف: «الأمر لا يتعلق بنوعية الاختبار نفسه، بل غالباً بوقت أخذ العينات من الأشخاص والإجراءات 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 معدلا سلبي خاطئا مرتفعا للغاية يمكن أن ينتج عنه العديد من التشخيصات الخاطئة للمرض، وبحسب بعض التقارير في الصين تراوح معدلات التشخيص الخاطئة لفايروس 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، إلا أن الامر ليس بهذه السهولة خصوصاً أننا الآن في ذروة هذه الجائحة العالمية مع افتقار كبير لخبرة التعامل مع هذه الوباء. وهو الأمر الذي دفع الحكومة الصينية إلى إضافة مكونات مساعدة إضافية إلى عملية التشخيص.
وتعتمد المستشفيات الصينية الآن على أربعة معايير لتشخيص الإصابة بفايروس 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.
ويقول غاو: «لا يتعلق الأمر بالتشخيص فقط، بل أيضاً 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 الإحصاءات تظهر أنه إذا كانت منطقة الإصابة تغطي أكثر من 50% من حجم رئة المريض، فمن المرجح أن تكون نسبة وفاة 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
ويتابع البروفيسور غاو: «لا ينحصر عملنا فقط بتشخيص وتصنيف المرضى، بل يمكننا أيضاً 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، إضافة إلى مستشفى الملك فيصل التخصصي ومركز الأبحاث، لتحليل الأشعة المقطعية للمرضى السعوديين.
ويستطرد غاو: «نقوم بإدخال سلسلة من صور الأشعة المقطعية للمريض التي يتم أخذها مرة كل ثلاثة أيام، لمعرفة كيف يتقدم المرض أو يتكرر. ولدينا حتى الآن سلسلة من الصور المقطعية لنحو 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 تماماً دون تدخل بشري، كي يمكن الأطباء الذين هم مشغولين أصلاً من التركيز على رعاية المرضى، وثانياً أن يكون سريعاً 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 إن 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. ويوضح غاو: «من أجل ذلك، ولهذا المشروع بالذات، عكفت مع أربعة من أفضل الأشخاص في مجموعتي البحثية على العمل ليلاً ونهاراً -بعضهم لا ينام في الواقع- وهدفنا هو إنهاء العمل في غضون أسبوع واحد في مشروع يحتاج فعلاً عاما واحدا لإنجازه».
غير أن غاو ومجموعته متفائلون جداً بإنجاز نموذجهم في الوقت المحدد خصوصاً أنهم يمتلكون الخبرة الكافية، حيث إن 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 فايروس 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».