Table of Contents

ويظل مرض القلب والأوعية الدموية المتصل بالسكري أحد أكثر التحديات الصحية العالمية إلحاحا، مما يؤثر على ملايين الأفراد ويسهم إسهاما كبيرا في الاعتلال والعجز والوفاة المبكرة، ويزداد التفاعل بين أمراض السكر والقلب والأوعية الدموية تعقيدا، ويشتمل على اضطرابات في الميثان، والتهاب مزمن، والأضرار المنتشرة في القلب، وقد اعتمدت النهج التقليدية في تحديد خصائص المرضى المصابين بالمرضات، وفي تخطيط العلاج على المبادئ التوجيهية الطبية.

فهم الصلة بين مرض السكر وأمراض القلب والأوعية الدموية

كما أن عوامل الاضطرابات الناجمة عن مرض السكري والإصابة بمرض القلب والأوعية الدموية متشابكة للغاية، حيث أن مرض السكري يعمل كعامل خطر مستقل قوي على تطور وتفشي أمراض القلب والشريان التاجي وفشل القلب والسكتة الدماغية، ويساهم ارتفاع ضغط الدم في حدوث خلل في الثدي، والإجهاد الأكسجيني، والنماذج النهائية المتقدمة التي تلحق الضرر بالوعية الدموية.

أساسيات التعلم في مجال الرعاية الصحية

وتشير الدراسة إلى مجموعة من الأساليب الحاسوبية التي تمكن النظم من التعلم من البيانات دون أن تكون مبرمجة بشكل صريح، وفي مجال الرعاية الصحية، يمكن تصنيف البيانات غير المرخصة عن طريق نظام التحليلات غير الصحيحة، على نحو واسع ضمن نظام التعليم غير المشرف، والتعلم غير المشرف، والتعلم عن التعزيزات، كما أن نماذج التعلم المشرف عليها تُدرَّب على مجموعات البيانات المسمَّاة للتنبؤ بنتائج محددة مثل احتمال حدوث تعقُّد في القلب أو على أفضل التقنيات.

تطبيقات في التشخيص وتقييم المخاطر

ومن أكثر التطبيقات الواعدة للتعلم الآلي في مجال الاضطرابات النفسية، تعزيز الدقة التشخيصية واكتشاف المخاطر المبكرة، كما أن عوامل حاسبة المخاطر التقليدية، مثل مقياس مخاطر الفرامنغهام أو محرك الدي السكري المنظور في المملكة المتحدة، تعتمد على مجموعة محدودة من المتغيرات والمعاملات المسببة للإصابة بالسكان.

تحليل الصور وفحصها

ويوفّر فحص الاضطرابات الرئوية الرئوية نافذة قيمة في الصحة الكلية، كما أن المقاييس المولدة للأشعة السينية - التي تُستخدم بشكل خاص في الاضطرابات القلبية، والاختلالات الرئوية التي تُستخدم في الأشعة السينية، والصور الرئوية التي تُستخدم في المستقبل، هي صور غير قابلة للفحص، كما أن البحوث أثبتت أن سمات التصوير الرئوي تلازم نماذج البطاقات القلبية الرئوية.

الجيني واكتشاف المعالم الحيوية

كما أن التعلم من الآلات يعجل اكتشاف المتغيرات الجينية والعلامات الحيوية المرتبطة بمرض السكري. وتشير نتائج المخاطر المتعددة الجيني، التي تجمع بين آثار آلاف المتغيرات المشتركة، إلى إمكانية صقلها باستخدام ميغاباي لتحسين التنبؤ بما يتجاوز عوامل الخطر التقليدية. وعلاوة على ذلك، فإن عدم التنبؤ بمجموع البيانات المتعلقة بالوباء الرئوي أو الميثابي قد حدد نماذج فرعية جديدة للفشل في استخدام هذه البيانات.

تعزيز العلاج والإدارة

فبعد التنبؤ بالمخاطر، يتحول التعلم الآلي إلى كيفية إدارة الأطباء المصابين بمرض السكري ومضاعفات القلب والأوعية الدموية، ويقلل مفهوم العلاج الدقيق للطب الذي يُعالج على أساس فردي من العوامل الأساسية لهذا التحول، ويمكن لنماذج داء البولجيات المتعددة أن تحلل استجابات المرضى إلى العلاجات السابقة وأنماط الالتحاق وبيانات الفيزيائية في الوقت الحقيقي للتوصية بأكثر التدخلات فعالية.

إدارة الطب واعتراض المخدرات

وقد يساعد التعلم في مجال التعدين في السجلات الصحية الإلكترونية وقواعد البيانات المتعلقة بالصيدلة في تحديد مزيجات تنطوي على مخاطر كبيرة في حدوث أحداث القلب والأوعية الدموية، مثل بعض تنبيهات الكبريتونيين المستخدمة في دواءات البوليسترات، ويمكن أيضا للنموذج الافتراضي أن يُتوقع من المرضى الذين يُحتمل أن يُحدثوا تسويات ناجمة عن نقص في الأدوية.

الأجهزة القابلة للزراعة والرصد عن بعد

كما أن انتشار الأجهزة القابلة للارتداء - الرصد المستمر للغلوكوز، والواحف الذكية التي تتمتع بقدرات من التراكم، ومتعقبي النشاط - يقدمان تدفقاً مستمراً من البيانات الفيزيائية التي يمكن أن تستغلها الخوارزميات المتعددة الكلور لكشف المؤشرات المبكرة لفقدان القدرة على الإصابة بالقلب، كما أن التغيرات في معدلات التقلب، أو الارتطام، أو أنماط غلورية الارتداد، يمكن أن تسبق ظهور أعراض.

التدخلات على نمط الحياة والحمضات السلوكية

ومن شأن التعديلات التي تُجرى على نمط الحياة - بما في ذلك نظام التغذية والتمارين والتدخين في وقف العمل - أن تشكل حجر الزاوية للسكري وإدارة القلب والأوعية الدموية، ومع ذلك فإن التمسك بالمرض لا يزال ضعيفاً، ويمكن للتعلم من الآلات الشخصية في هذه التوصيات عن طريق تحليل أفضليات المرضى، والسلوك السابق، والعوامل السياقية مثل الطقس أو جدول العمل، كما أن النهج المتحرك الذي يستخدم التعاضد لاقت عليه سوى اقتراح الوقت الأمثل للمسير أو تقديم المشورة التغذوية المصممة قد أظهراً للتحكم في تحسيناً في تحسيناً.

التحديات في التنفيذ

وعلى الرغم من الإمكانات الواضحة، فإن إدماج التعلم الآلي في الممارسات السريرية في مجال الاضطرابات النفسية والمرضية قد يواجه عدة عقبات كبيرة، فخصوصية البيانات وأمنها هما من الشواغل الرئيسية، لا سيما عند معالجة المعلومات الصحية الحساسة عبر المؤسسات، وقد تفرض أنظمة مثل هذه الفئة في الولايات المتحدة والناتج المحلي الإجمالي في أوروبا متطلبات صارمة بشأن تقاسم البيانات، مما قد يحد من حجم وتنوع البيانات التدريبية.

القدرة على التفسير والثقة

وثمة تحد آخر هو طبيعة " الصندوق الأسود " للعديد من خوارزميات الحركة المتقدمة، ولا سيما التعلم العميق، والمصابون بالعجز عن العمل على توصيات لا يمكن تفسيرها، ولا تزال الجهود جارية لوضع أدوات قابلة للشرح، مثل أدوات التنبؤات الطبية الدقيقة، التي يمكن أن تكون مثبتة، وكذلك وضع نماذج افتراضية متطورة.

دمجها في تدفقات العمل السريري

وحتى النماذج الدقيقة والمعارة جيداً لا جدوى منها إذا لم تدمج بلاسة في تدفق العمل السريري، إذ يعاني العديد من أدوات دعم القرارات القائمة من الإرهاق، حيث يتجاهل الأطباء التوصيات بسبب الإخطارات المفرطة، ويستلزم التنفيذ الناجح تقديم نواتج الرعاية الطبية المتعددة الجنسيات في الوقت المناسب وبطريقة تكمل عملية صنع القرار في العيادة، بدلاً من تعطيلها، وقد ينطوي ذلك على إعداد سجلات مختصرة أخرى عن طريق التجهيز.

نوعية البيانات وإمكانية تعميمها

ولا تكون نماذج التعلم من الآلات سوى جيدة مثل البيانات التي يتم تدريبها عليها، ففي مجال الرعاية الصحية، تكون البيانات في كثير من الأحيان فوضوية وغير كاملة، وتخضع لخطأ في القياس، إذ إن القيم المفقودة، والترميز غير المتسق، والتحيزات في مجال الوثائق يمكن أن تؤدي إلى تدهور الأداء النموذجي، وعلاوة على ذلك، فإن النماذج التي توضع في نظام للرعاية الصحية قد لا تُعمم على نظام آخر بسبب الاختلافات في الخصائص الديمغرافية للمرضى، أو أنماط الممارسة الموحدة، أو أساليب جمع البيانات.

الاتجاهات والابتكارات في المستقبل

ويتطور ميدان التعلم الآلي في أمراض القلب والأوعية الدموية المتصلة بالسكري بسرعة، حيث توجد عدة اتجاهات مثيرة على الأفق، كما أن التعلم الموحد يتيح التعاون بين المؤسسات على إيجاد نماذج أكثر قوة دون المساس بسرية المرضى، وقد تبين من التجارب الأولية أن النماذج الموحدة يمكن أن تضاهي أو تتجاوز أداء النماذج المدربة على البيانات المركزية، ولا سيما فيما يتعلق بالظواهر النادرة مثل السكتة القلبية المفاجئة في المرضى المصابين بمرض السكري.

ألف - معلومات موجزة عن الدعم المقدم للقرارات السريرية

فالتقدم في مجال المعلومات المسبقة التي يمكن تفسيرها يجعل من الأسهل على الأطباء السريريين فهم التوصيات المتعلقة بمكافحة غسل الأموال والثقة بها، فعلى سبيل المثال، يمكن أن تبين التفسيرات المضادة للوقائع ما قد يلزم لتغيير صورة المريض لتغيير المخاطر المتوقعة (مثلاً، إذا خفضت نسبة الإصابة بفيروس نقص المناعة البشرية/الإيدز بنسبة 1 في المائة، فإن مخاطرها على القلب والأوعية الدموية التي تبلغ خمس سنوات ستنخفض بنسبة 12 في المائة).

الأدلة الحقيقية والتعلم المستمر

ويمكن أن تُعد نماذج التعلم من الآلات التي تُحدَّث باستمرار مع توافر بيانات جديدة - ما يسمى بالوعد الكبير الذي يُعَلَّم على الإنترنت بالطب الدقيق، مثلاً، نموذج يُتوقع احتمال حدوث عطل في المستشفى في أحد المرضى المصابين بمرض السكري، يمكن أن يُعدِّل توقعاته من حيث وزن المريض، ووظيفته الكلية، وتغير التقيد بالأدوية بمرور الوقت، وقد يُستدلِّل هذا التدرج الدينامي على توقيت التدخلات، مثل تكثيف العلاج المضاد للإصابة بالأدلَّة، أو الإشارة إلى بيانات التنويه، إضافة إلى ذلك.

التكامل مع تكنولوجيا التوايل الرقمية

وفي ضوء المستقبل، فإن مفهوم التواؤم الرقمية - التمثيل الفيذي لفرادى المرضى الذي يمكن محاكاته واختباره - يمكن أن يؤدي إلى إحداث ثورة في إدارة الاضطرابات النفسية المتصلة بالسكري، ومن خلال الجمع بين نماذج الأشعة الليفية والمحاكاة الفيزيائية، يمكن للمستوصفين أن يستكشفوا سيناريوهات " ما إذا كان ذلك ممكناً " ، مثل أثر إضافة دواء جديد أو تغيير نظام الأنسولين، دون تعريض المريض لخطر الإصابة بالسكري.

الأفكار الختامية

فالتعلُّم الماكني ليس حلاً للمرض، ولكنه يمثل تحولاً في النموذج الذي نفهمه ونديره، حيث يُعدّ العلماء الذين يعانون من مرض القلب والأوعية الدموية ذات الصلة بالسكر، ويتجاوزون في الواقع المبادئ التوجيهية التي تتناسب مع كل شيء، ويُستخدم في إطارها الرعاية الفردية، ويُحتمل أن يُحسِّن القانون النموذجي نتائج الملايين من المرضى في جميع أنحاء العالم، غير أن يُراعى بعناية جودة البيانات، والإنصاف الأخلاقي، والتكامل السريري، والمنظور.

For further reading on the intersection of machine learning and cardiovascular risk in diabetes, consult resources from the American Heart Association], the World Health Organization], and recent reviews in Nature Reviews Cardiology.