أظهرت دراسة أميركية أن أداة تعتمد على تقنيات الذكاء الاصطناعي يمكنها مساعدة أطباء الأطفال على التنبؤ بدقة أكبر بخطر إصابة الأطفال بالربو المزمن.
وأوضح باحثون من معهد ريجينستريف البحثي في الولايات المتحدة أن الأداة توفر وسيلة عملية منخفضة التكلفة لتعزيز التشخيص المبكر للربو لدى الأطفال، دون الحاجة إلى إجراء فحوصات إضافية أو تحميل الأطباء والمرضى أعباءً جديدة، ونُشرت النتائج، الجمعة، بدورية «Scientific Reports».
والربو المزمن لدى الأطفال هو مرض التهابي طويل الأمد يصيب الشعب الهوائية، ويؤدي إلى تضيقها وتكرار نوبات السعال والصفير وضيق التنفس، خصوصاً أثناء الليل، أو مع المجهود البدني، أو التعرض للمحفزات، مثل مسببات الحساسية والالتهابات الفيروسية.
ويُعدّ المرض من أكثر الأمراض المزمنة شيوعاً في مرحلة الطفولة، ولا يزال التنبؤ بالأطفال الذين ستتطوَّر لديهم أعراض الصفير أو مشكلات التنفس إلى ربو مزمن يمثل تحدياً للأطباء؛ إذ تختفي هذه الأعراض لدى بعض الأطفال مع التقدُّم في العمر، بينما يحتاج آخرون إلى متابعة وعلاج مستمرين؛ ما يجعل التقييم المبكر للمخاطر أمراً بالغ الأهمية.
وخلال الدراسة، اختبر الباحثون أداة لدعم القرار السريري تُعرف باسم «Passive Digital Marker»، وتعتمد على خوارزميات التعلم الآلي لتحليل البيانات الصحية الروتينية للأطفال، وتصنيفهم إلى فئتين؛ مرتفعي الخطورة ومنخفضي الخطورة للإصابة بالربو المستمر.
ولا تتطلب الأداة جمع أي بيانات جديدة من المريض؛ إذ تعتمد على المعلومات المسجلة مسبقاً في السجل الصحي الإلكتروني، مثل أعراض الجهاز التنفسي، والحساسية، وتاريخ استخدام الأدوية، والإصابات السابقة بعدوى الجهاز التنفسي، إضافة إلى التاريخ المرضي للعائلة. وبعد تحليل هذه البيانات، تقدم للطبيب تقييماً مبسطًا يحدد ما إذا كان الطفل معرضاً لخطر مرتفع أو منخفض للإصابة بالربو المزمن.
وأظهرت نتائج التجربة السريرية العشوائية، التي أُجريت باستخدام حالات سريرية معيارية، أن أطباء الأطفال الذين استخدموا الأداة تمكنوا من التنبؤ بالإصابة المستقبلية بالربو بدقة بلغت 83 في المائة، مقارنة بـ61 في المائة لدى الأطباء الذين اعتمدوا على التقييم التقليدي فقط. ويعزى هذا التحسن بشكل رئيسي إلى زيادة القدرة على تحديد الأطفال الذين تطور لديهم الربو المستمر لاحقاً.
وأكد الباحثون أن الأداة صُممت لدعم القرار الطبي وليس لاستبدال الطبيب؛ إذ تساعد على جمع وتحليل سنوات من البيانات الصحية المخزَّنة في السجل الصحي الإلكتروني، وتحويلها إلى تقييم واضح وسهل التفسير، بما يوفر للطبيب مصدراً إضافياً لاتخاذ قرارات أكثر دقة بشأن خطر إصابة الطفل بالربو، ويدعم التشخيص المبكر والتدخل العلاجي في الوقت المناسب.
وشدد فريق الدراسة على أن التجربة أُجريت باستخدام سيناريوهات سريرية معيارية، وليس في ممارسات طبية فعلية، لذلك لا تزال هناك حاجة إلى دراسات إضافية لتقييم مدى قدرة الأداة على تحسين نتائج المرضى في العيادات والمستشفيات في الواقع العملي.
