الذكاء الاصطناعي وتطبيقاته في جراحة الكتف – موجة عصرية جديدة أم فرصة حقيقية للتحسين؟
المقدمة
لقد أثّر التطور السريع في قدرة الحواسيب وتقنيات التصوير خلال العقود الأخيرة ليس فقط على حياتنا اليومية، بل أحدث أيضاً تغييرات جذرية في مختلف المهن حول العالم. وينطبق هذا بطبيعة الحال على مجال الطب وجراحة العظام. فقد استُخدمت هذه التطورات الثورية في التكنولوجيا الحاسوبية بشكل متزايد داخل القطاع الطبي، مما أدى إلى إعادة تشكيل نظام الرعاية الصحية سعياً لتحسين رعاية المرضى ونتائج العلاج. ولكن هل وصل الذكاء الاصطناعي بالفعل إلى جراحة الكتف، وما الذي يمكن أن نتوقعه في المستقبل؟
“يمتلك الذكاء الاصطناعي القدرة على إحداث ثورة في مجال الرعاية الصحية من خلال تعزيز تطوير المنتجات الطبية، وتحسين رعاية المرضى، ورفع مستوى قدرات الطاقم الطبي.”
بهذه العبارة تبدأ FDA ورقتها البيضاء بعنوان:
“Artificial Intelligence & Medical Products: How CBER, CDER, CDRH, and OCP are Working Together.”(1)
ووفقاً لهذه الورقة الصادرة في مارس 2024، يمكن رصد الاهتمام المتزايد بالذكاء الاصطناعي في القطاع الطبي من خلال عدد الطلبات المتعلقة بالذكاء الاصطناعي (AI) وتعلم الآلة (ML) المقدمة إلى FDA في السنوات الأخيرة. فعلى الرغم من تباطؤ معدل النمو مؤخراً، فقد ارتفعت نسبة الطلبات بنسبة 39% بين عامي 2019 و2020، مع توقع استمرار النمو بمعدل يفوق 30% في المستقبل.(2)
وعند تحليل طبيعة هذه الطلبات، يتبين أن الأشعة تشكل 79% منها، وهو أمر منطقي نظراً للارتباط الوثيق بين بيانات التصوير والتطبيقات البرمجية. في المقابل، لم تكن جراحة العظام ممثلة سوى بطلب واحد فقط من بين 692 طلباً. ومع أن جراحة العظام – وخاصة جراحة الكتف – لم تكن من أوائل المجالات التي تبنت الذكاء الاصطناعي، فإن الاهتمام البحثي بتطبيقاته في هذا المجال ازداد بشكل كبير مؤخراً. كما أن العديد من المنشورات العلمية الحديثة تساعد في فهم نطاق الاستخدام الحالي لهذه التقنيات والفوائد المحتملة التي قد تقدمها مستقبلاً.
يخضع مجال الجراحة العظمية، ولا سيما جراحة الكتف، لتحول كبير بفضل دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة، التي باتت تُحدث ثورة في أساليب التشخيص والتخطيط الجراحي وأدوات الجراحة، مما يؤدي إلى تحسين نتائج المرضى وتعزيز كفاءة الرعاية الصحية.
الدقة التشخيصية والتحليل التنبئي
يُعد مجال التشخيص من أبرز المجالات التي يظهر فيها تأثير الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة في جراحة الكتف. فالطرق التقليدية غالباً ما تعتمد على الخبرة الشخصية للأطباء، بينما تستطيع الأنظمة المدعومة بالذكاء الاصطناعي تحليل الصور الطبية مثل الأشعة السينية، والتصوير بالرنين المغناطيسي، والتصوير المقطعي بدقة عالية، مع القدرة على اكتشاف أنماط دقيقة قد لا يلاحظها الأطباء.
تعتمد هذه الأنظمة على خوارزميات التعلم العميق التي تُدرَّب على قواعد بيانات ضخمة من الصور الطبية. وقد أثبتت الشبكات العصبية الالتفافية (CNNs) فعالية مميزة في التعرف على الصور، مما يتيح تشخيص حالات مثل:
تمزقات الكفة المدورة، والتمزقات الشفوية، والتهاب المفاصل.
وقد طور Taghizadeh وآخرون(3) وRo وآخرون(4) نماذج تعتمد على الذكاء الاصطناعي يمكنها قياس ضمور العضلات وتغلغل الدهون في صور الأشعة المقطعية والرنين المغناطيسي للمرضى المصابين بتمزق الكفة المدورة بشكل تلقائي، مما يساعد على توحيد التشخيص وتحسين المقارنة العلمية في الدراسات السريرية.
ولا يقتصر دور تقنيات الذكاء الاصطناعي على التشخيص، بل يتعداه إلى التحليل التنبئي من خلال دراسة البيانات الديموغرافية والسجلات الطبية ونتائج التصوير، بهدف توقع احتمالية الإصابة بأمراض معينة أو نجاح خيارات العلاج المختلفة. وهذا يساعد على تطوير خطط علاجية شخصية مبنية على خصوصية كل مريض.
في عام 2019، نشر Gowd وآخرون(5) دراسة تظهر أن خوارزميات تعلم الآلة قادرة على التنبؤ بدقة بمضاعفات ما بعد جراحة استبدال مفصل الكتف اعتماداً على بيانات ما قبل الجراحة. وفي دراسة أكثر حداثة، استخدم Potty وآخرون(6) خوارزميات تعلم الآلة للتنبؤ بنتائج عمليات إصلاح الكفة المدورة بالمنظار، وتوصلوا إلى أن النموذج قادر على التنبؤ بدقة بنتائج مقياس ASES، مما يعزز التخطيط والتهيئة قبل الجراحة.
التخطيط الجراحي، المحاكاة، والجراحة الروبوتية
يمثل التخطيط الجراحي مجالاً آخر تُحدث فيه تقنيات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة تأثيراً كبيراً. فالتخطيط التقليدي يتطلب تحليلاً دقيقاً للصور الطبية وبُنى الجسم. بينما يمكن للأدوات الحديثة المدعومة بالذكاء الاصطناعي إنشاء نماذج ثلاثية الأبعاد عالية الدقة لبنية كتف المريض، ما يساعد الجرّاحين على تصور موقع العملية وتوقع التحديات واتخاذ القرار الأمثل للطريقة الجراحية.
كما تسمح منصات المحاكاة القائمة على الذكاء الاصطناعي للجرّاحين بتدريب مهاراتهم في بيئة افتراضية باستخدام نماذج تشريحية واقعية وبيانات مرضى فعلية، مما يقلل منحنى التعلم ويعزز الثقة.
حدد Vedula وآخرون(7) من خلال لجنة إجماع متعددة التخصصات مجموعة من التطبيقات المستقبلية الهامة للذكاء الاصطناعي في التدريب الجراحي (انظر الجدول 1).
وتجاوزت تطبيقات الذكاء الاصطناعي مرحلة التخطيط لتصل إلى غرفة العمليات، حيث تُستخدم للملاحة الجراحية، وتصميم الأدوات الخاصة بكل مريض، وتقنيات الواقع المعزز، وحتى الروبوتات الجراحية.(8)
تمثل الجراحة الروبوتية أحد أبرز تطبيقات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة، حيث تتيح دقة عالية في تنفيذ الإجراءات المعقدة، خصوصاً في عمليات استبدال مفصل الكتف، مما يقلل المضاعفات ويزيد من عمر الزرعات.(9)
ورغم ذلك، ما يزال الاستخدام الروتيني للجراحة الروبوتية في عمليات الكتف بعيداً عن التطبيق الواسع مقارنة بالركبة والورك.
الرعاية بعد الجراحة وإعادة التأهيل
تُسهم تقنيات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة أيضاً في تحسين الرعاية بعد الجراحة، وهي مرحلة حساسة في رحلة التعافي. تستطيع الأنظمة الذكية مراقبة تقدم المريض عبر البيانات المجمعة من المستشعرات والأجهزة القابلة للارتداء، ورصد العلامات المبكرة للمضاعفات مثل الالتهابات أو تأخر الشفاء، وتنبيه الطاقم الطبي للتدخل في الوقت المناسب.
كما يمكن لخوارزميات تعلم الآلة تخصيص برامج العلاج الطبيعي استناداً إلى تقدم المريض واحتياجاته، مما يحسن الالتزام بالعلاج ويزيد من فعاليته.
التحديات والمسارات المستقبلية
على الرغم من التقدم الواعد، إلا أن دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي في جراحة الكتف يواجه عدة تحديات، من بينها:
– حماية البيانات وأمنها
– الحاجة لمجموعات بيانات ضخمة ومتنوعة
– احتمال انحياز الخوارزميات
– تكاليف البنية التحتية والتدريب والبحث المستمر
ومع ذلك، يحمل المستقبل إمكانات هائلة، حيث ستسهم التطورات المستمرة في الخوارزميات وتحسين دمج البيانات وتعزيز التعاون بين خبراء التقنية والطب في تطوير:
– أدوات تشخيص متقدمة
– نظم توجيه أثناء الجراحة
– برامج علاج وتأهيل تكيفية
الخلاصة
باختصار، يُحدث الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة تحولاً كبيراً في جراحة الكتف من خلال تحسين التشخيص، وتعزيز التخطيط الجراحي، وتمكين الجراحة الروبوتية، وتخصيص الرعاية بعد الجراحة. ورغم التحديات القائمة، فإن إدماج هذه التقنيات يَعِد بمستقبل أكثر دقة وأماناً وكفاءة.
وحسب Gupta وآخرين(10)، فإن أداء نماذج الذكاء الاصطناعي ما يزال متواضعاً، كما أن التحقق الخارجي من فعاليتها ما يزال محدوداً، مما يشير إلى ضرورة اعتماد المزيد من الصرامة العلمية قبل استخدامها سريرياً.
التطبيقات المستقبلية لتقنيات الذكاء الاصطناعي في التدريب الجراحي (وفق لجنة دلفي – Vedula وآخرون)
– التعرف على التشريح من صور ومقاطع فيديو أثناء الجراحة (2)
– إعطاء الجرّاح تغذية راجعة مباشرة بعد العملية (2)
– تحديد الخطوات التي يحتاج الجرّاح إلى ملاحظات بشأنها (5)
– عرض الصور فوق الواقع لشرح التشريح المحيط (5)
– توجيه الجرّاح للاستخدام الأمثل للأدوات (5)
– الملاحة أثناء الجراحة باستخدام الفيديو والقياسات الحركية وبيانات التصوير (10)
– رصد الأخطاء أثناء الجراحة (10)
– تقديم إرشادات للخطوة التالية لتصحيح خطأ أو مضاعفة أثناء الجراحة (10)
الجدول الزمني (y)
(مقتبس من Vedula وآخرون)(7)
المراجع
1. (https://www.fda.gov/media/177030/download?attachment)
2. (https://www.fda.gov/medical-devices/software-medical-device-samd/artificial-intelligence-and-machine-learning-aiml-enabled-medical-devices)
3. Taghizadeh E, et al. Eur Radiol 2021
4. Ro K, et al. Sci Rep 2021
5. Gowd AK, et al. J Shoulder Elbow Surg. 2019
6. Potty AG, et al. J Clin Med. 2023
7. Vedula SS, et al. J Am Coll Surg 2022
8. Lee KS, et al. J Orthop Surg (Hong Kong). 2024
9. Twomey-Kozak J, et al. J Shoulder Elbow Surg. 2023
10. Gupta P, et al. JSES Rev Rep Tech. 2023