الرئيسية
نموذج تنبؤي باستخدام التعلم الآلي
طور فريق البحث نموذجًا مبنيًا على التعلم الآلي أُطلق عليه اسم AI-IR، يمكنه التنبؤ بمقاومة الإنسولين لدى الأفراد اعتمادًا على تسعة معطيات طبية شائعة يتم الحصول عليها خلال الفحوصات الطبية الروتينية.
وفقًا لـ يوتا هيرايكي، الباحث بالمستشفى الجامعي في طوكيو، فقد أتاح هذا النموذج تقديم أول دليل على مستوى السكان بأن مقاومة الإنسولين تزيد من خطر الإصابة بالسرطان، ويمكن استخدامه أيضًا لتحديد الأشخاص الأكثر عرضة للإصابة بالسكري والأمراض القلبية والسرطان، ما يفتح المجال للفحص المبكر والتدخل الوقائي.
دقة وفعالية النموذج
تُظهر الدراسة أن AI-IR يمتلك أداءً تنبؤيًا ممتازًا، مقارنًا بالقياسات المباشرة لمقاومة الإنسولين، والتي يصعب إجراؤها إلا في مراكز متخصصة. وبفضل هذه التقنية، يمكن تقييم مقاومة الإنسولين على نطاق واسع بسهولة، ما يساهم في تعزيز الوقاية الصحية وتقليل المضاعفات المرتبطة بهذه الحالة.
أهمية الاكتشاف
باستخدام مؤشر واحد يجمع تسعة معطيات طبية، يقدم هذا النموذج أداة قوية للكشف المبكر عن الأشخاص المعرضين لمخاطر صحية متعددة، مما يتيح التحرك الوقائي قبل تطور الأمراض المزمنة أو السرطان.
وتفتح هذه الدراسة آفاقًا جديدة في الطب الوقائي، حيث يتيح الجمع بين الذكاء الاصطناعي والبيانات الطبية الروتينية فرصة لاكتشاف حالات مقاومة الإنسولين مبكرًا، وتقليل مخاطر الإصابة بالأمراض المزمنة والسرطانات، مما يعزز فعالية الفحوصات الصحية والتدخلات المبكرة.
طور فريق البحث نموذجًا مبنيًا على التعلم الآلي أُطلق عليه اسم AI-IR، يمكنه التنبؤ بمقاومة الإنسولين لدى الأفراد اعتمادًا على تسعة معطيات طبية شائعة يتم الحصول عليها خلال الفحوصات الطبية الروتينية.
وفقًا لـ يوتا هيرايكي، الباحث بالمستشفى الجامعي في طوكيو، فقد أتاح هذا النموذج تقديم أول دليل على مستوى السكان بأن مقاومة الإنسولين تزيد من خطر الإصابة بالسرطان، ويمكن استخدامه أيضًا لتحديد الأشخاص الأكثر عرضة للإصابة بالسكري والأمراض القلبية والسرطان، ما يفتح المجال للفحص المبكر والتدخل الوقائي.
دقة وفعالية النموذج
تُظهر الدراسة أن AI-IR يمتلك أداءً تنبؤيًا ممتازًا، مقارنًا بالقياسات المباشرة لمقاومة الإنسولين، والتي يصعب إجراؤها إلا في مراكز متخصصة. وبفضل هذه التقنية، يمكن تقييم مقاومة الإنسولين على نطاق واسع بسهولة، ما يساهم في تعزيز الوقاية الصحية وتقليل المضاعفات المرتبطة بهذه الحالة.
أهمية الاكتشاف
باستخدام مؤشر واحد يجمع تسعة معطيات طبية، يقدم هذا النموذج أداة قوية للكشف المبكر عن الأشخاص المعرضين لمخاطر صحية متعددة، مما يتيح التحرك الوقائي قبل تطور الأمراض المزمنة أو السرطان.
وتفتح هذه الدراسة آفاقًا جديدة في الطب الوقائي، حيث يتيح الجمع بين الذكاء الاصطناعي والبيانات الطبية الروتينية فرصة لاكتشاف حالات مقاومة الإنسولين مبكرًا، وتقليل مخاطر الإصابة بالأمراض المزمنة والسرطانات، مما يعزز فعالية الفحوصات الصحية والتدخلات المبكرة.
