تصنيف شدة اعتلال الشبكية السكري: تعلم تبايني معزز بالانتشار لتوليد صور اصطناعية ومعالجة اختلال الفئات

يواجه التصنيف الآلي لشدة اعتلال الشبكية السكري تحديات مستمرة تتمثل في محدودية مجموعات البيانات المشروحة، والاختلال الشديد بين الفئات عبر المستويات الخمسة للمقياس الدولي السريري لاعتلال الشبكية السكري، وانزياح المجال بين بيئات التصوير المختلفة، وهي تحديات تعيق بناء أنظمة فحص آلي موثوقة يمكن نشرها في البيئات محدودة الموارد، ويهم هذا الموضوع الباحثين العرب وطلبة الدراسات العليا في الذكاء الاصطناعي الطبي، إذ ينتشر السكري ومضاعفاته العينية في المنطقة العربية بدرجات مرتفعة، وتحتاج أنظمة الرعاية فيها إلى أدوات فحص مبكر قابلة للتوسع تخفف العبء عن أطباء العيون وتسرع إحالة الحالات المستحقة للعلاج، ويعد اعتلال الشبكية السكري من أبرز أسباب ضعف البصر التي يمكن الوقاية منها متى اكتشفت تغيراته مبكرًا وعولجت في الوقت المناسب، غير أن الفحص اليدوي لصور قاع العين يتطلب خبرة متخصصة نادرة ويستهلك وقتًا طويلًا أمام أعداد متزايدة باستمرار من مرضى السكري المحتاجين إلى فحص دوري

أولًا: أهداف الدراسة ومنهجيتها

قدمت الدراسة إطار تعلم عميق متكاملًا يوسع نموذجًا سابقًا للباحثين هو شبكة الانصهار التجميعية الالتفافية التي حققت دقة 93.2 في المئة، وذلك عبر ثلاثة ابتكارات متكاملة، أولها نموذج انتشار احتمالي كامن مشروط بالفئة لإزالة الضوضاء يولد صور قاع عين اصطناعية واقعية تشريحيًا لمستويات الشدة ناقصة التمثيل بما يعالج ندرة البيانات واختلال الفئات في آن واحد، وثانيها بروتوكول تدريب مسبق تبايني ذاتي الإشراف يطبق على مجموع البيانات الحقيقية والاصطناعية مجتمعة لتعلم تمثيلات شبكية مميزة قبل الضبط الدقيق الخاضع للإشراف، وثالثها تجميع من خمسة نماذج متنوعة البنى هي إفيشنت نت بي 3 وريس نت 50 وفي جي جي 16 وفي جي جي 19 ودنس نت 121 تنصهر عبر شبكة أنماط متعلمة لتحقيق تعميم أفضل، وقوم الإطار على مجموعة بيانات أبتوس 2019 باستخدام تحقق متقاطع طبقي من خمس طيات، مع تحقق خارجي مستقل دون أي تدريب إضافي على مجموعة بيانات آي باكس، وإتاحة خرائط تفسير بصرية لفحص قابلية النموذج للتفسير نوعيًا

ثانيًا: أبرز النتائج

1، حقق الإطار المتكامل على مجموعة بيانات أبتوس 2019 دقة 95.1 في المئة ومعامل كابا مرجحًا تربيعيًا قدره 0.928 ودرجة إف واحد 0.91 ومساحة تحت المنحنى 0.97، متجاوزًا بذلك أداء النموذج السابق للباحثين البالغ 93.2 في المئة

2، بلغ التحسن على مستوى الفئات مقارنة بخط الأساس المتمثل في نموذج إفيشنت نت بي 3 مقدار 23.8 نقطة مئوية لفئة الاعتلال الشديد إذ ارتفعت دقتها من 61.8 إلى 85.6 في المئة، ومقدار 17.7 نقطة مئوية لفئة الاعتلال الخفيف إذ ارتفعت دقتها من 71.2 إلى 88.9 في المئة

3، أظهر التحقق الخارجي دون أي تدريب إضافي على مجموعة بيانات آي باكس دقة 78.4 في المئة ومعامل كابا مرجحًا تربيعيًا قدره 0.809 ومتوسط درجة إف واحد 0.738 ومتوسط مساحة تحت المنحنى 0.887، بما يقيس مقدار الانخفاض المتوقع في الأداء عند انزياح المجال بين بيئات التصوير

ثالثًا: دلالات الدراسة وتطبيقاتها

تبرهن النتائج على الفائدة التآزرية للجمع بين التعزيز التوليدي بالانتشار وتعلم التمثيلات ذاتي الإشراف في تصنيف الصور الطبية مختل الفئات، مع دلالات عملية على فحص آلي قابل للتوسع لاعتلال الشبكية السكري في البيئات محدودة الموارد، ويمكن للباحثين العرب الاستفادة من هذا الإطار في بناء أنظمة فحص لصور قاع العين تراعي ندرة البيانات المشروحة محليًا واختلال فئات الشدة فيها، مع التنبه إلى أن الأداء انخفض بدرجة ملموسة عند الانتقال إلى مجموعة بيانات خارجية مختلفة البيئة، ما يعني أن النشر السريري الآمن يستلزم تحققًا محليًا على بيانات البيئة المستهدفة ومعايرة قبل الاعتماد، فالنتائج القوية داخل مجموعة البيانات الأصلية لا تكفي وحدها لضمان الأداء في الممارسة الواقعية، وتشير الدراسة كذلك إلى أهمية الإبلاغ عن التباين بين طيات التحقق والتحليلات الإحصائية المقترنة بوصفها ممارسات ضرورية للحكم الرصين على ثبات أداء نماذج الذكاء الاصطناعي الطبي وعدم الاكتفاء بمتوسطات الأداء العامة

وخلاصة القول إن الجمع بين توليد الصور الاصطناعية بنماذج الانتشار والتعلم التبايني ذاتي الإشراف وتجميع النماذج المتنوعة رفع دقة تصنيف شدة اعتلال الشبكية السكري إلى 95.1 في المئة وحسن فئاته الأقل تمثيلًا بدرجة كبيرة، غير أن انخفاض الأداء عند انزياح المجال يبقي التحقق الخارجي المحلي شرطًا لأي تطبيق سريري