تقييم متعدد المراكز لطرق التعلم الآلي والتعلم العميق للتنبؤ بنتائج جراحة الغلوكوما

تعد جراحة الغلوكوما خطوة علاجية حاسمة لمرضى يواجهون خطر فقدان البصر، لكن نتائجها تختلف اختلافا كبيرا بين المرضى، ويحتاج الأطباء إلى أدوات تساعدهم على توقع من سيستفيد من الجراحة ومن سيحتاج إلى تدخلات إضافية، قبل اتخاذ القرار الجراحي لا بعده

هدفت هذه الدراسة إلى تطوير نماذج تعلم آلي وشبكات عصبية للتنبؤ بنتائج جراحة الغلوكوما، بما في ذلك ضغط العين الداخلي واستخدام أدوية خفض ضغط العين والحاجة إلى جراحة غلوكوما إضافية، اعتمادا على السجلات الصحية الإلكترونية قبل الجراحة لدى عينة كبيرة متعددة المراكز

أولًا: أهداف الدراسة ومنهجيتها

شملت دراسة الأتراب 9386 مريضا خضعوا لجراحة الغلوكوما في 10 مؤسسات ضمن المجموعة التعاونية لبحوث نتائج الإبصار، وكان لدى جميع المرضى متابعة لا تقل عن عام واحد وزيارتان بعد الجراحة على الأقل مع قياسات لضغط العين الداخلي، ودربت النماذج باستخدام سمات السجلات الصحية الإلكترونية قبل الجراحة للتنبؤ بفشل الجراحة، المعرف بأي مما يلي، بقاء ضغط العين الداخلي فوق 80 في المئة من قيمته قبل الجراحة بعد الفترة المباشرة التالية للجراحة، أو زيادة أدوية الغلوكوما بعد الجراحة، أو الحاجة إلى جراحة غلوكوما إضافية

قيم أداء النماذج على مجموعتي اختبار، مجموعة احتجاز داخلية من مواقع شوهدت أثناء التدريب، ومجموعة احتجاز خارجية، مما يختبر قدرة النماذج على التعميم في مؤسسات لم تشارك في تدريبها

ثانيًا: أبرز النتائج

1، من بين 13173 جراحة استوفت 8743 جراحة، أي 66.4 في المئة، معايير الفشل، مما يكشف عن شيوع النتائج غير المثلى بعد جراحة الغلوكوما وعن الحاجة الملحة إلى أدوات تنبؤ تساعد على اختيار المرضى والتخطيط للمتابعة

2، كان النموذج الأفضل أداء في التنبؤ بالفشل الجراحي العام هو الشبكة العصبية التلافيفية أحادية البعد، بمساحة تحت المنحنى بلغت 76.4 في المئة ودقة بلغت 71.6 في المئة على مجموعة الاختبار الداخلية، مما يضع التعلم العميق في مقدمة النماذج المختبرة لهذه المهمة

3، كان النموذج الكلاسيكي الأفضل أداء هو الغابة العشوائية، بمساحة تحت المنحنى بلغت 76.2 في المئة ودقة بلغت 72.1 في المئة، وهو أداء قريب جدا من أداء الشبكة العصبية، مما يشير إلى أن النماذج الكلاسيكية المفسرة تظل منافسا قويا في هذا المجال

4، كان أداء التنبؤ أعلى في الفشل المرتبط بضغط العين الداخلي، بمساحة تحت المنحنى بلغت 82 في المئة، يليه زيادة استخدام الأدوية بنسبة 80 في المئة، ثم الحاجة إلى جراحة إضافية بنسبة 68 في المئة، وانخفضت المساحة تحت المنحنى قليلا بنسبة 2 إلى 4 في المئة على مجموعة الاختبار الخارجية، مما يدل على متانة معقولة مع وجود مجال للتحسين

ثالثًا: دلالات الدراسة وتطبيقاتها

تشير النتائج إلى أن نماذج التعلم الآلي والتعلم العميق يمكنها التنبؤ بنتائج الغلوكوما باستخدام بيانات السجلات الصحية الإلكترونية قبل الجراحة، مما يفتح الباب أمام دعم القرار السريري بتحديد مرضى الغلوكوما المعرضين لخطر نتائج ضعيفة بعد الجراحة قبل إجرائها

كما تدعو النتائج إلى بحوث لاحقة تتحقق من النماذج خارجيا على نطاق أوسع، وتفحص عدالتها عبر فئات المرضى المختلفة، وتدمجها في سير العمل السريري بطريقة تحافظ على قرار الطبيب وتدعمه لا أن تحل محله

وتشير الدلالات الأوسع إلى أن التنبؤ المبكر بالفشل الجراحي يتيح تخصيص المتابعة بعد الجراحة وفق مستوى الخطر، فيحظى المرضى الأعلى خطرا بزيارات متقاربة وفحوصات مكثفة، بينما يتابع المرضى الأقل خطرا وفق بروتوكولات أخف، مما يوزع الموارد السريرية بعدالة وكفاءة، كما أن إشراك المريض في فهم مخاطره الشخصية يعزز التزامه بالعلاج والمتابعة، ويحول النموذج التنبؤي من أداة تقنية صامتة إلى شريك في الحوار السريري بين الطبيب والمريض، ويدعم اتخاذ قرارات مشتركة مستنيرة

وخلاصة القول إن التنبؤ بنتائج جراحة الغلوكوما قبل إجرائها لم يعد طموحا نظريا، فالنماذج المدربة على السجلات الصحية الإلكترونية تحقق أداء واعدا، وتقترب من أن تكون أداة عملية لتخصيص الرعاية وتحسين نتائج المرضى