مقدمة

الجلوكوما (الزرق) هي مجموعة من أمراض العين التي تلحق الضرر بالعصب البصري ويمكن أن تؤدي إلى عمى لا رجعة فيه. غالبًا ما يطلق عليها اسم “سارق البصر الصامت”، وتصيب الجلوكوما الملايين حول العالم. في الواقع، من المتوقع أن يصاب حوالي 111.8 مليون شخص بالجلوكوما بحلول عام 2040 (medicalxpress.com). يعد الكشف المبكر والعلاج أمرًا بالغ الأهمية نظرًا لعدم إمكانية استعادة الرؤية المفقودة بالكامل. وهنا يتقدم الذكاء الاصطناعي (AI): من خلال تحليل صور العين وبيانات الاختبار، يمكن للذكاء الاصطناعي المساعدة في فحص وتشخيص ومراقبة الجلوكوما بكفاءة أكبر. في هذا المقال، نستكشف كيف يتم تطبيق الذكاء الاصطناعي اليوم في رعاية مرضى الجلوكوما – مستشهدين بأدوات ودراسات من العالم الحقيقي – وندرس الفرص الناشئة، خاصة في أبحاث استعادة البصر. نركز على النتائج المثبتة (مثل حساسية ونوعية أدوات الذكاء الاصطناعي) وعلى التطبيقات المستقبلية الملموسة، مقدمين إرشادات عملية للمرضى والباحثين على حد سواء.

الذكاء الاصطناعي في الفحص والتشخيص الحالي للجلوكوما

تحليل صور الهواتف الذكية وقاع العين

أحد الاستخدامات الرئيسية للذكاء الاصطناعي اليوم هو التحليل التلقائي لصور قاع العين (صور الشبكية) للكشف عن الجلوكوما. لقد قامت فرق الأبحاث بدمج كاميرات قاع العين المحمولة أو الملحقات الخاصة بالهواتف الذكية مع مصنفات الذكاء الاصطناعي للإشارة إلى الأقراص البصرية المصابة بالجلوكوما. على سبيل المثال، اختبرت دراسة مستقبلية حديثة في الهند نموذجًا للذكاء الاصطناعي يعمل دون اتصال بالإنترنت مدمجًا في كاميرا قاع العين بالهاتف الذكي (Medios AI-Glaucoma على جهاز Remidio’s FOP NM-10). اكتشف هذا النظام المرضى الذين يحتاجون إلى إحالة (“الجلوكوما القابلة للإحالة”) بحوالي 94% حساسية و 86% نوعية مقارنة بتقييم سريري كامل (pmc.ncbi.nlm.nih.gov). بالأرقام، حدد الذكاء الاصطناعي بشكل صحيح 93.7% من حالات الجلوكوما الحقيقية واستبعد بشكل صحيح 85.6% من الحالات غير المصابة بالجلوكوما (pmc.ncbi.nlm.nih.gov). تشير هذه الدقة العالية إلى أن فحص الجلوكوما المعتمد على الذكاء الاصطناعي باستخدام الهواتف الذكية يمكن أن يجد بشكل موثوق المرضى الذين يعانون من تغيرات في القرص البصري بسبب الجلوكوما.

استخدمت دراسة أخرى إعدادًا مشابهًا لكاميرا الذكاء الاصطناعي عبر جميع مستويات شدة الجلوكوما. ووجدت أن الذكاء الاصطناعي حقق 91.4% حساسية و 94.1% نوعية في الكشف عن حالات الجلوكوما أو الحالات المشتبه بها (pmc.ncbi.nlm.nih.gov). كان الأداء أقل قليلاً بالنسبة للمرض في مراحله المبكرة جدًا (حوالي 87% حساسية) وأعلى بالنسبة للحالات المتقدمة (96% حساسية) (pmc.ncbi.nlm.nih.gov). تأتي هذه النتائج من عيادات خارجية وتظهر أن أدوات الذكاء الاصطناعي يمكن أن تضاهي فحوصات الأخصائيين في تحديد العيون المشتبه بها. كما تسلط الضوء على أن الذكاء الاصطناعي غالبًا ما يميل إلى جانب الحذر عن طريق تحديد الحالات الخفيفة أو المشتبه بها؛ في إحدى الدراسات، كانت معظم الإيجابيات الكاذبة هي عيون صنفها الأخصائيون على أنها “قرص مشتبه به” (pmc.ncbi.nlm.nih.gov). يساعد هذا النهج التحفظي على تجنب تفويت المرض الحقيقي على حساب بعض الإحالات الإضافية.

تقوم المجموعات التجارية والبحثية بالفعل بتطوير مثل هذه الأنظمة. على سبيل المثال، يتكامل نظام Medios AI-Glaucoma (Remidio، الهند/سنغافورة) مع كاميرا قاع العين بالهاتف الذكي وقد أظهر النتائج المذكورة أعلاه (pmc.ncbi.nlm.nih.gov) (pmc.ncbi.nlm.nih.gov). تستخدم منصات الذكاء الاصطناعي الأخرى (مثل BegIA) صور الهواتف الذكية لتقدير نسب الكأس إلى القرص أو حتى تحليل صور الوجه لتحديد تشوهات العين (glaucoma.org). في تقييم سريري واحد، أبلغ تطبيق هاتف ذكي عن مساحة تحت المنحنى (AUC) قدرها 0.966 للكشف عن الجلوكوما، مع حساسية 95.4% ونوعية 87.3% (glaucoma.org).

الطب عن بعد والفحص عن بعد

تستخدم التطبيقات الممكنة بالذكاء الاصطناعي أيضًا في الطب عن بعد للجلوكوما. على سبيل المثال، تشغل منصة iPredict السحابية الذكاء الاصطناعي على صور قاع العين المحملة. في تجربة واقعية، حققت أداة الطب عن بعد هذه دقة إجمالية تبلغ حوالي 89.7% (83.3% حساسية، 93.9% نوعية) في تحديد المشتبه بهم بالجلوكوما من صور الشبكية (pmc.ncbi.nlm.nih.gov). صنف الذكاء الاصطناعي الأقراص البصرية إلى “مشتبه به بالجلوكوما” مقابل “طبيعي” عن طريق قياس نسبة الكأس/القرص الرأسية، متطابقًا مع مصنفي الخبراء بنسبة 93.9% من الوقت (pmc.ncbi.nlm.nih.gov). أظهر النظام اتفاقًا بنسبة 100% بين التقييم الشخصي والتقييم عن بعد المعالج بالذكاء الاصطناعي لمجموعة اختبار (pmc.ncbi.nlm.nih.gov). هذا يعني أن المريض في عيادة ريفية يمكنه الحصول على نتيجة فحص في الوقت الفعلي عبر الذكاء الاصطناعي، مع نصيحة إحالة فورية إذا لزم الأمر. تجعل هذه المنصات الفحص أكثر سهولة واتساقًا، خاصة في المناطق المحرومة (glaucoma.org) (pmc.ncbi.nlm.nih.gov).

التصوير المقطعي للتماسك البصري (OCT) والمجالات البصرية وتكامل البيانات

بالإضافة إلى الصور، يُطبق الذكاء الاصطناعي على اختبارات الجلوكوما الأخرى. يمكن لنماذج التعلم العميق تجزئة فحوصات التصوير المقطعي للتماسك البصري (OCT) لقياس سمك طبقة الألياف العصبية الشبكية (RNFL) أو ميزات رأس العصب البصري. كما يمكنها تحليل اختبارات المجال البصري (VF) لتحديد التدهور الدقيق. على سبيل المثال، تم تدريب الشبكات العصبية الالتفافية لتمييز أنماط الجلوكوما على خرائط المجال البصري. تجمع أدوات الذكاء الاصطناعي الأخرى مصادر بيانات متعددة – قراءات الضغط، OCT، المجالات البصرية، تاريخ المريض – لحساب درجات خطر الجلوكوما. بينما لا يزال العديد من هذه الأدوات قيد التطوير أو في التجارب الأولية، فإنها تعد بمساعدة الأطباء من خلال تسليط الضوء على المرضى الذين قد تتفاقم حالتهم ويحتاجون إلى رعاية أوثق. يشير أحد المراجعات إلى أن أنظمة التعلم العميق التي تتنبأ بنجاح بفقدان المجال البصري المستقبلي حتى عدة سنوات قادمة من خلال التعلم من سلاسل المجالات البصرية السابقة (pmc.ncbi.nlm.nih.gov). تم اختبار هذه الأساليب المتطورة حتى الآن على بيانات استعادية، مما يشير إلى جدوى الذكاء الاصطناعي في توقع تقدم المرض، لكنها لم تصبح روتينية في الممارسة بعد.

التأثير والأداء القابل للقياس في الممارسة

تظهر العديد من الدراسات الأداء الملموس لأدوات الذكاء الاصطناعي في بيئات شبيهة بالعيادات. كما لوحظ، حقق الذكاء الاصطناعي القائم على صور قاع العين بالهاتف الذكي حوالي 91-94% حساسية وحوالي 86-94% نوعية في مجموعات كبيرة من المرضى (pmc.ncbi.nlm.nih.gov) (pmc.ncbi.nlm.nih.gov). أفاد مشروع الذكاء الاصطناعي للطب عن بعد بدقة إجمالية بلغت حوالي 89.7% (pmc.ncbi.nlm.nih.gov). هذه أرقام مثيرة للإعجاب – في البيئات البحثية، الذكاء الاصطناعي يضاهي بالفعل أطباء العيون المدربين في الفحص. الأهم من ذلك، أن بعض السلبيات الكاذبة كانت مجرد جلوكوما مبكرة خفيفة، بينما كانت الإيجابيات الكاذبة تميل إلى أن تكون “مشتبه بهم في القرص” وليست طبيعية بشكل قاطع (pmc.ncbi.nlm.nih.gov).

لا يقل أهمية عن ذلك هو التبني. يتم نشر أنظمة مثل Medios ونموذج iPredict في أجزاء من الهند وأماكن أخرى للفحص السكاني. على الرغم من أن بيانات التبني التفصيلية آخذة في الظهور، إلا أن التقارير الأولية (على سبيل المثال، برامج outreach الخاصة بـ Remidio) تشير إلى مئات العيادات التي تستخدم وحدات الكاميرا المدعومة بالذكاء الاصطناعي. الذكاء الاصطناعي يشق طريقه أيضًا إلى محطات العمل بالمستشفيات: يقوم العديد من مصنعي أجهزة OCT بدمج ميزات التجزئة والتحليل بالذكاء الاصطناعي للإشارة إلى ترقق طبقة الألياف العصبية الشبكية (RNFL) أو التنبؤ بفقدانها. في الأوساط الأكاديمية، تقوم العديد من العيادات الآن بتجربة نماذج الذكاء الاصطناعي على البيانات الموجودة لتحسين التشخيصات.

ومع ذلك، لا يزال التبني في الممارسة السريرية الغربية محدودًا بسبب الموافقات التنظيمية وتكامل سير العمل. لا يوجد حتى الآن ذكاء اصطناعي معتمد من إدارة الغذاء والدواء الأمريكية (FDA) كمعيار لفحص الجلوكوما (على عكس اعتلال الشبكية السكري حيث توجد أنظمة الذكاء الاصطناعي مثل IDx). ومع ذلك، تشير التجارب الميدانية الواعدة والتحققات التي راجعها الأقران إلى تقدم سريع. نظرًا لأن الذكاء الاصطناعي في فحص الجلوكوما له فائدة واضحة على الصحة العامة (اكتشاف المرض قبل فقدان البصر)، يمكننا أن نتوقع أن تسعى بعض هذه الأدوات للحصول على موافقة تنظيمية في السنوات القليلة المقبلة.

تطبيقات الذكاء الاصطناعي الناشئة: ماذا بعد

التحليلات التنبؤية والرعاية الشخصية

الموجة التالية من الذكاء الاصطناعي في الجلوكوما ستركز على التنبؤ والتخصيص. يمكن لنماذج التعلم الآلي أن تجمع البيانات السريرية والتصويرية والوراثية للتنبؤ بخطر فقدان البصر لدى الفرد أو تحوله من ارتفاع ضغط العين إلى الجلوكوما (pmc.ncbi.nlm.nih.gov). على سبيل المثال، يُزعم أن الشبكات العصبية المدربة على سجلات المرضى تحدد من هو الأكثر عرضة للتدهور. في السنوات القادمة، يمكن أن تساعد مثل هذه الأنظمة الأطباء في تكييف شدة العلاج. تخيل درجة ذكاء اصطناعي توازن ضغط العين، سمك القرنية، العرق، التاريخ العائلي، والمزيد لحساب تقدير “الوقت حتى العمى” – مما يساعد في تحديد أولويات العلاج. توجد الآن مجموعات بيانات كبيرة (من البنوك الحيوية ومستشفيات العيون)، لذا يمكن للذكاء الاصطناعي تعلم أنماط معقدة تتجاوز عوامل الخطر البسيطة.

مراقبة الجلوكوما والاختبار المنزلي

يمكن للذكاء الاصطناعي أيضًا أن يحدث ثورة في المراقبة. يجري تطوير أجهزة استشعار ضغط العين داخل العين (IOP) القابلة للارتداء أو العدسات اللاصقة الذكية، ويمكن للذكاء الاصطناعي تحليل بياناتها المستمرة لتنبيه المرضى إلى الارتفاعات الخطيرة. وبالمثل، تتحسن تطبيقات المجال البصري القائمة على الهواتف الذكية (على سبيل المثال، التطبيقات التي تعرض مخططات قياس المجال البصري على الهاتف). عند دمجها مع الذكاء الاصطناعي، يمكن أن تصبح هذه تطبيقات لاختبار الجلوكوما في المنزل. قد يقوم المرضى يومًا ما بإجراء فحوصات عين سريعة بأنفسهم في المنزل، باستخدام تطبيق يعتمد على الذكاء الاصطناعي لاكتشاف التغيرات الجديدة وإبلاغ طبيبهم، بدلاً من زيارة العيادة. توجد نماذج أولية مبكرة لقياس ضغط العين واختبار الرؤية في المنزل، لكن التحليل المدفوع بالذكاء الاصطناعي سيجعلها مفيدة سريريًا من خلال ضمان الموثوقية وتحديد التدهور الحقيقي.

التخطيط الجراحي والتنبؤ بالنتائج

التدخلات الجراحية (استئصال التربيق، التحويلات، جراحة الجلوكوما طفيفة التوغل - MIGS) هي حدود أخرى. يمكن للذكاء الاصطناعي المساعدة في التنبؤ بالمرضى الذين سيستجيبون بشكل أفضل لأي جراحة، من خلال تحليل آلاف الحالات السابقة. على سبيل المثال، قد تتعلم أداة التعلم الآلي أن المرضى الذين لديهم نمط X في التصوير والجينات Y يستجيبون جيدًا لزرع التصريف، بينما يستجيب آخرون بشكل أفضل للعلاج بالليزر. أدوات دعم القرار هذه قيد البحث في العديد من المجالات؛ يمكن لجراحة الجلوكوما أن تستفيد بشكل مماثل. بالإضافة إلى ذلك، يمكن للذكاء الاصطناعي توجيه جراحة العين الروبوتية في المستقبل، على الرغم من أن ذلك على المدى الطويل.

استعادة وتجديد الرؤية – فرص غير مستغلة

أحد أكثر الحدود إثارة هو استعادة الرؤية بعد تلف الجلوكوما. حاليًا لا يوجد علاج لإعادة نمو الأعصاب البصرية أو استبدال الخلايا العقدية الشبكية (RGCs) المفقودة. ومع ذلك، يعمل الباحثون بشكل مكثف على الحماية العصبية، العلاج الجيني، زراعة الخلايا الجذعية، والأطراف الاصطناعية. لقد بدأ الذكاء الاصطناعي لتوه في التأثير على هذه المجالات، لكن الفرص حقيقية:

• اكتشاف الأدوية بمساعدة الذكاء الاصطناعي: مثال صارخ على ذلك هو دراسة أجريت عام 2024 حيث حدد فاحصو الذكاء الاصطناعي جزيئات صغيرة تحمي الخلايا العقدية الشبكية تحت ضغط يشبه الجلوكوما. باستخدام نماذج لغوية كبيرة وشبكات عصبية بيانية، تنبأ الباحثون بمركبات مثبطة محتملة لـ RIPK3 (إنزيم كيناز موت الخلايا). بعد الفحوصات المخبرية، وجد أن مركبًا واحدًا (HG9-91-01) يحافظ على بنية الخلايا العقدية الشبكية في نموذج جلوكوما حاد (pmc.ncbi.nlm.nih.gov). في الواقع، ساعدت جميع الجزيئات الخمسة التي أوصى بها الذكاء الاصطناعي في تلك الدراسة على بقاء الخلايا العقدية الشبكية تحت ضغط نقص الأكسجين، مع تقديم HG9-91-01 أفضل حماية. يوضح هذا اكتشاف الأدوية الواقية للأعصاب المدعوم بالذكاء الاصطناعي كيف يمكن للطرق الحسابية تسريع تطوير العلاج قبل السريري للجلوكوما (pmc.ncbi.nlm.nih.gov). (وصف تقرير علمي شعبي هذا بأنه الذكاء الاصطناعي “يساعد في اكتشاف مرشحات أدوية محتملة للجلوكوما” (medicalxpress.com).)

• تصميم الأطراف الصناعية العصبية: للمرضى الذين فقدوا بصرهم بالفعل، قد توفر تقنيات مثل زراعة الشبكية أو العصب البصري طريقة لاستعادة بعض الرؤية. تصميم مثل هذه الأجهزة معقد للغاية. هنا أيضًا يلعب الذكاء الاصطناعي والنمذجة دورًا. على سبيل المثال، طورت ورقة بحثية عام 2024 نموذجًا حاسوبيًا مفصلاً للعصب البصري والدماغ البصري لتقييم أطراف صناعية “تحفيز العصب البصري”. استخدم الفريق صورًا محاكية بالتعلم الآلي لاختبار كيفية استعادة مصفوفات الأقطاب الكهربائية على العصب البصري للرؤية واسعة النطاق (pmc.ncbi.nlm.nih.gov) (pmc.ncbi.nlm.nih.gov). تشير نتائجهم إلى أن زراعات العصب البصري يمكن أن تنتج مجالات بصرية أوسع من الأطراف الصناعية الشبكية الحالية، والأهم من ذلك أنها قدمت إطار عمل للنمذجة لتحسين وضع الأقطاب الكهربائية واستراتيجيات التحفيز (pmc.ncbi.nlm.nih.gov) (pmc.ncbi.nlm.nih.gov). يوضح هذا النوع من العمل كيف يمكن للأدوات الافتراضية (in silico) ومعالجة الصور المدعومة بالذكاء الاصطناعي توجيه الجيل القادم من زراعات استعادة الرؤية.

• العلاجات الجينية/الخلوية المستقبلية: تخضع المناهج التجديدية – مثل إعادة برمجة خلايا مولر إلى خلايا عقدية شبكية، أو زراعة الخلايا العقدية الشبكية، أو استخدام تحرير الجينات لإعادة تنشيط النمو – لأبحاث أساسية مكثفة. يمكن للذكاء الاصطناعي في النهاية تسريع هذه العملية عن طريق تحليل مجموعات البيانات الوراثية والجزيئية الكبيرة. على سبيل المثال، أجرت ورقة Development لعام 2024 فحصًا كبيرًا باستخدام تقنية كريسبر للكشف عن الجينات التي تتحكم في تجديد الخلايا العقدية الشبكية【65†】. يمكن أن تساعد أساليب التعلم الآلي في استخراج هذه النتائج المعقدة لتحديد الأولويات. علاوة على ذلك، قد يؤدي تصميم البروتين المدفوع بالذكاء الاصطناعي (مثل AlphaFold أو النماذج التوليدية) إلى إنشاء بروتينات علاجية جديدة أو تركيبات جينية للتجديد. بينما لم يتم الإبلاغ عن مثل هذه التطبيقات للذكاء الاصطناعي في الجلوكوما بعد، فإن مجال الجينوميات والعلاج بالخلايا الجذعية جاهز للذكاء الاصطناعي. قد تتنبأ الأدوات الحسابية بمجموعات الجينات التي تشجع على إعادة نمو المحاور العصبية، أو تحسين النواقل الفيروسية لتوصيل جيني أكثر أمانًا.

حاليًا، تكامل الذكاء الاصطناعي في أبحاث تجديد الخلايا العقدية الشبكية محدود، لكنه يمثل فرصة ذات قيمة عالية. مع تقدم العلاجات التجديدية (الجسيمات النانوية، الخلايا الجذعية، البصريات الوراثية)، يمكن للذكاء الاصطناعي المساعدة في تحسين تصميمها وتوصيلها. على سبيل المثال، قد تقوم المحاكاة الحاسوبية بنمذجة كيفية اتصال الخلايا العقدية الشبكية الجديدة بالدماغ، أو كيفية استجابة العدسات اللاصقة التي تطلق الأدوية لضغط العين. باختصار، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يدعم الاستراتيجيات نفسها لإصلاح العصب البصري – وهو هدف لم يتحقق سريريًا بعد. يجب على الباحثين المهتمين بـ “استعادة البصر” التفكير في التعاون بين خبراء الذكاء الاصطناعي وعلماء الأعصاب لاستكشاف هذه الإمكانيات غير المستغلة.

جداول زمنية واقعية

من المهم أن نكون واقعيين. أدوات الذكاء الاصطناعي للفحص والتشخيص موجودة بالفعل – توجد العديد من النماذج عالية الأداء وتتجه نحو الاستخدام السريري. قد نرى موافقة إدارة الغذاء والدواء الأمريكية (FDA) على أداة فحص الجلوكوما بالذكاء الاصطناعي في غضون السنوات القليلة المقبلة، نظرًا للتجارب الناجحة. تطبيقات الطب عن بعد قريبة أيضًا من التطبيق العملي. ومع ذلك، من المرجح أن تكون علاجات استعادة البصر (التجديد الحقيقي للأعصاب) بعيدة سنوات أو عقود عن الواقع السريري. سيسرع الذكاء الاصطناعي العلم، لكن العلاجات مثل تجديد الخلايا العقدية الشبكية تواجه عقبات بيولوجية. في غضون ذلك، ستأتي المكاسب العملية للذكاء الاصطناعي بشكل أساسي في الكشف المبكر والإدارة الأكثر ذكاءً.

الخلاصة

يعمل الذكاء الاصطناعي بالفعل على تحسين رعاية مرضى الجلوكوما اليوم من خلال تمكين فحص أسرع وأرخص وتشخيص أكثر دقة. تؤكد العديد من الدراسات على الدقة العالية: على سبيل المثال، حقق الذكاء الاصطناعي القائم على صور قاع العين بالهاتف الذكي حوالي 94% حساسية/86% نوعية (pmc.ncbi.nlm.nih.gov)، ووصلت منصة الطب عن بعد إلى دقة إجمالية تبلغ حوالي 89.7% (pmc.ncbi.nlm.nih.gov). يمكن لهذه الأدوات فرز المرضى وتقليل الحالات التي لم تُكتشف. بالنسبة للمرضى، هذا يعني أنه قريبًا قد يتمكنون من الوصول إلى فحوصات الجلوكوما خارج العيادات المتخصصة – حتى على الهواتف المحمولة. يمكن للكشف المبكر المدعوم بالذكاء الاصطناعي أن ينقذ البصر من خلال العلاج في الوقت المناسب.

بالنظر إلى المستقبل، قد يكون أكبر تأثير للذكاء الاصطناعي في المجالات التي لم يُستخدم فيها بعد. يكمن التحدي في حماية واستعادة الرؤية بعد التلف. يظهر اكتشاف الأدوية المدفوع بالذكاء الاصطناعي (كما هو الحال مع مثبط RIPK3 أو غيره) والنمذجة الحاسوبية للزراعات الطريق. تتضمن الاتجاهات البحثية عالية القيمة دمج الذكاء الاصطناعي مع الجينوميات والتصوير وهندسة الأنسجة لحل مشكلة تجديد الأعصاب.

باختصار، يعد الذكاء الاصطناعي بفوائد عملية كبيرة في فحص الجلوكوما وإدارتها خلال السنوات القادمة. بالنسبة للعلماء، تكمن الفرص الكبيرة عند تقاطع الذكاء الاصطناعي مع البيولوجيا: استخدام النماذج الحسابية والبيانات واسعة النطاق لتحقيق اختراقات في الحماية العصبية والتجديد. مع تقارب التكنولوجيا والطب، يجب أن يظل كل من المرضى والباحثين على اطلاع. أدوات الذكاء الاصطناعي القائمة على الأدلة قادمة، وستكمل – ولكنها لن تحل محل تمامًا – الرعاية التقليدية للجلوكوما. سيضمن التحقق الدقيق والتكامل المدروس في الممارسة السريرية أن تترجم وعود الذكاء الاصطناعي إلى نتائج أفضل ورؤية مستعادة.