DOI: https://doi.org/10.3389/fnetp.2025.1578562
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41561148
تاريخ النشر: 2026-01-05
المؤلف: Rawad Hodeify
الموضوع الرئيسي: الذكاء الاصطناعي في اكتشاف السرطان
نظرة عامة
تقدم هذه القسم نظرة عامة على التأثير التحويلي للذكاء الاصطناعي (AI) وتعلم الآلة، وخاصة التعلم العميق (DL)، على قطاع الرعاية الصحية، مع التركيز على تشخيص السرطان. يتميز DL باستخدامه لشبكات عصبية معقدة تحاكي العمليات البيولوجية، مما يمكّن من تحليل مجموعات بيانات كبيرة لتحديد الأنماط وإجراء توقعات دقيقة. قام المؤلفون بمراجعة منهجية للأدبيات من قاعدة بيانات Pubmed، مع التركيز على التجارب السريرية والتجارب العشوائية التي استخدمت خوارزميات DL في تشخيص السرطان. قاموا بتقييم أداء هذه الخوارزميات في توقع نتائج المرض وأبرزوا الأساليب الواعدة المخصصة لأنواع السرطان المحددة.
تشير النتائج إلى أن نماذج DL تظهر مقاييس أداء قوية، مثل الدقة وAUC/ROC، خاصة في سياق دمج التصوير الطبي مع البيانات السريرية، كما يتضح من دراسات سرطان الثدي. تؤكد الورقة على إمكانيات أدوات DL لتعزيز الطب الشخصي من خلال تحديد أنواع فرعية جديدة من السرطان وعلامات تنبؤية، مما يساهم في إبلاغ استراتيجيات العلاج وتحسين التشخيص المبكر. بالإضافة إلى ذلك، يناقش المؤلفون أهمية تكييف طرق DL للتعامل مع البيانات المعقدة وغير المنظمة والحاجة إلى تحسين قابلية تفسير هذه النماذج لتعزيز الثقة في القرارات السريرية المدعومة بالذكاء الاصطناعي. بشكل عام، تدعم التحليلات الفكرة القائلة بأن تنفيذ أدوات DL يمكن أن يعزز بشكل كبير من تشخيص وتوقع أنواع السرطان المختلفة.
مقدمة
تسلط المقدمة الضوء على التأثير التحويلي للذكاء الاصطناعي (AI) على التشخيص الطبي وعلاج المرضى، مع التأكيد على دوره في تعزيز الدقة وتقليل عبء العمل على المتخصصين في الرعاية الصحية. على مدار العقد الماضي، تقدم الذكاء الاصطناعي بشكل كبير في جوانب مختلفة من الرعاية الصحية، بما في ذلك التصوير الطبي، والعلاج الشخصي، واكتشاف الأدوية، وإدارة الأمراض المزمنة، من خلال تقديم رؤى في الوقت الحقيقي استنادًا إلى بيانات المرضى (Liu et al., 2021; Jiang et al., 2020). في الأشعة، أظهرت خوارزميات التعلم العميق (DL) تفوقًا على الملاحظة البشرية في بعض تحليلات التصوير بالرنين المغناطيسي، بينما انتقل تطور تطبيقات الذكاء الاصطناعي في علم الأمراض من أنظمة الخبراء إلى تعلم الآلة (ML) وDL، مما أدى إلى تحسين الدقة والتميز في تصنيف الأورام (Vodanović et al., 2023).
تناقش هذه القسم أيضًا فعالية DL في تمييز درجات الأورام، حيث حققت بعض النماذج دقة تصل إلى 91% في التمييز بين الأنسجة الطبيعية ودرجات مختلفة من الغدية السرطانية (Jiang et al., 2020). بالإضافة إلى ذلك، أظهر تطبيق الذكاء الاصطناعي في طب الأسنان وعودًا في تشخيص حالات مثل التجاويف وأمراض اللثة، فضلاً عن الكشف عن الأورام الفموية (Vodanović et al., 2023). يهدف المؤلفون إلى تقييم أداء تطبيقات DL في رعاية السرطان من خلال تحليل شامل للتجارب السريرية والتجارب السريرية العشوائية، مصنفين الدراسات حسب نوع السرطان وتقييم أداء نماذج DL المختلفة لاستخلاص تفسيرات ذات مغزى بشأن فوائدها في تشخيص وعلاج السرطان.
نقاش
يوفر قسم النقاش في ورقة البحث نظرة شاملة على تطبيق نماذج التعلم العميق (DL) عبر أنواع السرطان المختلفة، مع تسليط الضوء على النتائج المهمة من 22 دراسة تشمل 13 نوعًا مختلفًا من السرطان. تشير الأدبيات إلى تركيز قوي على سرطان الثدي، حيث أظهرت دراسات متعددة فعالية الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) في التمييز بين الأنواع الفرعية الجزيئية، محققة قيم منطقة تحت المنحنى (AUC) تتراوح من 0.639 إلى 0.920. ومن الجدير بالذكر أن نماذج مثل PCMM-Net أظهرت نتائج واعدة في توقع الغزو اللمفاوي (LVI) مع AUC قدره 0.843، مما يبرز إمكانيات DL في تعزيز دقة التشخيص وإدارة العلاج.
بالإضافة إلى سرطان الثدي، تناقش الورقة تطبيق DL في سرطانات الغدة الدرقية، والدماغ، والمعدة، والكبد، والبروستاتا، والرحم، والكلى، والبنكرياس، والبلعوم، والرئة. على سبيل المثال، أفاد Zhan et al. (2024) عن AUC قدره 0.870 لتصنيف العقيدات الدرقية، بينما حقق Jayachandran Preetha et al. (2021) مؤشر تشابه هيكلي قدره 0.818 في تشخيص سرطان الدماغ. تكشف النتائج عبر هذه الدراسات أن نماذج DL تتفوق عمومًا على الطرق التقليدية، خاصة في التشخيصات المعتمدة على التصوير، على الرغم من ملاحظة قيود مثل أحجام العينات الصغيرة، ونقص التحقق الخارجي، والاعتماد على بيانات مركز واحد. يدعو المؤلفون إلى دمج أنواع بيانات متنوعة، بما في ذلك البيانات السريرية المجمعة، لتعزيز قوة وملاءمة نماذج DL في البيئات السريرية.
DOI: https://doi.org/10.3389/fnetp.2025.1578562
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41561148
Publication Date: 2026-01-05
Author(s): Rawad Hodeify
Primary Topic: AI in cancer detection
Overview
The section provides an overview of the transformative impact of Artificial Intelligence (AI) and machine learning, particularly Deep Learning (DL), on the healthcare sector, with a focus on cancer diagnostics. DL, characterized by its use of complex neural networks that mimic biological processes, enables the analysis of large datasets to identify patterns and make accurate predictions. The authors systematically reviewed literature from the Pubmed database, focusing on clinical trials and randomized controlled trials that employed DL algorithms in cancer diagnostics. They evaluated the performance of these algorithms in predicting disease outcomes and highlighted promising approaches tailored to specific cancer types.
The findings indicate that DL models demonstrate strong performance metrics, such as accuracy and AUC/ROC, particularly in the context of integrating medical imaging with clinical data, as exemplified by breast cancer studies. The paper emphasizes the potential of DL tools to enhance personalized medicine by identifying novel cancer subtypes and prognostic markers, thereby informing treatment strategies and improving early diagnosis. Additionally, the authors discuss the importance of adapting DL methods to handle complex, unstructured data and the need for improved interpretability of these models to foster trust in AI-assisted clinical decisions. Overall, the analysis supports the notion that implementing DL tools can significantly enhance the diagnosis and prognosis of various cancer types.
Introduction
The introduction highlights the transformative impact of artificial intelligence (AI) on medical diagnosis and patient treatment, emphasizing its role in enhancing accuracy and reducing the workload of healthcare professionals. Over the past decade, AI has significantly advanced various aspects of healthcare, including medical imaging, personalized treatment, drug discovery, and chronic disease management, by providing real-time insights based on patient data (Liu et al., 2021; Jiang et al., 2020). In radiology, AI deep learning (DL) algorithms have demonstrated superiority over human observation in certain MRI analyses, while the evolution of AI applications in pathology has shifted from expert systems to machine learning (ML) and DL, resulting in improved accuracy and precision in tumor classification (Vodanović et al., 2023).
The section further discusses the efficacy of DL in distinguishing tumor grades, with some models achieving up to 91% accuracy in differentiating between normal tissue and various grades of adenocarcinoma (Jiang et al., 2020). Additionally, AI’s application in dentistry has shown promise in diagnosing conditions such as cavities and periodontal disease, as well as in detecting oral tumors (Vodanović et al., 2023). The authors aim to evaluate the performance of DL applications in cancer care through a comprehensive analysis of clinical and randomized clinical trials, categorizing studies by cancer type and assessing the performance of different DL models to derive meaningful interpretations regarding their benefits in cancer diagnosis and treatment.
Discussion
The discussion section of the research paper provides a comprehensive overview of the application of deep learning (DL) models across various cancer types, highlighting significant findings from 22 studies involving 13 different cancers. The literature indicates a strong emphasis on breast cancer, where multiple studies demonstrated the effectiveness of convolutional neural networks (CNNs) in distinguishing between molecular subtypes, achieving area under the curve (AUC) values ranging from 0.639 to 0.920. Notably, models like PCMM-Net showed promising results in predicting lymphovascular invasion (LVI) with an AUC of 0.843, underscoring the potential of DL in enhancing diagnostic accuracy and treatment management.
In addition to breast cancer, the paper discusses the application of DL in thyroid, brain, gastric, hepatic, prostate, endometrial, renal, pancreatic, oropharyngeal, and lung cancers. For instance, Zhan et al. (2024) reported an AUC of 0.870 for classifying thyroid nodules, while Jayachandran Preetha et al. (2021) achieved a structural similarity index of 0.818 in brain cancer diagnostics. The findings across these studies reveal that DL models generally outperform traditional methods, particularly in imaging-based diagnostics, although limitations such as small sample sizes, lack of external validation, and reliance on single-center data were noted. The authors advocate for the integration of diverse data types, including tabulated clinical data, to enhance the robustness and applicability of DL models in clinical settings.