في عصر تستمر فيه معدلات الإصابة بـ السرطان في الارتفاع، أصبح العبء العاطفي الذي يخلفه تشخيص الإصابة بالسرطان ورحلة العلاج اللاحقة على المريض مصدر قلق بالغ حيث وجدت دراسة أجريت عام 2021 أن 27% من مرضى السرطان على مستوى العالم يعانون من الاكتئاب.
وبحسب مجلة “ذا تايم”، يواجه معظم المرضى الذين يواجهون السرطان طوفانًا من المشاعر، ويصارعون مشاعر الخوف والارتباك وعدم اليقين، ناهيك عن أن المرضى والأطباء يواجهون مهمة شاقة تتمثل في التنقل بين قرارات العلاج المعقدة، فضلاً عن تفاصيل نظام الرعاية الصحية المعقد، وسط هذه الاضطرابات العاطفية.
وتتوفر حاليًا خيارات علاجية أكثر من أي وقت مضى، وسيخضع معظم المرضى لمجموعة من العلاجات، وفي حين توفر الخيارات المتزايدة المزيد من الأمل، فإنها توفر أيضًا المزيد من الطرق التي يجب اتباعها للوصول إلى مسار العلاج الأمثل، كما يكون تحديد المسار لكل مريض بناءً على خصائصه السريرية الفريدة واحتياجاته معركة شاقة دون الأدوات المناسبة لتوجيه الطريق.
في رحلة علاج السرطان، يضطر الأطباء إلى إيجاد توازن بين شدة العلاج وشدة الورم . وبدون التنبؤ بكيفية تطور السرطان ومدى سرعته، قد يجد كل من الأطباء والمرضى أنفسهم يسلكون الطريق إلى الأمام دون وضوح أو ثقة.
ومن ناحية أخرى، تتمتع اختبارات السرطان المدعومة بالذكاء الاصطناعي، على وجه الخصوص، بالقدرة على توفير رؤى شخصية، تمكن كل من المرضى والأطباء من اتخاذ قرارات علاجية أكثر وضوحًا وتحسين نتائج المرضى في نهاية المطاف، عقليًا وجسديًا.
يمكن أن تمنع اضطرابات الصحة النفسية والعقلية للمريض أيضًا من البحث عن العلاج أو اتباع خطة العلاج باستمرار، إذ وجدت دراسة أجريت عام 2024 في Cureus أن المرضى الذين لا يتبعون خطة العلاج الخاصة بهم هم أكثر عرضة لنتائج أسوأ بما في ذلك زيادة زيارات الطبيب، وارتفاع معدلات الاستشفاء، والإقامات الأطول، وتطور المرض، وارتفاع معدلات الوفيات.
يمكن أن يقدم الذكاء الاصطناعي يد المساعدة لمرضى السرطن فاليوم توجد اختبارات مدعمة بالذكاء الاصطناعي يمكنها تحليل البيانات الواقعية بسرعة وترجمتها إلى رؤى قابلة للهضم وشخصية، مما يسمح باتباع نهج أكثر تخصيصًا لعلاج السرطان .
وعلى سبيل المثال، توجد اختبارات لسرطان البروستاتا الموضعي تستخدم كميات هائلة من البيانات من شرائح علم الأمراض الرقمية لاستخراج الأنماط المخفية والمعرفة المقابلة حول مرض المريض الفردي. هذه هي البيانات التي لا يستطيع الأطباء تفسيرها لأن العين البشرية لا تستطيع اكتشاف الأنماط داخل هذه المجموعات الكبيرة من البيانات دون دعم تكنولوجي.
يعتمد المعيار الحالي للرعاية على أخصائي علم الأمراض، الذي سيراجع شرائح علم الأمراض، ويحدد ما إذا كان السرطان موجودًا، ويصنف مخاطر الإصابة بالسرطان، على سبيل المثال تصنيف جليسون لسرطان البروستاتا، في حين أن هذه الفئات العامة فعالة، فإن الواقع هو أن رقمنة شريحة علم الأمراض يمكن أن تحدد ما بين 10 إلى 40 ألف نمط صورة من البيانات من مريض واحد فقط.
وبفضل قوة الذكاء الاصطناعي، يمكن للاختبار تحليل الشريحة الرقمية لتحديد المخاطر المحددة للمريض الفردي بمزيد من التفصيل، وتوفير رؤى مفصلة حول التشخيص وفائدة العلاج. وهذا يعود بالنفع على الطبيب ليس فقط من خلال توفير الوقت وتخفيف العبء المعرفي، ولكن أيضًا من خلال خلق الثقة عندما يتعلق الأمر بتحديد ما إذا كان ينبغي نصح المريض بالخضوع لدورة علاج محددة أم لا.
