تعتبر سرطان الثدي من أكثر الأورام شيوعاً بين النساء حول العالم، ويمثل أحد الأسباب الرئيسية للوفيات المرتبطة بالسرطان. في هذا الصدد، تستخدم تقنيات التصوير بالرنين المغناطيسي المعزز بتقنية الديناميكية (Dynamic Contrast-Enhanced MRI) بشكل واسع في تشخيص الأورام ومتابعة العلاج، خاصة للمرضى الذين يتلقون العلاج الكيميائي المسبق (Neoadjuvant Chemotherapy).

ومع ذلك، تواجه النماذج الحالية للذكاء الاصطناعي (AI) المستخدمة في تصوير الثدي تحديات كبيرة، حيث تعتمد بشكل متكرر على مجموعات بيانات غير متجانسة، مما يجعل من الصعب إجراء مقارنات مباشرة وفهم قوة هذه النماذج عبر مؤسسات مختلفة والمرضى ضمن فئات سريرية متنوعة.

لذا، تم تصميم تحدي MAMA-MIA لمعالجة هذه القضايا من خلال توفير معيار موحد لتقييم كل من تقسيم الأورام الأساسية وتوقع استجابة العلاج الكامل باستخدام بيانات التصوير بالرنين المغناطيسي قبل العلاج فقط. تضم مجموعة التدريب 1,506 مرضى من مؤسسات متعددة في الولايات المتحدة، بينما تم إجراء التقييم على مجموعة اختبار خارجية تضم 574 مريضًا من ثلاث مراكز أوروبية مستقلة، مما يعزز القدرة على التعميم عبر القارات والمؤسسات.

اعتمد التقييم على إطار موحد يجمع بين الأداء التنبؤي والاتساق بين المجموعات المختلفة من حيث العمر، حالة انقطاع الطمث، وكثافة الثدي. وقد شاركت 26 فريقاً دولياً في المرحلة النهائية من التقييم، وكشفت النتائج عن تباين كبير في الأداء ضمن إطار التقييم الخارجي المشترك. وتبين وجود توازنات معقدة بين الدقة العامة وعدالة الأداء عبر المجموعات المختلفة.

يمكن أن يوفر تحدي MAMA-MIA مجموعات بيانات موحدة، بروتوكولات تقييم وموارد عامة لتعزيز تطوير نظم الذكاء الاصطناعي القوية والعادلة في تصوير سرطان الثدي. إذن، كيف يمكن أن يؤثر هذا التحدي على مستقبل التقنيات المستخدمة في علاج سرطان الثدي؟ شاركونا آرائكم في التعليقات!