في عالم تشخيص الأورام، يعد الكشف الآلي عن الانقسام الخلوي (Mitosis Detection) من المهام الأساسية التي تساهم في تحسين دقة النتائج السريرية. ومع ذلك، فإن التطبيقات في الواقع الطبي تواجه تحديات متعددة، تمثلها الفروق البيئية بين أنظمة الفحص المختلفة. لذلك، تم تصميم تحدي MIDOG 2025 بهدف تقييم الأداء الخوارزمي لأساليب الكشف في سياقات بيولوجية وسياقية غير مسبوقة.

لقد تم تجميع مجموعة اختبار متكاملة تضم 365 حالة، ممثلةً لـ 12 نوعًا مختلفًا من الأورام البشرية والكلبية والقططية، تم تعديلها باستخدام منصات مسح متعددة. لم يعد الأمر مقتصرًا على الكشف في الأماكن المحددة سلفًا، بل تم الآن اختبار نماذج الكشف أيضًا في المناطق العشوائية التي تمثل وضع الكشف على مستوى الشريحة بأكملها، بما في ذلك المناطق الصعبة الغنية بالأخطاء الإيجابية.

علاوة على ذلك، تم إدخال فرع جديد لتصنيف الأشكال غير المعتادة للانقسام (Atypical Mitotic Figures) حيث استقبلنا 21 مشاركة، وبلغت قيم الدقة المتوازنة حتى 0.908.

ومع أن معظم النماذج أثبتت كفاءتها في النقاط الساخنة التقليدية، إلا أن الأداء انخفض بشكل ملحوظ في المناطق التحدي، حيث تضاعفت معدلات إيجابية كاذبة ثلاث مرات. كما تأثرت النتائج بشكل كبير باختلاف أنواع الأورام، مما أظهر نقاط ضعف في النماذج الحالية عند مواجهتها للأورام النادرة أو ذات التركيب المعقد.

يُظهر تحليلنا أن تطبيق تقنيات التجميع ساهم في رفع المعدل النهائي للنموذج بمعدل 1.5 نقطة في نتيجة F1 و1.3 نقطة في الدقة المتوازنة. ومع ذلك، لم تظهر تقنيات تحسين الانتقال أي تحسن ذي صلة.

تحدي MIDOG 2025 يعد خطوة كبيرة نحو تعزيز الكشف عن الانقسام الخلوي في ظل الظروف البيئية المختلفة، مما يوفر نموذجًا أكثر واقعية للموثوقية السريرية. كيف ترون مستقبل الابتكارات في هذا المجال؟ شاركونا آرائكم في التعليقات.