Filter by دسته‌ها
آموزش هوش مصنوعی و انواع آن
آموزش‌های پایه‌ای هوش مصنوعی
اصول هوش مصنوعی
پایتون و ابزارهای یادگیری عمیق
کتابخانه‌ های یادگیری عمیق
یادگیری با نظارت
یادگیری بدون نظارت
یادگیری تقویتی
یادگیری عمیق
یادگیری نیمه نظارتی
آموزش‌های پیشرفته هوش مصنوعی
بینایی ماشین
پردازش زبان طبیعی
پردازش گفتار
چالش‌های عملیاتی
داده کاوی و بیگ دیتا
رایانش ابری و HPC
سیستم‌‌های امبدد
علوم شناختی
دیتاست
اخبار
تیتر یک
رسانه‌ها
آموزش پردازش زبان طبیعی
آموزش علوم داده
اینفوگرافیک
پادکست
ویدیو
رویدادها
دوره
کارگاه
وبینار
کاربردهای هوش مصنوعی
کسب‌و‌کار
تحلیل بازارهای هوش مصنوعی
کارآفرینی
هوش مصنوعی در ایران
هوش مصنوعی در جهان
وبینارها، کارگاره‌ها و دوره‌ها
 ابزارهای هوش مصنوعی درمان سرطان را شخصی‌سازی می‌کنند ؛ اما با متخصصان انسانی قابل قیاس نیستند.

ابزارهای هوش مصنوعی درمان سرطان را شخصی‌سازی می‌کنند ؛ اما با متخصصان انسانی قابل قیاس نیستند.

متخصصان هرچه بیشتر و بهتر مشخصات ژنتیکی و بیولوژی تومورهای سرطانی را بفهمند، می‌توانند رویکردها و روش‌های متنوع‌تری را برای درمان آن‌ها ارائه دهند. محققان اخیراً دریافته‌اند که ابزارهای هوش مصنوعی می‌توانند پزشکان را در پیدا کردن روش‌های درمانی متناسب با بیماری هر بیمار خاص، یاری دهند.

تأثیر هوش مصنوعی در درمان سرطان

همان‌گونه که می‌دانید، نحوۀ درمان بیماران سرطانی، با توجه به نوع و ویژگی‌های بیماریشان، با یکدیگر متفاوت است. پزشکان برای اینکه بتوانند راه درمان متناسب با بیماری هر یک را تشخیص دهند، باید زمان زیادی را برای تجزیه‌وتحلیل و تفسیر داده‌های مختلف آن بیماری صرف کنند. محققان دانشگاه Charite، اخیراً این موضوع را بررسی کرده‌اند که آیا ابزارهای هوش مصنوعی مولد مانند ChatGPT می‌توانند این مرحله را ساده‌تر پیش ببرند؟

به‌طور کلی متخصصان علت ایجاد تومور را این‌گونه توضیح می‌دهند: درصورتی‌که بدن نتواند متناسب با جهش‌های ژنتیکی خاص، خود را ترمیم کند، سلول‌ها بی‌وقفه رشد می‌کنند و باعث می‌شوند تومور تولید شود. عامل مهمی که باعث ایجاد این پدیده می‌شود، بر هم خوردن تعادل میان عوامل محرک و بازدارندۀ رشد است. تغییراتی که در انکوژن‌ها رخ می‌دهد، این تعادل را بر هم می‌زند. انکوژن‌ها ژن‌هایی هستند که به‌صورت بالقوه ایجادکنندۀ سرطان محسوب می‌شوند.

پزشکان اولین مرحلۀ درمان را شناسایی این جهش‌های ژنتیکی با استفاده از تجزیه‌وتحلیل ساختار ژنتیکی بافت تومور ایجادشده می‌دانند. آن‌ها در مرحلۀ بعدی با بهره‌گیری از این اطلاعات، برای هر فرد روش درمانی به‌خصوصی را پیشنهاد می‌دهند.

دکتر دامیان ریکه، پزشک Charite، به همراه دیگر متخصصان سعی کردند محدودیت‌ها و کمک‌های مدل‌هایی مانند ChatGPT را در اسکن خودکار متون علمی با توجه به روش‌های درمانی شخصی‌سازی‌شده، دریابند. هدف آنان این بود که بفهمند این ابزارهای هوش مصنوعی تا چه اندازه در تجزیه‌وتحلیل داده‌ها می‌توانند سودمند باشند.

این پزشکان برای دستیابی به هدف خود، ده پروفایل تومور مولکولی برای بیماران ساختگی ایجاد کردند. سپس از یک پزشک متخصص انسانی و چهار مدل ابزار هوش مصنوعی خواستند که هرکدام، یک روش درمانی شخصی‌سازی‌شده را شناسایی کنند.

در نتیجۀ به‌دست‌آمده مشخص شد که ابزارهای هوش مصنوعی می‌توانند شیوه‌های درمانی شخصی‌سازی‌شدۀ فوق‌العاده‌ای ارائه دهند؛ اما روش‌های آنان به‌هیچ‌عنوان با روش‌های متخصصان انسانی قابل قیاس نیست. علاوه‌بر این، توانایی این ابزارها را در حفاظت از داده‌ها و حریم خصوصی و تکرارپذیری، نمی‌توان با توانایی متخصصان انسانی برابر دانست.

جمع‌بندی

برای رسیدن به شیوۀ درمانی مخصوص هر فرد، باید اطلاعات ژنتیکی بافت تومورهای سرطانی او را تجزیه‌وتحلیل کرد تا درنهایت جهش‌های ژنتیکی‌اش را دریافت و با توجه به آن، سرطان را درمان کرد. تفسیر این داده‌ها به نیرو و زمان زیادی نیاز دارد و گاه می‌تواند دشوارتر از آنچه به نظر می‌رسد، باشد. اخیراً مطالعاتی در زمینۀ کمک‌های ابزارهای هوش مصنوعی در اسکن این داده‌های علمی صورت گرفته است. متخصصان با انجام این آزمایش‌ها قصد داشتند فواید و محدودیت‌های این ابزارها را دریابند. نتیجۀ حاصل‌شده اینطور نشان می‌داد که باوجود روش‌های درمانی شخصی‌سازی‌شدۀ این ابزارها، نمی‌توان آن‌ها را جایگزین متخصصان انسانی دانست. به ابزارهای هوش مصنوعی می‌توان به‌عنوان نیروی کمکی نگاه کرد؛ نه بیشتر.

بنر اخبار هوش مصنوعی

میانگین امتیاز / 5. تعداد ارا :

مطالب پیشنهادی مرتبط

اشتراک در
اطلاع از
0 نظرات
بازخورد (Feedback) های اینلاین
مشاهده همه دیدگاه ها
لطفاً برای تکمیل این فرم، جاوا اسکریپت را در مرورگر خود فعال کنید.