Filter by دسته‌ها
chatGTP
ابزارهای هوش مصنوعی
اخبار
گزارش خبری
پرامپت‌ نویسی
تیتر یک
چندرسانه ای
آموزش علوم داده
اینفوگرافیک
پادکست
ویدیو
دانش روز
آموزش‌های پایه‌ای هوش مصنوعی
اصول هوش مصنوعی
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
خطرات هوش مصنوعی
دیتاست
مدل‌های بنیادی
رویدادها
جیتکس
کاربردهای هوش مصنوعی
کتابخانه
اشخاص
شرکت‌های هوش مصنوعی
محصولات و مدل‌های هوش مصنوعی
مفاهیم
کسب‌و‌کار
تحلیل بازارهای هوش مصنوعی
کارآفرینی
هوش مصنوعی در ایران
هوش مصنوعی در جهان
مقاله
پیاده‌سازی هوش مصنوعی
گزارش
مصاحبه
هوش مصنوعی در عمل
 سایه هوش مصنوعی بر پادشاه سرطان‌ها

مدل‌های هوش مصنوعی ممکن است بتوانند سرطان لوزالمعده را در مراحل اولیه تشخیص دهند

سایه هوش مصنوعی بر پادشاه سرطان‌ها

زمان مطالعه: 3 دقیقه

دانشمندان دانشگاه شارجه در پژوهشی جدید اعلام کرده‌اند که متخصصان سرطان‌شناسی (انکولوژیسیت) که از هوش مصنوعی برای شناسایی زودهنگام سرطان لوزالمعده استفاده می‌کنند، می‌توانند تصویر جامع‌تری از روند پیشرفت این بیماری خطرناک به دست آورند.

به‌رغم اینکه این فناوری هنوز در مراحل ابتدایی خود قرار دارد، پژوهشگران معتقدند که پیش‌آگهی مبتنی بر هوش مصنوعی می‌تواند زمینه‌ساز درمان‌های فردمحور برای بیماران مبتلا به سرطان لوزالمعده باشد. این پژوهشگران که نتایج خود را در نشریه علوم پایه و کاربردی دانشگاه بنی‌سویف منتشر کرده‌اند، پس از بررسی گسترده منابع علمی مرتبط با سرطان لوزالمعده، به این نتایج نوآورانه دست یافته‌اند.

نبرد هوش مصنوعی با «پادشاه سرطان‌ها»

سرطان لوزالمعده به دلیل نرخ بالای مرگ‌ومیر خود، یکی از نگرانی‌های جدی حوزه سلامت به‌شمار می‌آید؛ به‌طوری‌که در سال ۲۰۲۲، بیش از ۴۶۷ هزار مرگ و در جدیدترین بررسی هم، بیش از ۵۱۰ هزار مورد جدید ابتلا به این بیماری در سطح جهان گزارش شده است. پژوهشگران از این بیماری با عنوان «پادشاه سرطان‌ها» یاد می‌کنند؛ چرا که سلول‌های سرطانی آن توانایی بالایی در گسترش سریع به سایر اندام‌ها را دارند، به‌ویژه اگر زود تشخیص داده نشوند.

نویسندگان این مقاله درباره دلیل بالا بودن مرگ‌ومیر این سرطان هشدار می‌دهند: «به‌دلیل عواملی مانند نبود علائم بالینی مشخص و فقدان نشانگرهای مولکولی دقیق، سرطان لوزالمعده اغلب در مراحل پیشرفته شناسایی می‌شود که در این صورت، گزینه‌هایی مثل جراحی دیگر موثر نخواهند بود. بنابراین تشخیص زودهنگام و دسته‌بندی دقیق مراحل بیماری برای بهبود نتایج درمانی حیاتی است.»

در این مطالعه، پژوهشگران مروری خلاصه اما جامع از کاربرد هوش مصنوعی در تشخیص، پیش‌بینی و درمان سرطان لوزالمعده ارائه کرده‌اند.

استفاده از هوش مصنوعی در تشخیص و حتی درمان این بیماری تاثیرگذار است: «استفاده از هوش مصنوعی در آزمایش‌های اولیه می‌تواند به‌طور چشمگیری چشم‌انداز درمانی مبتلایان به سرطان لوزالمعده را بهبود بخشد. پیشرفت در تحلیل تصاویر پزشکی با کمک هوش مصنوعی می‌تواند سیستم‌های تشخیصی رایانه‌محور را دگرگون کرده و پزشکان را در ارزیابی‌های دقیق و قابل اطمینان یاری دهد.»

این مقاله همچنین به جنبه‌های مختلفی از کاربرد هوش مصنوعی در مدیریت سرطان لوزالمعده می‌پردازد.

یکی از حوزه‌های برجسته برای پژوهشگران، «مولتی‌اُمیکس» است؛ مفهومی که به ادغام و تحلیل همزمان داده‌های مختلف ژنتیکی، پروتئینی و متابولیکی اشاره دارد و نیازمند همکاری متخصصان بالینی، تحلیلگران داده و پژوهشگران است تا بتوان شناختی عمیق از سرطان پیچیده و مرگبار لوزالمعده به دست آورد.

نویسندگان این مقاله در همین باره تأکید می‌کنند: «درک اهمیت هوش مصنوعی در حوزه‌های مولتی‌اُمیکس ضروری است. صنعت سلامت در آستانه ورود به عصر جدیدی قرار دارد که با پیشرفت‌های فناورانه و علمی هدایت می‌شود و ادغام هوش مصنوعی در خدمات درمانی نقش کلیدی در آن ایفا می‌کند.»

این پیشرفت‌ها تنها از طریق همکاری نزدیک پزشکان، محققان، تحلیلگران داده و کارشناسان فناوری اطلاعات میسر خواهد شد. اگرچه سیستم‌های رایانه‌ای دارای محدودیت‌هایی هستند، اما به‌واسطه قدرت پردازشی بالایشان، انتظار می‌رود به‌زودی منجر به تحولات مهمی شوند.

سرطان لوزالمعده یکی از کشنده‌ترین سرطان‌های شناخته شده است.

آنچه که در این مقاله بر آن تأکید شده، قدرت بالای مدل‌های هوش‌ مصنوعی در شناسایی تومورهای لوزالمعده در مراحل آغازین است؛ به‌گونه‌ای که به پزشکان کمک می‌کند تا بهتر خطرات مربوط به هر بیمار را ارزیابی کرده و سپس برنامه‌ریزی دقیق درمانی برای طولانی‌مدت انجام دهند.

تعامل پزشکان و هوش مصنوعی

نویسندگان این مقاله همچنین خواستار درک عمیق‌تر و کنترل مؤثرتر این مدل‌ها هستند، چراکه بدون فهم کامل و تفسیر درست، ارزیابی خروجی الگوریتم‌ها از سوی پزشکان دشوار خواهد بود. با وجود پیچیدگی‌های فناوری، نویسندگان خاطرنشان می‌کنند که تلاش‌های قابل‌توجهی برای توسعه روش‌هایی به‌منظور قابل‌دسترس‌تر کردن ابزارهای هوش مصنوعی برای تیم‌های درمانی و در عین حال جلب اعتماد بیماران صورت گرفته است.

البته که ابزارهای جدید می‌توانند آینده‌ای روشن برای هوش مصنوعی در پزشکی رقم بزند؛ ابزارهایی که با ظهور حوزه‌ای به‌نام «هوش مصنوعی قابل‌توضیح» (Explainable AI)  بسیار ساده‌تر و کاربردی‌تر خواهند شد.

در این مقاله اشاره شده که محققان سرطان در حال طراحی و به‌کارگیری روش‌هایی هستند که بتوانند پیش‌بینی‌های مدل‌های هوش مصنوعی را از طریق عناصر بصری، رتبه‌بندی اهمیت ویژگی‌ها و توضیحات به زبان طبیعی، برای پزشکان و بیماران قابل فهم کنند.

در این مقاله از مدل‌های جدید یادگیری ماشین که قادر به شناسایی زودهنگام سرطان لوزالمعده هستند، به‌شدت تمجید شده و آن‌ها گامی مؤثر در کاهش چشمگیر نرخ مرگ‌ومیر و ابتلا معرفی شده‌اند. همچنین به کاربرد روزافزون فناوری‌های مبتنی بر اینترنت اشیاء (IoT) در تحقیقات سرطان اشاره شده که به گفته نویسندگان، می‌تواند تحولی اساسی در شناسایی، پیش‌بینی و درمان سرطان لوزالمعده ایجاد کند.

در بخش پایانی این مقاله آمده است: «هوش مصنوعی باید به انکولوژیست‌ها کمک کند تا برنامه‌های درمانی شخصی‌سازی‌شده بر اساس داده‌های اختصاصی هر بیمار تدوین کنند. از این فناوری برای پیش‌بینی واکنش بیماران به درمان‌هایی مانند ایمونوتراپی، شیمی‌درمانی، پرتودرمانی و جراحی استفاده می‌شود.»

در نهایت، نویسندگان این مقاله پیشنهاد می‌کنند که تحقیقات بیشتری در حوزه استفاده از هوش مصنوعی در سرطان لوزالمعده انجام شود تا زمینه برای ساخت مدل‌های نیمه‌خودکار یا حتی تمام‌خودکاری فراهم شود که بتوانند فشار کاری پزشکان را کاهش دهند، بهره‌وری را افزایش دهند و خدمات درمانی کارآمدتری ارائه دهند.

میانگین امتیاز / 5. تعداد ارا :

مطالب پیشنهادی مرتبط

اشتراک در
اطلاع از
0 نظرات
بازخورد (Feedback) های اینلاین
مشاهده همه دیدگاه ها

در جریان مهم‌ترین اتفاقات AI بمانید

هر هفته، خلاصه‌ای از اخبار، تحلیل‌ها و رویدادهای هوش مصنوعی را در ایمیل‌تان دریافت کنید.

[wpforms id="48325"]