نقطه عطف در مسیر تشخیص و درمان سرطان هوش مصنوعی

یکی از مهمترین مزایای هوش مصنوعی در انکولوژی توانایی آن در تشخیص سرطان زودرس است و الگوریتم های یادگیری ماشین می توانند حجم زیادی از تصاویر پزشکی را در یک دوره کوتاه بررسی کنند و علائم اولیه این بیماری را شناسایی کنند و این دقت بالا در مراحل اولیه بیماری احتمال درمان موفقیت آمیز را افزایش می دهد.

در مراکز پزشکی بیش از حد ، پزشکان با تعداد زیادی از موارد پزشکی و تصاویر روبرو هستند که هوش مصنوعی می تواند بخشی از این زمان را به عنوان یک پوشاک تحمل کند و با تجزیه و تحلیل اولیه تصاویر و برجسته کردن مناطق مشکوک ، پزشک می تواند بر تصمیم نهایی تمرکز کند و این مورد نیست.

زمان در معالجه سرطان بسیار مهم است و هوش مصنوعی بالا می تواند آسیب شناسی ، رادیولوژی و سایر آزمایشات را در یک بازه زمانی بسیار کوتاه آماده کند و مراکز که از این فناوری استفاده می کنند قادر به کاهش زمان انتظار بیماران از چند روز به ساعت هستند ، که این باعث تسریع در تشخیص می شود و این به معنای بهبودی زودتر است.

هوش مصنوعی نه تنها در تشخیص استفاده می شود و می تواند در انتخاب درمان نیز مؤثر باشد. با تجزیه و تحلیل بالینی ، ژنتیکی و سابقه بیماری ، الگوریتم ها می توانند پیشنهادات دقیق و شخصی را برای درمان ارائه دهند و در واقع هر بیمار درمان متناسب با شرایط خود را دریافت می کند و چنین رویکردی می تواند اثربخشی درمان را افزایش داده و عوارض جانبی را کاهش دهد.

کاربردهای هوش مصنوعی در تشخیص و درمان بیماری سرطان

پوریا آدلی ، متخصص عکسبرداری و عضو هیئت مدیره انجمن علمی عکسبرداری ایران وی با بیان اینکه هوش مصنوعی دیگر فقط یک مفهوم رو به جلو یا علوم نیست و در کلینیک ها و آزمایشگاه های پیشرفته به واقعیت روزمره تبدیل شده است ، وی گفت: از هوش مصنوعی امروز در مواردی مانند تجزیه و تحلیل تصویر پزشکی یا حتی طراحی داروهای ضد سرطان و الگوریتم های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق در حال تغییر است. این فناوری ابزارهای تشخیصی را تقویت کرده و نوآوری های قابل توجهی را در طول مسیر درمان ایجاد کرده است و به نظر می رسد که ما در آستانه تحول اساسی در مبارزه با سرطان هستیم.

وی گفت: “در گذشته ، پزشکان فقط به تجربه و دانش خود در مطالعه تصاویر و نمونه ها اعتماد می کردند ، اما امروزه هوش مصنوعی به عنوان یک دستیار هوشمند وارد شده است و الگوریتم های پیشرفته توانسته اند کیفیت تشخیصی و حتی بالاتری را ارائه دهند.”

متخصص عکسبرداری و عضو هیئت مدیره انجمن علمی عکسبرداری ایران اظهار داشت که یکی از برجسته ترین کاربردهای هوش مصنوعی در انکولوژی ، تجزیه و تحلیل تصاویر پزشکی مانند سی تی اسکن ، MRI و ماموگرافی است ، با بیان: سیستم های CAD با دو عملکرد اصلی کشف ضایعه اتوماتیک (CADE) و تشخیص کمکی (CADX) قادر به شناسایی مناطق مشکوک و ارزیابی نوع ضایعه و استفاده از این هستند.

هوش مصنوعی نوید عدالت درمانی را می دهد

آدلی گفت که شواهد علمی نشان می دهد که هوش مصنوعی در برخی مناطق بهتر عمل می کند: به عنوان مثال ، در تشخیص سرطان پروستات ، یک سیستم هوش مصنوعی قادر به دستیابی به 0.8 در مقایسه با 4.3 متخصصان انسانی و همچنین کاهش ریه و ماموگرافی بود ، حتی الگوریتم های یادگیری ، الگوریتم ها. آندوسکوپیست ها پیشی گرفته اند.

وی گفت: علاوه بر صحت ، سرعت تشخیص نیز با کمک هوش مصنوعی بهبود یافته است ، وی گفت: “با استفاده از هوش مصنوعی ، زمان آماده سازی گزارش های آسیب شناسی از کمتر از 2 ساعت به چند روز کاهش می یابد ، که می تواند منجر به شروع سریعتر درمان و افزایش امید بیمار و همچنین الگوریتم های ابر ، مراکز بهداشتی کوچک و مناطق محروم شود.”

متخصص عکسبرداری و عضو هیئت مدیره انجمن علمی عکسبرداری ایران با اشاره به اینكه هوش مصنوعی ابزار تشخیصی را دگرگون كرده و به عدالت درمانی قول می دهد: با توزیع دانش تخصصی از طریق فناوری ، حتی مناطقی كه با كمبود تخصصی روبرو هستند می توانند خدمات با كیفیت بالا و این تحول را دریافت كنند. وابسته به فناوریاین آغازگر عصر جدید در مبارزه با سرطان است.

در بسیاری از مناطق محروم یا از راه دور ، دسترسی به متخصصان انکولوژی محدود است و هوش مصنوعی می تواند با ارائه تجزیه و تحلیل دقیق از راه دور ، این شکاف را پر کند. مراکز پزشکی کوچک با اتصال به سیستم های ابری هوش مصنوعی قادر به دریافت خدماتی شبیه به مراکز پیشرفته هستند ، که این یک گام مهم در جهت عدالت درمانی و کاهش نابرابری سلامت است.

یکی از ویژگی های خوب هوش مصنوعی ، توانایی آن برای یادگیری از داده های جدید است و برخلاف روش های سنتی که نیاز به بازآموزی دارند ، الگوریتم ها می توانند با وارد کردن اطلاعات جدید و بهبود عملکرد آنها ، خود را به روز کنند ، و این نشان می دهد که هرچه هوش مصنوعی تر استفاده شود ، دقیق تر و هوشمند تر و چنین سیستمی قابل تغییر است.

اگرچه ایجاد سیستم های هوش مصنوعی نیاز به سرمایه گذاری اولیه دارد ، اما می تواند در طولانی مدت هزینه درمان سرطان را کاهش دهد ، با تشخیص سریعتر ، کاهش خطاها و انتخاب درمان های مؤثرتر ، کاهش آزمایش های تکراری و درمان های ناکارآمد ، کاهش زمان بستری و بازدیدهای غیر ضروری ، کاهش سلامت بیمار و سیستم بهداشتی.