تشخیص بیماری‌ با هوش مصنوعی امروزه زندگی بسیار از افراد را تغییر داده است. هوش مصنوعی به یکی از ابزارهای کلیدی برای حل مشکلات پیچیده تبدیل شده است. یکی از حوزه‌هایی که این فناوری می‌تواند تأثیر شگفت‌انگیزی داشته باشد، تشخیص بیماری‌های نادر است. بیماری‌های نادر اغلب به دلیل علائم ناشناخته یا کمبود اطلاعات، چالش‌برانگیز هستند و تشخیص آن‌ها برای پزشکان دشوار است. در این نوشتار، می‌خواهیم به این بپردازیم که چگونه یک دستیار هوش مصنوعی می‌تواند به شناسایی این بیماری‌ها کمک کند

دستیار هوش مصنوعی و چالش‌های تشخیص بیماری‌های نادر

بیماری‌های نادر، به دلیل شیوع کم و تنوع علائم، معمولاً تشخیص آن‌ها زمان‌بر و پیچیده است. پزشکان و متخصصان گاهی با حجم عظیمی از داده‌ها و تصاویر پاتولوژی (مثلاً تصاویر میکروسکوپی بافت‌ها) مواجه می‌شوند که تحلیل دستی آن‌ها زمان‌بر و مستعد خطاست. اینجاست که دستیار هوش مصنوعی وارد میدان می‌شود. این ابزارها با استفاده از الگوریتم‌های پیشرفته یادگیری عمیق (Deep Learning)، می‌توانند الگوهای پنهان را در داده‌های پزشکی شناسایی کنند و به پزشکان در تصمیم‌گیری کمک کنند.

مثلاً، محققان در آزمایشگاه Mahmood در دانشگاه هاروارد و بیمارستان زنان و بریگهام (Brigham and Women’s Hospital) الگوریتمی به نام SISH (جستجوی خودکار تصویر برای بافت‌شناسی) توسعه داده‌اند. این دستیار هوش مصنوعی مثل یک موتور جستجو برای تصاویر پاتولوژی عمل می‌کند و می‌تواند موارد مشابه را در پایگاه‌های داده بزرگ پیدا کند. این قابلیت نه‌تنها در شناسایی بیماری‌های نادر مفید است، بلکه می‌تواند به تعیین بهترین روش درمانی برای بیماران کمک کند.

چگونه دستیار هوش مصنوعی کار می‌کند؟

دستیار هوش مصنوعی، مانند SISH با استفاده از فناوری‌های پیشرفته مثل یادگیری ماشین و پردازش تصویر، داده‌های پیچیده را تحلیل می‌کند. این سیستم‌ می‌تواند خودش یاد بگیرد که چه ویژگی‌هایی در تصاویر پزشکی یا داده‌های بیمار مهم هستند، بدون نیاز به توضیحات دستی یا داده‌های آموزشی گسترده.

برای مثال، SISH می‌تواند در پایگاه‌های داده‌ای با صدها هزار تصویر اسلاید کامل (Whole Slide Images یا WSIs) جستجو کند و الگوهای مورفولوژیک (شکل‌شناسی) بیماری‌ها را پیدا کند. این الگوریتم حتی با افزایش اندازه پایگاه داده، سرعت جستجوی خود را حفظ می‌کند و با دقت بالا، زیرگروه‌های بیماری‌ها (مثل سرطان‌های نادر) را شناسایی می‌کند. این ویژگی باعث می‌شود که دستیار هوش مصنوعی به‌عنوان یک ابزار ضروری در پزشکی مدرن مطرح شود.

کاربردهای دستیار هوش مصنوعی در پزشکی

دستیارهای هوش مصنوعی کاربردهای متعددی در حوزه پزشکی دارند، به‌ویژه در تشخیص بیماری‌های نادر. در ادامه چند کاربرد کلیدی را بررسی می‌کنیم:

۱. شناسایی بیماری‌های نادر

دستیار هوش مصنوعی می‌تواند با جستجو در پایگاه‌های داده عظیم، الگوهای نادر را پیدا کند که ممکن است پزشکان به‌سادگی از دست بدهند. مثلاً، SISH نشان داده که می‌تواند تصاویر مرتبط با بیماری‌های نادر را با دقت بالا بازیابی کند، حتی در میان ده‌ها هزار تصویر از بیش از ۲۲,۰۰۰ بیمار و بیش از ۵۰ نوع بیماری مختلف.

۲. کمک به آموزش پاتولوژی

این ابزارها می‌توانند به آموزش پزشکان و دانشجویان پاتولوژی کمک کنند. با دسترسی سریع به تصاویر مشابه، دستیار هوش مصنوعی می‌تواند روند یادگیری را تسریع کند و دانش عمیق‌تری درباره زیرگروه‌های بیماری‌ها ارائه دهد.

۳. یافتن روش‌های درمانی مشابه

دستیار هوش مصنوعی می‌تواند بیمارانی با علائم و الگوهای مشابه را پیدا کند و به پزشکان کمک کند تا پیش‌بینی کنند کدام درمان برای بیمار خاص مؤثر خواهد بود. این کار می‌تواند زمان و هزینه‌های پزشکی را کاهش دهد.

۴. شناسایی تومورها و مورفولوژی‌های نادر

با تحلیل تصاویر بافت‌شناسی، این دستیارها می‌توانند تومورها یا الگوهای نادر را شناسایی کنند که ممکن است در تشخیص اولیه از قلم بیفتند.

محدودیت‌های دستیار هوش مصنوعی در پزشکی

با وجود تمام مزایا، دستیارهای هوش مصنوعی هنوز محدودیت‌هایی دارند. مثلاً، الگوریتم SISH نیاز به حافظه زیادی دارد و ممکن است در درک کامل بافت‌های بزرگ در اسلایدهای پاتولوژی محدودیت داشته باشد. همچنین، این سیستم‌ها معمولاً به یک نوع تصویربرداری محدود هستند و هنوز نمی‌توانند داده‌های چندوجهی مثل پاتولوژی، رادیولوژی، و داده‌های ژنومی را به‌صورت یکپارچه تحلیل کنند.

با این حال، محققان معتقدند که آینده این فناوری در جهت توسعه سیستم‌های چندوجهی است که می‌توانند داده‌های مختلف پزشکی را با هم ترکیب کنند. این پیشرفت می‌تواند به دستیارهای هوش مصنوعی مثل “هوشان” اجازه دهد که نه‌تنها در پزشکی، بلکه در حوزه‌های دیگر زندگی روزمره نیز نقش پررنگ‌تری ایفا کنند.

آینده دستیارهای هوش مصنوعی در تشخیص بیماری‌ها

با رشد پایگاه‌های داده پزشکی و افزایش توان محاسباتی، دستیارهای هوش مصنوعی مثل SISH می‌تواند نقش بزرگ‌تری در تشخیص بیماری‌ها ایفا کند. محققان معتقدند که در آینده، این ابزارها می‌توانند داده‌های چندوجهی (پاتولوژی، رادیولوژی، ژنومی، و سوابق پزشکی الکترونیکی) را با هم ترکیب کنند تا تشخیص دقیق‌تر و سریع‌تری ارائه دهند. این پیشرفت می‌تواند به‌ویژه برای بیماری‌های نادر که نیاز به تحلیل‌های پیچیده دارند، تحول‌آفرین باشد.

اگر به این نوشته علاقه‌مندید، پیشنهاد می‌شود استفاده از هوش مصنوعی در تشخیص سرطان: انقلاب جدید در پزشکی و همچنین Alphafold را مطالعه کنید!

منبع: harvard