نقش هوش مصنوعی در پزشکی و تشخیص سرطان
پیشرفتهای اخیر در حوزه‌ی هوش مصنوعی، پزشکی را متحول کرده و مسیر جدیدی برای تشخیص و درمان بیماری‌ها، به‌ویژه سرطان، ایجاد کرده است. محققان دانشگاه هاروارد اخیراً از دستیار هوش مصنوعی پیشرفتهای به نام CHIEF رونمایی کرده‌اند که قابلیت تشخیص ۱۹ نوع سرطان مختلف را دارد. برخلاف مدل‌های سنتی که تنها روی یک نوع سرطان تمرکز دارند، این مدل جدید می‌تواند اطلاعات ژنتیکی تومورها را تحلیل کند و میزان بقای بیماران را پیش‌بینی نماید.
امروزه یکی از بزرگ‌ترین چالش‌های پزشکان در حوزه‌ی انکولوژی، تشخیص زودهنگام سرطان و پیش‌بینی رفتار آن است. بسیاری از روش‌های سنتی، مانند آزمایش‌های ژنتیکی یا تصویربرداری‌های دقیق، زمان‌بر، پرهزینه و در بسیاری از نقاط جهان به‌راحتی در دسترس نیستند. اما استفاده از هوش مصنوعی در این فرآیند، می‌تواند مسیر تشخیص را ساده‌تر، سریع‌تر و مقرون‌به‌صرفه‌تر کند.
چالش‌های تشخیص سرطان پیش از استفاده از هوش مصنوعی
پیش از توسعه‌ی دستیارهای هوش مصنوعی مانند CHIEF، تشخیص سرطان به روش‌های سنتی متکی بود که هر یک با چالش‌های متعددی همراه بودند. یکی از این چالش‌ها، نیاز به آزمایش‌های ژنتیکی دقیق برای تعیین نوع و ویژگی‌های سرطان بود. این آزمایش‌ها به تجهیزات پیشرفته و زمان زیادی نیاز داشتند و معمولاً هزینه‌ی بالایی را به بیماران تحمیل می‌کردند. در بسیاری از موارد، زمان انتظار برای نتایج این آزمایش‌ها، باعث تأخیر در شروع درمان می‌شد که می‌توانست تأثیر منفی بر روند بهبودی بیماران داشته باشد.
همچنین، بسیاری از ابزارهای تصویربرداری سنتی، قادر به شناسایی تغییرات میکروسکوپی در سلول‌های سرطانی نبودند. این موضوع باعث می‌شد که تشخیص سرطان در مراحل اولیه دشوار باشد و اغلب زمانی انجام شود که بیماری پیشرفت زیادی کرده است. علاوه بر این، روش‌های فعلی برای تعیین پاسخ بیمار به درمان‌های مختلف، شامل آزمایش‌های پیچیده‌ای بودند که به صورت یکنواخت در سراسر جهان قابل اجرا نبودند.
راهکارهای ارائه‌شده توسط دستیار هوش مصنوعی CHIEF
مدل CHIEF، که یک دستیار هوش مصنوعی پیشرفته است، توانسته این چالش‌ها را برطرف کند. این مدل با استفاده از ۱۵ میلیون تصویر بافت‌شناسی آموزش دیده و قادر است سرطان را با دقتی نزدیک به ۹۴ درصد تشخیص دهد. برخلاف روش‌های سنتی، CHIEF می‌تواند از طریق تحلیل تصاویر دیجیتالی، حضور سلول‌های غیرطبیعی را شناسایی کرده و پروفایل ژنتیکی تومورها را بدون نیاز به آزمایش‌های گران‌قیمت بررسی کند.
یکی از مهم‌ترین مزایای این هوش مصنوعی، توانایی پیش‌بینی میزان بقای بیماران است. CHIEF می‌تواند بر اساس تحلیل بافت‌های سرطانی، بیماران با طول عمر بیشتر را از افرادی که در معرض خطر بالای مرگ قرار دارند، تفکیک کند. در مطالعات بالینی، این مدل توانسته دقت پیش‌بینی میزان بقای بیماران را تا ۱۰ درصد نسبت به سایر روش‌ها بهبود بخشد.
تشخیص سریع و کاهش هزینه‌های درمان
یکی از برتری‌های CHIEF نسبت به روش‌های سنتی، سرعت بالای آن در تحلیل داده‌ها است. درحالی‌که فرآیندهای تشخیصی قدیمی ممکن بود هفته‌ها به طول بیانجامد، این دستیار هوش مصنوعی می‌تواند اطلاعات ژنتیکی تومور را تنها در چند دقیقه تحلیل کرده و نتایج دقیقی ارائه دهد. این سرعت نه‌تنها روند درمان بیماران را تسریع می‌کند، بلکه فشار مالی و روانی بر بیماران و خانواده‌هایشان را نیز کاهش می‌دهد.
علاوه بر این، CHIEF به‌طور مداوم در حال یادگیری و به‌روزرسانی است. این مدل نه‌تنها می‌تواند ویژگی‌های جدیدی را در سلول‌های سرطانی کشف کند، بلکه قادر است اطلاعاتی درباره‌ی نحوه‌ی واکنش بیماران به درمان‌های مختلف ارائه دهد. این قابلیت به پزشکان کمک می‌کند تا برای هر بیمار، درمانی شخصی‌سازی‌شده ارائه دهند و احتمال موفقیت درمان را افزایش دهند.
آینده‌ی تشخیص سرطان با استفاده از هوش مصنوعی
با پیشرفت روزافزون فناوری‌های هوش مصنوعی، انتظار می‌رود که در آینده نزدیک، این ابزارها به یکی از استانداردهای اصلی در بیمارستان‌ها و مراکز درمانی تبدیل شوند. ابزارهایی مانند CHIEF می‌توانند دقت و سرعت تشخیص سرطان را افزایش داده و به پزشکان کمک کنند تا بهترین روش‌های درمانی را برای بیماران انتخاب کنند.
استفاده از دستیارهای هوش مصنوعی در حوزه‌ی پزشکی نشان‌دهنده‌ی آینده‌ای روشن برای بهبود کیفیت درمان و کاهش نرخ مرگ‌ومیر ناشی از سرطان است. با ادامه‌ی تحقیقات و توسعه‌ی این فناوری‌ها، می‌توان انتظار داشت که در سال‌های آینده، سرطان دیگر یک بیماری لاعلاج محسوب نشود و بیماران بتوانند به درمان‌های بهینه و کم‌هزینه‌تر دسترسی داشته باشند.
منبع: harvard
