يبدأ العلاج الزمني للسرطان بالكشف السريع
إن بدء علاج السرطان بسرعة والكشف المبكر عن الانتقالات السرطانية أمر حاسم في مكافحة المرض بفعالية. في هذا المجال التحدي الصعب للتشخيص الدقيق للسرطان، يلعب الذكاء الاصطناعي دورًا كبيرًا ومفيدًا.
مجموعة من سبعة مهندسين يونانيين وبرمجيات متخصصين في أدوات الذكاء الاصطناعي قد رسموا طريقهم في تطوير نظام مبتكر لا يوفر الوقت في تشخيص السرطان. إنهم مبتكرون من DeepMed IO، شركة ناشئة مقرها المملكة المتحدة.
كفاح أخصائيي الأمراض وحلول ديبميد
قد طور الفريق خوارزمية ردًا على نقص عالمي في اختصاص أطباء الأمراض، مما يتسبب في تأخير في تشخيص السرطان مما يؤثر على صحة المرضى. توفر هذه الخوارزمية وقتًا قيمًا لكل من الأطباء والمرضى.
DeepPath-LYDIA هو نظام مدفوع بالذكاء الاصطناعي مصمم لمساعدة تشخيص المرحلة السرطانية. يساعد أخصائيي الأمراض من خلال تحديد المناطق السرطانية التي تم اكتشافها، وتوفير قياسات دقيقة لهذه المناطق لتسهيل تشخيص أكثر دقة وسرعة. حصل هذا المنتج على شهادة الـCE Mark وهو متوافق مع المستشفيات أو الكيانات الخاصة المجهزة بمختبر تشريح رقمي.
تعزيز الرعاية الصحية للمرضى والنظم
لا يحل DeepPath-LYDIA محل ضرورة وجود أخصائي أمراض الأورام ولكنه يعزز دقة وسرعة اكتشاف الانتقالات السرطانية، حتى في الظروف العالية الضغط التي يمكن أن تضعف أداء الإنسان. إنه يوفر فوائد هائلة من خلال تحسين جودة الحياة ونتائج العلاج للمرضى. تستفيد النظم الصحية من دعم الذكاء الاصطناعي مثل هذا، الذي لا يضمن فقط تقديم خدمة عالية الجودة ولكنه يقلل أيضًا من أوقات معالجة التشخيص والتكاليف، بما في ذلك تلك المرتبطة بتقنيات المناعة النسيجية المكلفة المستخدمة في اكتشاف الانتقالات السرطانية.
حاليًا، يتم اختبار DeepPath-LYDIA بقدراته الفريدة على اكتشاف الانتقالات السرطانية في الميلانوما وثلاثة أنواع أخرى من السرطان بنفس النموذج الذكاء الاصطناعي في مشاريع تجريبية في مستشفيات في المملكة المتحدة وهولندا وإسرائيل. كما تم دمج DeepMed في مقدمي حلول البرمجيات للخدمة الوطنية للصحة في إطار مشروع لتنفيذ النظام داخل PathLAKE-Plus، وهي اتحاد 26 مستشفى في جنوب إنجلترا.
تسعى الفريق المؤسس للحصول على استثمارات لتوسيع نظامهم لاكتشاف الأورام السرطانية بشكل عام وهم في البحث عن مختبرات تشريح رقمية في اليونان وخارجها لجعل هذا النظام المتقدم للذكاء الاصطناعي أكثر فائدة على نطاق واسع.
التحديات والجدل في تشخيص السرطان بالذكاء الاصطناعي
على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي يقدم إمكانيات ضخمة في تشخيص السرطان، فإن العديد من التحديات والجدل ما زالت قائمة. تحدي كبير يتمثل في تكامل أنظمة الذكاء الاصطناعي في البنية التحتية الصحية الحالية، والتي يمكن أن تكون صعبة تقنيًا وثقافيًا، حيث يتطلب تغييرات في سير العمل وإعادة تدريب الموظفين. إن ضمان دقة وموثوقية خوارزميات الذكاء الاصطناعي أمر أيضًا حاسمًا، حيث أن التشخيصات الخاطئة يمكن أن تكون لها عواقب خطيرة للمرضى. توجد أيضًا مسألة ال خصوصية والأمان للبيانات، حيث أن بيانات الرعاية الصحية حساسة للغاية، ويجب على أية نظام الحفاظ على نزاهة معلومات المرضى.
علاوة على ذلك، فإن الآثار الأخلاقية للاعتماد على الخوارزميات للاستقرارات الصحية الحاسمة يمكن أن تكون محط جدل. إن إمكانية أن تورث أنظمة الذكاء الاصطناعي التحيزات الموجودة في البيانات التدريبية أو أن يتم التلاعب بها يشكل خطرًا على تقديم رعاية غير متكافئة أو تشخيصات غير صحيحة. وبالتالي، لا يزال المنظر التنظيمي يتطور لمعالجة هذه المخاوف ووضع إرشادات واضحة لتطوير ونشر الذكاء الاصطناعي في التشخيص الطبي.
مزايا وعيوب الذكاء الاصطناعي في تشخيص السرطان
المزايا:
1. تعزيز الكفاءة: يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل حجم كبير من البيانات التشريحية بسرعة، مما يسرع عملية التشخيص.
2. الاستمرارية: على عكس البشر، لا تعاني أنظمة الذكاء الاصطناعي من التعب ويمكنها الحفاظ على مستوى ثابت من الأداء.
3. كفاءة التكلفة: في المدى الطويل، يمكن أن يؤدي الذكاء الاصطناعي إلى توفير تكاليف من خلال تقليل الوقت والموارد اللازمة لتشخيص السرطان.
4. الوصول الموسع: يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي في عنونة نقص أخصائيي أمراض الأورام على مستوى العالم، وتوفير الدعم التشخيصي حيثما تكون الحاجة أكبر.
العيوب:
1. التكاليف الأولية العالية: يمكن أن تتطلب تنفيذ أنظمة قائمة على الذكاء الاصطناعي استثمارًا كبيرًا مسبقًا في التكنولوجيا والبنية التحتية.
2. خطر الأخطاء: بينما يمكن أن يكون الذكاء الاصطناعي دقيقًا للغاية، إلا أنه قد يرتكب أخطاء، خاصة إذا تم تدريبه على مجموعات بيانات غير كافية أو محايدة.
3. مخاوف بشأن فقدان الوظائف: يوجد خوف بين الأطباء من أن الذكاء الاصطناعي قد يقلل من الحاجة إلى الخبرة البشرية، مما يؤدي إلى فقدان الوظائف.
4. الاعتماد على البنية التحتية الرقمية: تعتمد فعالية أنظمة الذكاء الاصطناعي مثل DeepPath-LYDIA على وجود مختبرات تشريح رقمية، التي قد لا تتوفر في جميع الإعدادات الصحية.
يمكنك العثور على مزيد من المعلومات حول دور الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية والمستجدات ذات الصلة على المواقع الويب التالية:
– منظمة الصحة العالمية (WHO)
– صندوق أبحاث السرطان في المملكة المتحدة
– المعاهد الوطنية للصحة (NIH)
تقود هذه الروابط إلى المجالات الرئيسية للمؤسسات الموثوقة التي تعمق في السياق الأوسع للرعاية الصحية، والبحوث السرطانية، والابتكار، والتي قد تبرز دور وتأثير الذكاء الاصطناعي في الطب التشخيصي.
The source of the article is from the blog windowsvistamagazine.es