التعاون بين العديد من المؤسسات يسفر عن انجاز جديد في الكشف عن السرطان باستخدام الذكاء الاصطناعي
تم تحقيق تقدم كبير في علم الأمراض الرقمي من خلال الشراكة بين شركة مايكروسوفت ونظام صحة بروفيدانت وجامعة واشنطن، مما يمثل لحظة محورية في تشخيص السرطان. تم إنشاء نموذج للذكاء الاصطناعي يحمل اسم Prov-GigaPath، يستفيد من تحليل لعدد لا سابق له من صور عينات الأنسجة لتعزيز دقة وسرعة الكشف عن السرطان.
Prov-GigaPath يحدث ثورة في علم الأمراض الرقمي من خلال تحليل صور متقدم
يعمل هذا النموذج الرائد في مجال الذكاء الاصطناعي على تقييم أكثر من مليار صورة من عينات الأنسجة المأخوذة من أكثر من 30,000 مريض. يعتبر هذا النموذج الرائد إثباتًا للابتكار الرقمي في المجال الطبي، حيث يسمح طابعه المفتوح بالاستفادة منه على نطاق عالمي في رعاية المرضى والبحوث الخاصة بالسرطان.
قاعدة بيانات غير مسبوقة لتحسين كشف السرطان بواسطة الذكاء الاصطناعي
شهد إنشاء Prov-GigaPath دعمًا كبيرًا من خلال استخدام منصة OpenAI GPT-3.5، مما يسهل تحليل أكثر من مليار صورة متعلقة بمجال علم الأمراض. يعتبر هذا التمويل في نمذجة الشرائح بكاملها ليس له مثيل ويساعد في تحسين البيانات الموجودة بتضاعف يصل إلى خمس إلى عشر مرات.
إتقان تقني لمعالجة التحديات في مجال علم الأمراض الرقمي
يستخدم الأنماط الرقمية في مجال علم الأمراض الآن تقنية تحويل أنسجة الأورام المجهرية إلى صيغ رقمية عالية الدقة. تولد هذه العملية شرائح بنائية بحجم جيجا، والتي تكون ضخمة مقارنة بالصور القياسية، وبالتالي تمثل تحدٍ كبيرًا لتطبيقات الرؤية الحاسوبية التقليدية. تتغلب منصة Microsoft GigaPath على هذه المشكلة من خلال منهجيات المبنية على الذكاء الاصطناعي التي تقسم هذه الصور الضخمة إلى قطع صغيرة، مما يسمح بتحديد أنماط أنواع السرطان.
أداء الذكاء الاصطناعي المبتكر في مهام الكشف عن السرطان المتنوعة
تمت اختبار قوة نموذج Prov-GigaPath في مهام قياسية مختلفة، حيث حقق أداءً حديثًا على جميع للمعايير تقريبًا. تفوق على النموذج الثاني بشكل كبير في معظم هذه المهام، مما يبرز فاعليته العميقة.
الطريق نحو الرعاية الصحية المتقدمة والاكتشاف السريري
يفتح هذا النهج المدعوم بالذكاء الاصطناعي في علم الأمراض الرقمي الباب لتحسين رعاية المرضى وتسريع الأبحاث السريرية. لكن يلاحظ الباحثون أن الإمكانات الكاملة للمشروع لم تستغل بعد، مع العديد من الفرص للصحة الدقيقة تزال في المستقبل. وتتأمل الفرقة في استكشاف بيئة الورم وتوقع الاستجابة للعلاج، مما يعد بتحقيقات مستقبلية واعدة في هذا المجال.
قد تم تتويج التعاون بين هذه المؤسسات بورقة بحثية واسعة النطاق نُشرت في مجلة Nature، تحمل تسهيلات من فريق من الخبراء عبر مختلف التخصصات.
الأسئلة الرئيسية والإجابات حول نموذج الذكاء الاصطناعي Prov-GigaPath:
ما هي فوائد استخدام الذكاء الاصطناعي في تشخيص السرطان؟
– يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي معالجة كميات هائلة من البيانات بشكل أسرع بكثير من الأطباء المسالك الطبيعية، مما يمكن أن يسرع عملية التشخيص.
– إنها قادرة على اكتشاف الأنماط في البيانات التي قد تكون معقدة أو رفيعة جدًا بحيث لا يمكن للبشر ملاحظتها، مما قد يؤدي إلى تشخيصات أكثر سرعة ودقة.
– يمكن للمساعدة بواسطة الذكاء الاصطناعي تحسين انتظام تشخيص السرطان عن طريق تقليل العنصرية التي قد تحدث مع تقييمات البشر.
ما هي التحديات أو الجدل المرتبط بالذكاء الاصطناعي في التشخيص الطبي؟
– ضمان خصوصية بيانات المرضى وأمانها تحدٍ حاسم، نظرًا لطبيعة السجلات الطبية الحساسة والإمكانية الكبيرة لإساءة الاستخدام في حالة الانتهاك.
– يجب تدريب أنماط الذكاء الاصطناعي على مجموعات بيانات متنوعة لتجنب التحيزات التي قد تؤدي إلى تشخيصات غير دقيقة لبعض فئات المرضى.
– قد تواجه مقاومة من المحترفين الطبيين الذين يشعرون بالقلق حيال الآثار الناتجة عن الذكاء الاصطناعي على وظائفهم وإمكانية أن يخطئ الذكاء الاصطناعي في حفظ الدقائق التي من الممكن أن يلتقطها الخبير البشري.
– ضمان شفافية عمليات اتخاذ القرارات في الذكاء الاصطناعي هو أمر ضروري ليثق المهنيون في مجال الرعاية الصحية ويستخدموا التكنولوجيا بفعالية.
ما هي مزايا وعيوب نموذج Prov-GigaPath؟
المزايا:
– يقدم سرعة تحليل متزايدة بشكل كبير، وهو أمر حيوي لمعالجة العدد الهائل من عينات الأنسجة في المعامل الطبية.
– يحسن النموذج دقة اكتشاف السرطان، مما يمكن أن يؤدي إلى نتائج أفضل للمرضى.
– طبيعة Prov-GigaPath المتاحة تشجع على التعاون العالمي والتقدم في البحوث الخاصة بالسرطان.
العيوب:
– كنظام ذكاء اصطناعي، يتطلب التحقق الصارم لضمان أن قراراته موثوقة وقابلة للاستخدام السريري.
– قد تكون هناك تكاليف عالية في المرحلة الأولية مرتبطة بدمج مثل هذه الأنظمة الذكية في البنى التحتية الصحية القائمة.
– قد يحتاج الأطباء ومقدمو الرعاية الصحية إلى تدريب إضافي لدمج أدوات الذكاء الصناعي مثل Prov-GigaPath في سير العمل، ويمكن أن يكون هذا عملية مُستهلكة للوقت.
للمزيد من المعلومات حول التطورات الأخيرة في مجال الذكاء الاصطناعي والرعاية الصحية، يمكنك زيارة المجالات الرئيسية للمؤسسات المشاركة:
– مايكروسوفت: مايكروسوفت
– نظام صحة بروفيدانس: بروفيدانست
– جامعة واشنطن: جامعة واشنطن
بالإضافة إلى ذلك، يمكنك استعراض الأبحاث العلمية والنتائج المتشابهة مع نموذج Prov-GigaPath من خلال الرجوع إلى المجلة التي تم نشر البحث فيها:
– Nature: نيتشر