درخصوص پیشرفت‌های کنونی در فناوری‌های پزشکی، پژوهشگران یک سیستم هوش مصنوعی به روز بنام Tyche توسعه داده‌اند که وقتی تصاویر پزشکی را تجزیه می‌کند، چندین تفسیر را ارایه می‌دهد، به جای اینکه یک پاسخ تنها و تعیین‌کننده را ارائه دهد. این ابزار ابهامات اساسی که متخصصان اغلب در تشخیص‌های پزشکی با آن مواجه می‌شوند، را به شناسایی و دربرگیری می‌پردازد.
مدل‌های هوش مصنوعی سنتی استفاده شده در مراقبت‌های بهداشتی برای وظایفی مانند تجزیه تصاویر اعضا یا سلول، یا شناسایی نشانه‌های بیماری در اسکن‌های پزشکی، تاکنون به خاطر خروجی‌های دودویی آن‌ها محدودیت داشتند. این مدل‌ها نمی‌توانند طیفی از دیدگاه‌های متخصص را در بر بگیرند، که ممکن است منتج به اشتباه و فراموشی در تشخیص‌های پزشکی شود. برعکس، رویکرد نوآورانه Tyche به آن اجازه می‌دهد تا چندین خروجی احتمالی برای هر تصویر ارائه دهد، تشخیص متنوعی که در تجزیه و تحلیل تصاویر پزشکی دخیل است را توجیه می‌کند.
یکی از نقاط قوت مهم Tyche، که در کنفرانس IEEE در زمینه دید کامپیوتری و الگوی شناسایی مطرح شد، قابلیت آن برای سازگاری با یک سری از وظایف تجزیه بدون نیاز به دوباره‌آموزی بین هر کدام از آن‌ها است. این موارد تنوعی و مصرف منابع یکی از موانع اساسی و پر محتوای موجود در مدل‌های سنتی را از پیش می‌گیرد.
طراحی Tyche بر اسلوب یک ساختار شبکه عصبی قابل تنوع است که می‌تواند مثال‌هایی از دیدگاه‌های مختلف متخصصان را داخلی سازی کرده و از یک تصویر ورودی تعدادی پیشگویی ارائه دهد. برای یادگیری یک وظیفه خاص، تنها چند مثال نیاز دارد که عملکرد آن را برای پزشکان آسان کند. این انعطاف‌پذیری دوران جدیدی در تجزیه و تحلیل پزشکی را پیش بینی می‌کند که برابری واقعیت‌های ناگلایف تشخیص بیماری‌های پیچیده را تأکید می‌کند.
پژوهشگران از دانشگاه MIT، موسسه Broad از MIT و دانشگاه هاروارد، و بیمارستان عمومی ماساچوست، به رهبری دکترای مارین راکیک، کانال‌ها را برای گسترش توانایی‌های Tyche باز کرده‌اند، از جمله توانایی یکپارچه‌سازی اطلاعات متنی و انواع تصاویر مختلف در فرآیند یادگیری خود. Tyche یک گام مهم در تکنولوژی پزشکی است که عملکرد تشخیصی بهبودیافته و شتاب بخشیدن به فرآیندهای تحلیلی در تحقیقات و عمل زیستی برای خود می‌آورد.
پیشرفت‌های کنونی در فناوری‌های پزشکی، به ویژه در هوش مصنوعی، پیشرفت‌های مهمی که در تشخیص‌های پزشکی انجام می‌شود را نشان می‌دهد. پژوهشگران یک سیستم هوش مصنوعی به نام Tyche توسعه داده‌اند، که از روش سنتی تجزیه و تحلیل تصویر پزشکی براساس هوش مصنوعی تفاوت دارد.
در صنعت بهداشت، هوش مصنوعی به سرعت به ابزاری برای افزایش دقت و کارایی تشخیص‌ها تبدیل شده است. مدل‌های هوش مصنوعی سنتی در تجزیه و تحلیل پزشکی معمولاً نتایج یکپارچه و تعین کننده را ارائه می‌دهند. با این حال، تشخیص‌های پزشکی بطور ذاتی مشکلاتی دارند و دیدگاه‌های متفاوتی در مورد تفسیر تصاویر پزشکی وجود دارد. اینجاست که Tyche متمایز‌کننده است با ارایه چندین تفسیر، از این رو طیف تحلیل متخصصانه را در صحنه‌های واقعی تقلید می‌کند.
صنعت در آستانه یک تغییر با تکنولوژی‌های هوش مصنوعی مانند Tyche قرار دارد که می‌تواند به وظایف متنوع تجزیه و تحلیل پردازد بدون نیاز به آموزش مجدد مدل. این یک جابجایی قابل توجهی از مدل‌های هوش مصنوعی قبلی است که نیاز به دیتاست‌ها و زمان آموزش برای تنظیم نهایی الگوریتم‌های خود برای هر وظیفه خاص داشتند. ساختار شبکه عصبی چند منظوره Tyche فقط چند مثال برای درک وظیفه جدید نیاز دارد و زمان و منابع لازم برای اجرای آن‌را به شدت کاهش می‌دهد و ممکن است تجزیه و تحلیل پزشکی را انقلابی کند.
تحقیقات پشت Tyche – یک تلاش همکارانه شامل MIT، موسسه Broad از MIT و هاروارد، و بیمارستان عمومی ماساچوست – بی‌تردید به وعده هوش مصنوعی در حوزه بهداشت نگاهی انداخته است. سیستم هوش مصنوعی در کنفرانس IEEE در زمینه دید و الگوی شناسایی توجه‌ها را به خود جلب کرده، پتانسیل خود را نشان داده است. این ارزشیابی‌های بازار برای هوش مصنوعی در بخش پزشکی بسیار امیدوارکننده هستند، که انتظارات رشد به‌دلیل تقاضای ابزارهای تشخیص‌های بهبودیافته و پیشرفت گسترده‌ی سیستم‌های هوش مصنوعی است.
توانایی Tyche برای یادگیری انواع تصاویر و اطلاعات متنی به فرآیند یادگیری‌اش اضافه می‌شود و از کاربرد آن در انبوهی از برنامه‌ها گسترده می‌شود. این مسأله بازتابی است از یک روند صنعتی گسترده‌تر، جایی که ادغام انواع داده‌های مختلف به رانه ابتکارات در پزشکی شخصی و مداخلات درمانی کمک می‌کند.
با این حال، مسائلی مرتبط با کاربرد هوش مصنوعی در حوزه پزشکی باقی مانده است. موضوعاتی درباره حریم خصوصی داده‌ها، قابلیت توضیح تصمیمات هوش مصنوعی، مطابقت با مقررات، و نیاز به استانداردسازی گفت‌وگوهای اصلی در میان سهامداران هستند. قابلیت اعتبار تفسیرهای هوش مصنوعی و تاثیرات بالینی آن‌ها موضوع یک تحقیق و اعتباردهی پیوسته است.
همانطور که Tyche ادامه می‌یابد، ممکن است استاندارد جدیدی را برای دقت تشخیصی و مراقبت شخصی از بیمار تعیین کند. بررسی قابلیت‌های آن و تأثیر ادامه فرآیندهای تحویل سلامتی بسیار جالبی برای نگاهی به آینده پزشکی است.
برای خوانندگانی که علاقه‌مند به کاوش بیشتر در نقش هوش مصنوعی در حوزه بهداشت و پیشرفت‌های بیوپزشکی هستند، منابع معتبر مانند سازمان بهداشت جهانی، مؤسسه ملی بهداشت، و اداره غذا و داروی آمریکا افکار ارزشمندی را در استانداردهای صنعت، امور قانونی، و چشم اندازهای آینده فراهم می‌کنند. همچنین، همواره ضروری است اطمینان حاصل شود که از منابع اعتباری و معتبر استفاده شود هنگام بررسی موضوعات پیچیده و به سرعت تکامل یافته در حوزه صنعت بیوپزشکی.
The source of the article is from the blog hashtagsroom.com