بیمارستان شهری هیروشیما از هوش مصنوعی در بررسی‌های کولون استفاده می‌کند
در منطقه شمالی شهر هیروشیما، بیمارستان شهروندان آسا هیروشیما از هوش مصنوعی در روش‌های کولونوسکوپی به عنوان پیشگام استفاده کرده است. این روش نوآورانه باعث بهبود چشمگیر در شناسایی پلیپ‌ها و تومورها شده است.
هوش مصنوعی پزشکان را در شناسایی ناهنجاری‌ها پیش می‌برد
با تحلیل مقایسه‌ای، بیمارستان تأیید کرده است که در بیش از 10٪ از موارد، هوش مصنوعی به سرعت از بررسی‌کنندگان پزشکی به شناسایی مشکلات پتانسیلی پیش از به وجود آمدن شرایط، پیش می‌روند. بهره‌وری از فناوری هوش مصنوعی در این بررسی‌ها یک مزیت قابل توجه فراهم می‌کند که با کاهش احتمال نادیده گرفتن زخمی‌ها همراه است.
کاهش خطر سرطان
ادغام هوش مصنوعی در فرایند تشخیصی به تقویت دقت بررسی‌های کنونی نه تنها کمک می‌کند بلکه به‌عنوان ابزار قابل توجهی برای جلوگیری از سرطان در آینده خدمت می‌کند. پرسنل بیمارستان با اعتقاد راسخ می‌گوید که کولونوسکوپی‌های پشتیبانی‌شده توسط هوش مصنوعی وعده‌ای با ارزش برای آینده تشخیص زودرس و مراقبت از بیماران دارند.
اهمیت تشخیص زودرس در سرطان روده بزرگ
تشخیص به موقع و دقیق پلیپ‌ها و سرطان‌های روده بزرگ اهمیت دارد زیرا به‌صورت مستقیم با پیش‌بینی و نرخ بقا بیماران مرتبط است. مطالعات نشان داده‌اند که نرخ بقای بیماران مبتلا به سرطان روده بزرگ افزایش چشمگیری می‌یابد اگر زود شناسایی شود. با ادغام هوش مصنوعی در روش‌های کولونوسکوپی، بیمارستان‌ها مانند بیمارستان شهروندان آسا هیروشیما از فناوری برای افزایش نرخ تشخیص‌های زودرس استفاده می‌کنند.
سوالات و پاسخ‌های کلیدی:
س: هوش مصنوعی چگونه به بهبود تشخیص ناهنجاری‌ها در کولونوسکوپی‌ها کمک می‌کند؟
پ: الگوریتم‌های هوش مصنوعی بر روی مجموعه داده‌های بزرگی از تصاویر کولونوسکوپی قبلی آموزش دیده‌اند و برای شناسایی نشانه‌های بصری ظریفی که ممکن است به پلیپ یا تومور اشاره دهند یاد می‌گیرند. این می‌تواند به پزشکان کمک کند که به عنوان یک جفت چشم دوم عمل کرده و همیشه هوشی است که ممکن است نقص‌هایی را کشف کند که یک انسان ممکن است نادیده بگیرد.
س: چه چالش‌های اصلی با ادغام هوش مصنوعی در روال‌های پزشکی همراه است؟
پ: چالش‌های اصلی شامل نیاز به مجموعه داده‌های بزرگ و متنوع برای آموزش هوش مصنوعی (که به خاطر مسائل حفظ حریم خصوصی ممکن است سخت باشد)، اطمینان از اینکه هوش مصنوعی در انواع جمعیت‌های مختلف به‌طور قابل اعتماد عمل می‌کند و ادغام سیستم‌های هوش مصنوعی در جریان کارهای پزشکی موجود می‌شود. همچنین چالشی وجود دارد که اطمینان حاصل شود که حرفه‌ایان بهداشت از توصیه‌های هوش مصنوعی اعتماد کنند و آن‌ها را به‌طور مؤثر معنوی.
س: آیا دوروزهایی درباره استفاده از هوش مصنوعی در پزشکی وجود دارد؟
پ: بله، بیشتر اغتهات معمولاً درباره احتمال جایگزینی کارهای انسان توسط هوش مصنوعی، مسائل حریم خصوصی مربوط به داده‌های بیمار، و مشکلات اخلاقی مربوط به اعتماد به بخش‌هایی از مراقبت از بیماران به الگوریتم‌ها پیش می‌آیند. اهمیت دارد که این اغتهات با سیاست‌ها و مقررات واضح مدیریت شوند.
مزایا و معایب هوش مصنوعی در کولونوسکوپی:
مزایا:
– افزایش نرخ شناسایی پلیپ‌ها و تومورها.
– هوش مصنوعی می‌تواند با سرعت ناهنجاری‌ها را شناسایی کرده و به بهره‌وری بررسی‌ها کمک کند.
– یادگیری مداوم و بهبود به مرور زمان با پیوند ورودی داده‌های بیشتر به سامانه.
– توانایی برای استانداردسازی فرایند شناسایی، کم کردن فشار زاویلایی میان اندوسکوپیست‌های مختلف.
معایب:
– وابستگی به کیفیت و تعداد مجموعه داده‌های استفاده شده برای آموزش هوش مصنوعی.
– ریسک وابستگی زیاد به فناوری که می‌تواند تخصص پزشکان را به مرور زمان کاهش دهد.
– مشکلات ادغام و همکاری با سیستم‌های جاری ضایعات پزشکی الکترونیکی.
– خطر احتمالی نتایج مثبت و منفی جعلی که می‌تواند منجر به روش‌های غیر ضروری یا تشخیصات اضافی نشده شود.
برای اطلاعات مرتبط با پیشرفت‌ها و فناوری‌های پزشکی، پیوندهای مرتبط شامل:
– انجمن سرطان آمریکا
– سازمان بهداشت جهانی
– کتابخانه ملی پزشکی
هر یک از این دامنه‌ها منابع گسترده‌ای مرتبط با فناوری بهداشت، سیاست‌ها و تحقیقات را فراهم می‌کنند که می‌توانند به عنوان تکمیلی برای اطلاعات در مورد استفاده از هوش مصنوعی در تشخیص پزشکی مانند کولونوسكوپی‌ها عمل کنند.
The source of the article is from the blog qhubo.com.ni