ابزار هوش مصنوعی (AI) نوآورانه ای یک پیشرفت قابل توجه را در شناسایی سلول‌های سرطانی سرایتی در مراحل اولیه که در بدن انسان می‌چرخند، پیشتر از روش‌های بالینی موجود پیروز شده است. این پیشرفت قابل توجه از یک مطالعه بین‌المللی تازه مورد توجه در Nature Medicine است.
اغلب انواع سرطان تا زمانی که از محل اصلی خود به اعضای دورفاصله تبدیل به سرطان سرایتی شوند، ناشناخته می‌مانند. به عنوان پاسخ به این چالش، پژوهشگران یک مدل گواهی اولیه ایجاد کرده‌اند که پتانسیلی برای کمک به پزشکان در بهبود چهارچوب تشخیص و درمان سرطان مراحل پیشرفته دارد و احتمالاً زمان بقای بیماران را افزایش می‌دهد. فیصل محمود، که در مدل های هوش مصنوعی در حوزه بهداشت در دانشگاه پزشکی هاروارد تخصص دارد، به اهمیت این توسعه اعتبار می‌دهد و تاکید دارد که این ابزار در پشتیبانی بالینی مفید است.
برای درمان موثر تومورهای سرایتی، منبع اصلی سرطان باید شناسایی شود. با این حال، تا 5٪ از تمام سرطان ها از دیدگاه علم قابل تشخیص نیستند و بیمارانی که تومورهای اصلی آنها شناسایی نشده است، به پیش‌بینی های افسونگر می‌افتند. روش‌های تشخیص فعلی بر اساس بررسی سلول‌های خارجی از مواد آلی بنا شده اند. پزشکان این تصاویر را مورد تجزیه و تحلیل قرار می‌دهند تا بر اندازه‌گیری مشابهات با نوع‌های سرطان شناخته شده سلولی بپردازند، مانند شناسایی سلول‌های سرطان پستان مهاجر شده در ریه ها که هنوز به سلول‌های سرطان پستان شبیه هستند.
رغم تشخیص هزاران مورد در بیمارستان تابعه دانشگاه پزشکی تیانجین، تعداد کمی از افراد بدون یک تشخیص واضح باقی می‌مند. فیزویی نان فی و محقق بایوانفورماتیک لی شیانگچون به همراه تیم خود در دانشگاه پزشکی تیانجین، تصمیم به توسعه یک الگوریتم یادگیری عمیق برای مورد بررسی این تصاویر و پیش‌بینی منشأ تومور گرفتند.
بعد از آموزش مدل AI خود به تقریباً 30،000 تصویر از تومورهای سرشناس، پژوهشگران این مدل را روی دسته دیگری از تصاویر آزمایش کردند که 83٪ شانس پیش‌بینی منشأ دقیق را داشت و این شانس به 99٪ می‌رسید زمانی که سه پیش بینی برتر مدل را در نظر بگیریم. این پیش بینی‌ها 12 منشأ رایج سرطان را در بر می‌گیرد که تعدادی از سرطان ها مانند پروستات و کلیه به خاطر عدم پخش تارچه های معمولی به تجمعات مایعات شکمی و ریه از بین برداشته شده اند.
در مقایسه عملکرد مدل با پیش‌بینی‌های انسانی بر روی یک نمونه از تصاویر، AI دقت باورنکردنی را نشان داد. این پیشرفت عملکرد به صورت آماری معنادار بود. علاوه بر این، یک تجزیه و تحلیل به تازگی از گروه بیماران چهار سال پس از درمان سرطان نشان داد که افرادی که بر اساس پیش‌بینی‌های مدل درمان شدند نرخ بقای بالاتری داشته و عمر بیشتری نسبت به افرادی که به شیوه های دیگر درمان شدند داشته‌اند.
محمود بار دیگر تأکید می‌کند که این شواهد جذاب برای استفاده بالینی از مدل های AI است. او پیشنهاد می‌دهد که یکپارچه‌سازی داده‌ها از سلول‌ها، بافت ها و ژنوم ها می‌تواند نتایج را برای بیمارانی با تومور های سرایتی منشأ نامشخص بهبود بخشد.
چالش های ابزار هوش مصنوعی در شناسایی زودرس سلول های سرطانی سرایتی
پرسش و پاسخ های مهم:
– س: اهمیت شناسایی زودرس سلول های سرطانی سرایتی با استفاده از هوش مصنوعی چیست؟
پ: شناسایی زودرس برای درمان موثر سرطان حیاتی است. ابزار های هوش مصنوعی احتمالاً می‌توانند سلول‌های سرطانی سرایتی را شناسایی کنند قبل از آنکه از طریق روش‌های سنتی قابل رویت شوند، که اجازه می‌دهد مداخله زودرس و بهبود نتایج بیمار را ایجاد کند.
– س: چگونه ابزار هوش مصنوعی در تشخیص سرطان به کمک می‌رسد؟
پ: ابزار هوش مصنوعی تصاویر سلول‌های خروجی از مایعات بدنی را تجزیه و تحلیل می‌کند تا منشأ تومورهای سرایتی را پیش‌بینی کند. این به پزشکان کمک می‌کند استراتژی های درمانی را برای بیماران فردی طراحی کنند.
– س: چرا برخی از سرطان ها از پیش بینی‌های مدل AI خارج شدند؟
پ: برخی از سرطان‌ها، مانند سرطان پروستات و کلیه، از آنجا که به طور معمول به تجمعات مایعات شکمی و ریه پخش نمی‌شوند، از پیش بینی های مدل های AI حذف شده‌اند.
چالش ها یا اختلافات کلیدی:
– تنوع داده ها: آموزش مدل‌های هوش مصنوعی نیازمند مجموعه داده‌های بزرگی با تنوع تصاویر سلول‌های سرطانی است. جمع‌آوری و برچسب‌گذاری این داده ها ممکن است دشوار و زمان‌بر باشد.
– دقت و اعتبارسنجی: اگرچه ابزار هوش مصنوعی دقت بالایی را نشان داده است، باید از طریق آزمایش های بالینی گسترده به منظور اطمینان از عملکرد یکنواخت در جمعیت های مختلف و شرایط واقعی اعتبارسنجی شود.
– مسایل اخلاقی: استفاده از هوش مصنوعی در حوزه بهداشت مسائلی را درباره حریم خصوصی بیماران و امنیت داده ها برمی‌انگیزد، به علاوه نیاز به شفافیت در اینکه مدل های هوش مصنوعی چگونه تصمیمات می‌گیرند، وجود دارد.
مزایا و معایب:
– مزایا:
– دقت بالا: هوش مصنوعی دقت بالاتری در تشخیص منشأ سلول‌های سرطانی سرایتی نسبت به روش‌های بالینی سنتی داشته است.
– تشخیص سریع: هوش مصنوعی می‌تواند حجم بزرگی از داده ها را سریعتر از پزشکان انسانی پردازش کند، که ممکن است منجر به تشخیص و درمان سریع تر شود.
– یکدستی: به عکس انسان ها، ابزار های هوش مصنوعی می‌توانند عملکرد یکنواختی را حفظ کنند بدون تأثیر خستگی یا تعصب های زیستی.
– معایب:
– درک محدود: مدل های هوش مصنوعی به آنچه که آموزش دیده‌اند محدود است و ممکن است نوع‌های سرطان یا رفتارهای سلولی را که در مجموعه داده های آموزشی آنها به گونه‌ای وارد نشده باشند، شناسایی نکنند.
– چالش‌های یکپارچه سازی: یکپارچه سازی ابزار های هوش مصنوعی با جریان‌های کاری بالینی موجود ممکن است چالش‌بر باشد و نیازمند تغییرات قابل ملاحظه در زیرساخت و فرایندهای بهداشتی است.
– هزینه و دسترسی: توسعه و پیاده‌سازی ابزارهای پیشرفته هوش مصنوعی می‌تواند هزینه بر باشد و این ابزارها ممکن است در تمام تنظیمات بالینی، به ویژه در مناطق با منابع محدود، به راحتی موجود نباشند.
برای اطلاعات بیشتر در خصوص کاربرد AI در حوزه بهداشت و تحقیقات، شما ممکن است علاقه‌مند به بازدید از وب سایت های زیر باشید:
– Nature
– دانشکده پزشکی هاروارد
لطفاً توجه داشته باشید که هوش مصنوعی در حوزه بهداشت در حال تکامل است و خوانندگان توصیه می‌شوند که به منابع اخیر برای جدیدترین پیشرفت ها مراجعه کنند.
The source of the article is from the blog oinegro.com.br