محققان یک مدل نوآورانه هوش مصنوعی را معرفی کرده‌اند که به طرز چشمگیری دقت در تشخیص و ارزیابی سرطان را بهبود می‌بخشد. این فناوری پیشرفته که به عنوان “بنیاد ارزیابی تصویربرداری پاتولوژی بالینی” (CHIEF) شناخته می‌شود، گزارش شده است که تا ۳۶ درصد کارآمدتر از سیستم‌های یادگیری عمیق موجود برای شناسایی سرطان‌ها، تعیین مبدا تومورها و پیش‌بینی نتایج بیماران است.
این توسعه تحت رهبری تیمی از دانشکده پزشکی هاروارد انجام شده و هدف آن ایجاد ابزاری است که بتوان از آن در انواع وظایف تشخیصی استفاده کرد. محققان متوجه خلأی در مدل‌های فعلی هوش مصنوعی شدند که اغلب در عملکردهای خاصی تخصص دارند. ابزار هوش مصنوعی آن‌ها نظرات دقیق و آنی در مورد تشخیص‌های سرطان ارائه می‌دهد و طیف وسیعی از انواع و واریانس‌های سرطان را در نظر می‌گیرد.
برای آموزش مدل، محققان به یک مجموعه داده وسیع متشکل از بیش از ۱۵ میلیون تصویر پاتولوژیک اتکا کردند. اصلاح بیشتر شامل استفاده از بیش از ۶۰,۰۰۰ برش بافت با وضوح بالا بود که به مدل این امکان را می‌دهد تا به طور دقیق نتایج ژنتیکی و بالینی را پیش‌بینی کند. فرآیند اعتبارسنجی شامل آزمایش با بیش از ۱۹,۴۰۰ تصویر منبع از ۲۴ بیمارستان در سراسر جهان بود.
مدل هوش مصنوعی نتایج امیدبخشی را نشان داده و تقریباً ۹۴ درصد دقت در شناسایی سلول‌های سرطانی در ۱۱ نوع مختلف سرطان را به دست آورده است. محققان پیش‌بینی می‌کنند که CHIEF به عنوان یک دارایی ارزشمند برای پزشکان عمل کرده و ارزیابی‌های توموری دقیق‌تری را تسهیل خواهد کرد. با این حال، آزمایش‌های بیشتری در محیط‌های بالینی قبل از استقرار رسمی آن ضروری است و محققان بر لزوم اعتبارسنجی دقیق در میان گروه‌های متنوع بیماران تأکید می‌کنند.
مدل انقلابی هوش مصنوعی تشخیص سرطان را بهبود می‌بخشد: نگاهی عمیق‌تر
پیشرفت‌های اخیر در هوش مصنوعی (AI) در حال تغییر چشم‌انداز تشخیص سرطان هستند و مدل تحولی به نام “بنیاد ارزیابی تصویربرداری پاتولوژی بالینی” (CHIEF) معرفی شده است. این ابزار نوآورانه وعده بهبود دقت و کارایی تشخیصی را می‌دهد و به عنوان یک تغییر دهنده بازی در انکولوژی به حساب می‌آید.
ویژگی‌های کلیدی مدل CHIEF چیست؟
CHIEF به خاطر قابلیت‌های وسیع خود متمایز است و انواع مختلف تحلیل‌های سرطان را به یک پلتفرم جامع و قدرتمند ادغام می‌کند. بر خلاف مدل‌های قبلی هوش مصنوعی که معمولاً بر روی انواع خاص سرطان یا وظایف تشخیصی تمرکز دارند، CHIEF از یک سیستم متمرکز استفاده می‌کند که می‌تواند چندین سرطان را به طور همزمان ارزیابی کند. این انعطاف‌پذیری به آن این امکان را می‌دهد تا ارزیابی‌های جامع‌تری برای پزشکان ارائه دهد و به طور بالقوه زمان لازم برای رسیدن به تشخیص را کاهش دهد.
مدل CHIEF با چه چالش‌هایی روبرو است؟
با وجود ویژگی‌های امیدوارکننده‌اش، استقرار CHIEF بدون چالش نیست. نگرانی‌های کلیدی شامل:
1. **حریم خصوصی داده‌ها و ملاحظات اخلاقی**: استفاده از مقادیر زیادی از داده‌های بیماران سوالاتی درباره حریم خصوصی و رضایت ایجاد می‌کند. اطمینان از حفاظت اطلاعات بیمار در حالی که به مدل اجازه می‌دهد از مجموعه داده‌های متنوع یاد بگیرد، حیاتی است.
2. **ادغام در عمل بالینی**: برای اینکه CHIEF واقعاً مؤثر باشد، ادغام بی‌نقص در جریان‌های بالینی موجود ضروری است. این شامل آموزش حرفه‌ای‌های مراقبت‌های بهداشتی برای تفسیر نتایج تولید شده توسط AI و نیاز به سیستم‌های قوی برای اطمینان از اینکه ابزارهای AI به جای پیچیده‌تر کردن فرآیندهای تشخیصی، مکمل آن‌ها هستند، می‌باشد.
3. **تأییدیه‌های قانونی**: دریافت تأییدیه‌های قانونی لازم می‌تواند یک فرآیند طولانی و پیچیده باشد. مدل نه تنها باید دقت خود را ثابت کند بلکه باید در کاربردهای واقعی قابلیت اطمینان و ایمنی خود را نیز نشان دهد.
مزایا و معایب مدل CHIEF چیست؟
**مزایا**:
– **دقت بهبود یافته**: قابلیت مدل در شناسایی انواع سرطان با دقت تا ۹۴ درصد، پیشرفت چشمگیری نسبت به ابزارهای تشخیصی فعلی است.
– **ارزیابی سریع**: با ارائه نظرات آنی در مورد تشخیص‌ها، CHIEF می‌تواند زمان انتظار بیماران را کاهش دهد و به مداخلات زودتر ختم شود.
– **تحلیل جامع**: توانایی آن در تحلیل چندین نوع سرطان به طور همزمان به این معناست که می‌تواند ارزیابی‌های جامع‌تری از بیماران ارائه دهد.
**معایب**:
– **وابستگی به داده‌های با کیفیت**: کارآیی مدل به شدت به کیفیت و تنوع داده‌های آموزشی وابسته است. داده‌های نادرست یا دارای سوگیری می‌تواند منجر به عملکرد ضعیف شود.
– **پیامدهای هزینه و منابع**: پیاده‌سازی چنین ابزارهای پیشرفته هوش مصنوعی ممکن است نیاز به سرمایه‌گذاری قابل توجهی در زیرساخت و آموزش داشته باشد که می‌تواند مانع برخی از مؤسسات بهداشتی شود.
– **احتمال وابستگی بیش از حد به AI**: این خطر وجود دارد که پزشکان ممکن است به سیستم‌های هوش مصنوعی بیش از حد وابسته شوند و این می‌تواند موجب کاهش مهارت‌های تحلیلی آن‌ها در طول زمان شود.
نتیجه‌گیری
مدل CHIEF نمایانگر یک پیشرفت قابل توجه در تشخیص سرطان است و پتانسیل هوش مصنوعی برای انقلاب در این حوزه بهداشت و درمان را نشان می‌دهد. با این حال، مانند هر پیشرفت تکنولوژیکی، بررسی دقیق ادغام آن در عمل بالینی، اعتبارسنجی مداوم و ملاحظات اخلاقی حیاتی است. آینده درمان سرطان ممکن است به همکاری بین توسعه‌دهندگان فناوری و حرفه‌ای‌های بهداشت و درمان بستگی داشته باشد.
برای دریافت اطلاعات بیشتر درباره هوش مصنوعی در مراقبت‌های بهداشتی، به Healthcare IT News مراجعه کنید.
The source of the article is from the blog mgz.com.tw