تشخیص سرطان با هوش مصنوعی نقش مهمی در مراقبت های بهداشتی با بسیاری از بیماری های کشنده مانند سرطان پوست، سینه و ریه ایفا می کند. شکل پیشرفته ای از فناوری است که از اصول الگوریتمی مبتنی بر ریاضیات مشابه با اصول ذهن انسان برای شناخت چالش های پیچیده واحد مراقبت های بهداشتی استفاده می کند. یک بیماری کشنده با علل بسیاری از جمله جهش های ژنتیکی و اپی ژنتیکی متعدد است و به سختی در مراحل اولیه تشخیص داده می شود.

هوش مصنوعی، رویکردی اساسی و نوآوری برای علوم زیستی

هوش مصنوعی ابزار قدرتمندی است که می تواند به سرعت بخشیدن به ایده های جدید در مراقبت های بهداشتی و تشخیص سرطان کمک کند. نوآوری‌های مبتنی بر هوش مصنوعی سعی می‌کنند نحوه تفکر انسان‌ها را تقلید کنند و الگوریتم‌های هوش مصنوعی درک و کار با مجموعه داده‌های بزرگ را برای ماشین‌ها کافی ساخته است. مراقبت‌های بهداشتی پر از فرآیندهایی با داده‌های فراوان است که با افزایش تکنیک‌های هوش مصنوعی و قدرت رایانه، دسترسی به آنها آسان است. به طور خلاصه، هوش مصنوعی دری از فرصت های بزرگ را باز کرده است.

کاربردهای هوش مصنوعی در تشخیص سرطان های متعدد

سرطان یکی از کشنده ترین بیماری ها با بیش از 100 نوع مختلف است که در سال 2020 تا 2030 منجر به مرگ 10 میلیون نفر شد. درمان سرطان سخت است زیرا در طول زمان و مکان تغییر می کند، اغلب عود می کند و پس از انتشار در بدن کمترین میزان بقا را دارد.

ادغام هوش مصنوعی برای کشف داروی پیشرفته

در صنعت داروسازی، هوش مصنوعی به عنوان یک راه حل بالقوه برای آن دسته از مسائلی که توسط شیمی سنتی برجسته شده است، ظاهر شده است، که مانع از کشف و توسعه دارو می شود. طراحی دارو به کمک رایانه به دلیل پیشرفت های تکنولوژیکی و ML, DL از پذیرش فزاینده تکنیک های هوش مصنوعی مانند توسعه رایانه هایی با کارایی بالا سود برده است.

هوش مصنوعی در درمان سرطان

قابلیت های خودکار هوش مصنوعی پتانسیل افزایش دانش کیفی پزشکان را دارد. تنها چند نمونه از این که چگونه این قابلیت‌های خودکار می‌توانند تخصص بالینی را افزایش دهند، ردیابی موازی ضایعات متعدد، تعیین حجمی دقیق اندازه تومور در طول زمان، تفاوت‌های ظریف فنوتیپی به ژنوتیپی ترجمه درون توموری، و ارجاع متقابل نتایج تفسیر تومورهای فردی به پایگاه‌های داده به طور بالقوه بی نهایت موارد قابل مقایسه همه ممکن است

کشف زودهنگام سرطان

آزمایش هایی مانند ماموگرافی و تست پاپ برای بررسی منظم افراد از نظر علائم سرطان یا سلول های پیش سرطانی که می توانند به سرطان تبدیل شوند، استفاده می شود. هدف تشخیص و درمان زودهنگام سرطان، قبل از گسترش یا حتی قبل از تشکیل آن است.

دانشمندان ابزارهای هوش مصنوعی را برای کمک به تست های غربالگری انواع سرطان، از جمله سرطان سینه، توسعه داده اند. برنامه های کامپیوتری مبتنی بر هوش مصنوعی بیش از 20 سال است که برای کمک به پزشکان برای تفسیر ماموگرافی استفاده می شود، اما تحقیقات در این زمینه به سرعت در حال پیشرفت است.

یک گروه یک الگوریتم هوش مصنوعی ایجاد کردند که می‌تواند به تعیین اینکه فرد چقدر باید برای سرطان سینه غربالگری شود، کمک کند. این مدل از تصاویر ماموگرافی افراد برای پیش بینی خطر ابتلا به سرطان سینه در 5 سال آینده استفاده می کند. در آزمایش‌های مختلف، این مدل دقیق‌تر از ابزارهای فعلی مورد استفاده برای پیش‌بینی خطر سرطان سینه بود.

انتخاب درمان سرطان

تعدادی از مطالعات نشان می‌دهند که هوش مصنوعی پتانسیل جمع‌آوری چنین اطلاعات پیش‌آگهی و شاید حتی بیشتر را از اسکن‌های تصویربرداری و با دقت بیشتری نسبت به انسان در حال حاضر دارد. به عنوان مثال، دکتر هارمون و همکارانش یک مدل یادگیری عمیق ایجاد کردند که می تواند احتمال نیاز بیمار مبتلا به سرطان مثانه را علاوه بر جراحی به درمان های دیگری نیز تعیین کند.

فرصت های هوش مصنوعی در تشخیص سرطان

هوش مصنوعی فرصت های متعددی را در تشخیص سرطان ارائه می دهد که می تواند نتایج بیمار را بهبود بخشد. یکی از گزینه های حیاتی هوش مصنوعی در تشخیص سرطان، آنالیز خودکار تصویر برای تشخیص زودهنگام سرطان است: هوش مصنوعی می تواند تصاویر پزشکی مانند اشعه ایکس، سی تی اسکن و ام آر آی را برای تشخیص علائم اولیه سرطان تجزیه و تحلیل کند. با شناسایی تغییرات ظریف در تصاویر پزشکی، هوش مصنوعی می تواند سرطان را در مراحل اولیه، زمانی که قابل درمان تر است، تشخیص دهد. افزایش دقت و کارایی تشخیص سرطان: هوش مصنوعی می تواند به شما کمک کند

چالش های هوش مصنوعی در تشخیص سرطان

هوش مصنوعی این توانایی را دارد که با تسهیل شناسایی سریع‌تر و دقیق‌تر بیماری، زمینه تشخیص سرطان را کاملاً تغییر دهد. با این حال، قبل از اینکه هوش مصنوعی به طور کامل در عمل بالینی گنجانده شود، باید چندین مسئله حل شود. موارد زیر تعدادی از موانع اصلی است: در دسترس بودن و کیفیت داده ها: الگوریتم های هوش مصنوعی برای یادگیری و ایجاد پیش بینی های دقیق به داده های باکیفیت زیادی نیاز دارند.

با وجود تمام پیشرفت هایی که در مورد تشخیص و درمان سرطان هوش مصنوعی حاصل شده است، مواردی نیز وجود دارد که باید در نظر گرفت.

هوش مصنوعی در تشخیص سرطان های احتمالی پوست پیشرفته شده است، همچنین به شدت مغرضانه است. تحقیقات نشان داده است که سیستم‌های هوش مصنوعی برای تشخیص سرطان پوست برای افرادی که پوست تیره‌تری دارند، کمتر دقیق هستند.

آدامسون در تلاش است تا مجموعه‌ای از داده‌های گسترده‌تری را به دست آورد تا به ابزارهای هوش مصنوعی برای تشخیص سرطان پوست برای همه بیماران کمک کند.

نتیجه گیری:

الگوریتم های cad تشخیص و تشخیص تومورهای بدخیم با کمک هوش مصنوعی با استفاده از فناوری‌های مختلف مانند سیستم‌های یادگیری عمیق و ماشینی و آنالیز رادیومیک در مقایسه با مدل سنتی امکان‌پذیر و دقیق به نظر می‌رسد، اگرچه این فناوری‌ها چنین نیستند. می تواند جایگزین رادیولوژیست حرفه ای در تجزیه و تحلیل تصاویر پزشکی شود. اگرچه محدودیت‌هایی در مورد تعمیم انواع سرطان وجود دارد، این ابزارهای هوش مصنوعی ممکن است به متخصصان کمک کند، و به عنوان یک ابزار کمکی و آموزشی، به‌ویژه برای افراد حرفه‌ای کمتر آموزش دیده عمل می‌کند. بنابراین، مطالعات طولی بیشتر با مدت زمان پیگیری بیشتر برای درک بهتر کاربرد بالینی این سیستم‌های هوش مصنوعی مورد نیاز است.

سوالات متداول