هوش مصنوعی و درمان سرطان جدیدترین دست آوردها – آروین کلینیک
هوش مصنوعی به برنامه های کامپیوتری یا الگوریتم هایی اطلاق می شود که از داده ها برای تصمیم گیری یا پیش بینی استفاده می کنند. برای ساختن یک الگوریتم، دانشمندان ممکن است مجموعه ای از قوانین یا دستورالعمل ها را برای رایانه ایجاد کنند تا بتواند داده ها را تجزیه و تحلیل کند و تصمیم بگیرد.
برای مثال، دکتر ترکبی و همکارانش از قوانین موجود در مورد چگونگی ظاهر شدن سرطان پروستات در اسکن MRI استفاده کردند. سپس آنها الگوریتم خود را با استفاده از هزاران مطالعه MRI آموزش دادند – برخی از افراد مبتلا به سرطان پروستات و برخی از افرادی که مبتلا به سرطان پروستات نیستند.
با سایر رویکردهای هوش مصنوعی ، مانند یادگیری ماشینی ، الگوریتم به خود می آموزد که چگونه داده ها را تجزیه و تحلیل و تفسیر کند. به این ترتیب، الگوریتم های یادگیری ماشینی ممکن است الگوهایی را انتخاب کنند که برای چشم یا مغز انسان به راحتی قابل تشخیص نیستند. و همانطور که این الگوریتم ها در معرض داده های جدید بیشتری قرار می گیرند، توانایی آنها در یادگیری و تفسیر داده ها بهبود می یابد.
محققان همچنین از یادگیری عمیق، نوعی یادگیری ماشینی، در برنامه های تصویربرداری سرطان استفاده کرده اند. یادگیری عمیق به الگوریتم هایی اطلاق می شود که اطلاعات را به روش هایی بسیار شبیه به مغز انسان طبقه بندی می کند. ابزارهای یادگیری عمیق از «شبکه های عصبی مصنوعی» استفاده می کنند که نحوه دریافت، پردازش و واکنش سلول های مغز ما به سیگنال های بقیه بدن را تقلید می کنند.
تاثیر هوش مصنوعی بر درمان سرطان
هوش مصنوعی با امکانات شگفت انگیز خود، در حوزه های مختلفی از جمله پزشکی نیز به کار می رود. درمان سرطان یکی از زمینه هایی است که در آن می تواند نقش مهمی را ایفا کند.
هوش مصنوعی با تحلیل دقیق داده های پزشکی می تواند به شناخت دقیق تری از بیماری و نیز تشخیص سریع تری از آن کمک کند. همچنین می تواند در تشخیص نوع سرطان و تعیین روش درمان مناسب به کار گرفته شود.
همچنین، هوش مصنوعی می تواند در پیش بینی و پیشگیری از عوارض جانبی و همچنین ارزیابی پاسخ بیمار به درمان های مختلف، مفید باشد. استفاده از هوش مصنوعی در درمان سرطان، می تواند بهبود ارائه خدمات پزشکی و همچنین عملکرد درمانی بیماران را بهبود بخشد. به همین دلیل، این فناوری در آینده مهم ترین عوامل بهبود درمان سرطان خواهد بود.
چگونه هوش مصنوعی به درمان سرطان کمک می کند؟
هوش مصنوعی (AI) می تواند در درمان سرطان به عنوان یک ابزار کمکی مفید باشد. همچنین می تواند به کمک تصاویر پزشکی، الگوها و نمایه های سرطانی را تشخیص دهد و با بررسی دقیق تر و سریع تر علائم و نشانگرهایی که ممکن است شامل سرطان باشند، کمک کند تا درمان زودتر آغاز شود.
با استفاده از هوش مصنوعی، می توان به طور خودکار شناسایی و بررسی تصاویر سرطانی در دهانه رحم، سینه، پوست، مغز، کبد و سایر اعضای بدن انجام داد. همچنین، می تواند به سرعت پتانسیل های نوآورانه جهت کاهش اثرات جانبی درمان سرطان با استفاده از پردازش زبان طبی (NLP) را نیز تشخیص دهد.
در کل، هوش مصنوعی با به کارگیری الگوریتم های پیشرفته، تشخیص روشن تر و سریع تر، بررسی و درمان سرطان را تسهیل می کند.
آیا درمان سرطان با هوش مصنوعی قابل اعتماد است؟
استفاده از هوش مصنوعی در درمان سرطان در حال حاضر در بسیاری از مراکز پزشکی و موسسات به کار گرفته می شود و پژوهش های بسیاری نشان داده اند که این فناوری می تواند به کاهش خطا و افزایش دقت در تشخیص و درمان سرطان کمک کند. با این حال، همچنان بهتر است هوش مصنوعی را به عنوان یک ابزار تکمیلی در خدمت پزشکان دانست و تصمیمات نهایی در درمان سرطان را تنها توسط پزشکان حاضر در کنار بیماران بگیریم. این امر می تواند همزمان با توجه به تخصص پزشک، شرایط بیمار، ترکیب تمام روش های درمانی و نیاز های خاص هر بیمار صورت پذیرد که مسیر درمانی با دقت بیشتری به دنبال خواهد داشت.
مزایای درمان سرطان با هوش مصنوعی
مزایای درمان سرطان با هوش مصنوعی عبارتند از:
- دقت بالا: هوش مصنوعی می تواند دقت بالاتری در تشخیص سرطان داشته باشد.
- شناسایی سریع تر: با تکنولوژی هوش مصنوعی بیماران می توانند بخشی از بررسی های پزشکی را در منزل خود انجام دهند، زیرا برای تشخیص سرطان، به صورت سریع و دقیق استفاده می شود.
- ارائه درمان شخصی تر: با توجه به اینکه هر بیمار برای درمان سرطان نیازمند روش درمان مختص به خود است، هوش مصنوعی می تواند به پزشک در ارائه درمان شخصی تر به بیمار کمک کند.
- زمان برای پزشکان آزاد می شود: با استفاده از هوش مصنوعی، پزشکان می توانند با کمک حجیمی از داده های بیماران سریع تر تشخیص بدهند و بیشتر به افرادی که به درمان نیاز دارند، برسند.
معایب درمان سرطان با هوش مصنوعی شامل موارد زیر هستند
- هزینه: برای پیاده سازی هوش مصنوعی، ابزارهایی مثل سامانه های یادگیری عمیق و شبکه های عصبی مورد نیاز است که با هزینه زیادی همراه است.
- خطر اشتباه: روش های هوش مصنوعی، در مقایسه با روش های معمول تشخیص سرطان، با اصطحکاک ها و نقص های بسیاری روبرو می شود، بنابراین باید برای کاهش این خطرات اقدامات ایمنی بیشتری اتخاذ شود.
- بسته بودن به داده ها: خشکی مهمی که تکنولوژی های هوش مصنوعی با آن مواجه هستند، محدودیت در کیفیت و تعداد داده های مورد استفاده است.این محدودیت باعث می شود که دقت نهایی روش، مستلزم دقت اولیه در داده های ورودی شود.
- شکوفایی ندادن درمان های مورد نیاز: برای بسیاری از بیماران، تشخیص و وضع تشخیص و دستورالعمل درمان ممکن است طولانی و پر مشکل باشد و در این میان، انتظار دارند که همین سیستم های این فرآیند را به سادگی انجام دهند، اما این در نظر نمی گیرد که درمان هر بیمار متفاوت است و نیاز به بررسی های شخصی دارد.