به گزارش خبرگزاری ایمنا، یکی از مهمترین مزایای هوش مصنوعی در انکولوژی، توانایی آن در تشخیص زودهنگام سرطان است و الگوریتمهای یادگیری ماشین میتوانند حجم عظیمی از تصاویر پزشکی را در مدتزمان کوتاه بررسی و نشانههای اولیه بیماری را شناسایی کنند و این دقت بالا در مراحل ابتدایی بیماری، شانس درمان موفق را بهطور قابل توجهی افزایش میدهد و از پیشرفت سرطان جلوگیری میکند.
در مراکز درمانی پررفتوآمد، پزشکان با حجم زیادی از پروندهها و تصاویر پزشکی مواجه هستند که هوش مصنوعی میتواند بهعنوان یک دستیار کاربردی، بخشی از این بار را بر دوش بگیرد و با تحلیل اولیه تصاویر و برجستهسازی نواحی مشکوک، پزشک میتواند تمرکز خود را بر تصمیمگیری نهایی بگذارد و این همکاری انسان و ماشین، نهتنها دقت را بالا میبرد، بلکه از خستگی ذهنی و خطاهای ناشی از فشار کاری میکاهد.
زمان در درمان سرطان بسیار حیاتی است و هوش مصنوعی با سرعت بالای پردازش دادهها، میتواند گزارشهای پاتولوژی، رادیولوژی و سایر آزمایشها را در مدتزمانی بسیار کوتاه آماده کند و مراکزی که از این فناوری استفاده میکنند، توانستهاند زمان انتظار بیماران را از چند روز به چند ساعت کاهش دهند و این تسریع در تشخیص، به معنای شروع زودتر درمان و افزایش امید به بهبود است.
هوش مصنوعی فقط در تشخیص کاربرد ندارد و در انتخاب روش درمان نیز میتواند مؤثر باشد؛ با تحلیل دادههای بالینی، ژنتیکی و سابقه بیماری، الگوریتمها میتوانند پیشنهادهایی دقیق و شخصیسازیشده برای درمان ارائه دهند و در واقع هر بیمار، درمانی متناسب با شرایط خاص خود را دریافت میکند و چنین رویکردی میتواند اثربخشی درمان را افزایش و عوارض جانبی را کاهش دهد.
کاربردهای هوش مصنوعی در تشخیص و درمان بیماری سرطان
پوریا عادلی، متخصص رادیوانکولوژی و عضو هیئت مدیره انجمن علمی رادیوانکولوژی ایران با بیان اینکه هوش مصنوعی دیگر تنها یک مفهوم آیندهنگر یا علمیتخیلی نیست و به واقعیت روزمره در کلینیکها و آزمایشگاههای پیشرفته تبدیل شده است، اظهار کرد: هوش مصنوعی امروز در اموری مانند تحلیل تصاویر پزشکی یا حتی طراحی داروهای ضدسرطان، کاربرد دارد و الگوریتمهای یادگیری ماشین و یادگیری عمیق در حال تغییر چهره انکولوژی هستند؛ این فناوری ابزارهای تشخیصی را تقویت کرده و در مسیر درمان نیز نوآوریهایی چشمگیر رقم زده است و بهنظر میرسد که در آستانه یک تحول بنیادین در مبارزه با سرطان قرار داریم.
وی با بیان اینکه تشخیص دقیق و سریع سرطان، کلید نجات جان بیماران است، افزود: در گذشته پزشکان تنها به تجربه و دانش خود در بررسی تصاویر و نمونهها تکیه داشتند، اما امروزه هوش مصنوعی به عنوان یک دستیار هوشمند وارد میدان شده و الگوریتمهای پیشرفته توانسته است در بعضی موارد دقتی برابر یا حتی بالاتر از متخصصان انسانی ارائه دهد و این تحول، کیفیت تشخیص را ارتقا و زمان بررسی و پاسخدهی را بهطور چشمگیری کاهش داده است.
متخصص رادیوانکولوژی و عضو هیئت مدیره انجمن علمی رادیوانکولوژی ایران با بیان اینکه یکی از برجستهترین کاربردهای هوش مصنوعی در انکولوژی، تحلیل تصاویر پزشکی مانند سیتیاسکن، MRI و ماموگرافی است، تصریح کرد: سیستمهای CAD با دو عملکرد اصلی کشف خودکار ضایعه (CADe) و تشخیص کمکی (CADx) قادر است نواحی مشکوک را شناسایی و نوع ضایعه را ارزیابی کند و مطالعات نشان داده است که استفاده همزمان از این ابزارها با نظر پزشک، دقت تشخیص را افزایش میدهد و نرخ کشف ضایعات سرطانی را بالا میبرد.
هوش مصنوعی نویدبخش عدالت درمانی است
عادلی با بیان اینکه شواهد علمی نشان میدهد هوش مصنوعی در بعضی حوزهها عملکردی بهتری دارد، ادامه داد: به عنوان مثال، در تشخیص سرطان پروستات، یک سیستم AI توانست به دقت ۰.۹۱ در مقایسه با ۰.۸۶ متخصصان انسانی دست یابد، همچنین در تصویربرداری ریه و ماموگرافی، الگوریتمهای یادگیری عمیق با دقتهای بالای ۹۶ درصد، نرخ خطا را کاهش داده و حتی در تشخیص پولیپهای پیشسرطانی روده، AI از اندوسکوپیستها پیشی گرفته است.
وی با بیان اینکه علاوه بر دقت، سرعت تشخیص نیز با کمک هوش مصنوعی بهبود یافته است، گفت: با استفاده از هوش مصنوعی، زمان آمادهسازی گزارشهای پاتولوژی از چند روز به کمتر از ۲۴ ساعت کاهش یافته مییابد که این افزایش سرعت میتواند به شروع سریعتر درمان و افزایش امید بیماران منجر شود، همچنین با استفاده از الگوریتمهای ابری، مراکز درمانی کوچک و مناطق محروم نیز میتوانند از تخصص دیجیتال بهرهمند شوند.
متخصص رادیوانکولوژی و عضو هیئت مدیره انجمن علمی رادیوانکولوژی ایران با اشاره به اینکه هوش مصنوعی ابزار تشخیصی را متحول کرده و نویدبخش عدالت درمانی است، اضافه کرد: با توزیع دانش تخصصی از طریق فناوری، حتی مناطقی که با کمبود متخصص مواجه است، میتواند خدمات باکیفیت دریافت کند و این تحول فناورانه، آغازگر عصری جدید در مبارزه با سرطان است.
در بسیاری از مناطق محروم یا دورافتاده، دسترسی به پزشکان متخصص انکولوژی محدود است و هوش مصنوعی با ارائه تحلیلهای دقیق از راه دور، میتواند این شکاف را پر کند؛ مراکز درمانی کوچک با اتصال به سامانههای ابری هوش مصنوعی، قادر هستند خدماتی مشابه مراکز پیشرفته دریافت کنند و این موضوع، گامی مهم در جهت عدالت درمانی و کاهش نابرابریهای سلامت است.
یکی از ویژگیهای خوب هوش مصنوعی، توانایی آن در یادگیری از دادههای جدید است و برخلاف روشهای سنتی که نیاز به بازآموزی دارند، الگوریتمها میتوانند با ورود اطلاعات تازه، خود را بهروز کنند و عملکرد خود را بهبود بخشند و این موضوع نشان میدهد که هوش مصنوعی هرچه بیشتر استفاده شود، دقیقتر و هوشمندتر میشود و چنین سیستمی میتواند با تغییرات علمی و بالینی همگام باقی بماند.
اگرچه راهاندازی سیستمهای هوش مصنوعی نیازمند سرمایهگذاری اولیه است، اما در بلندمدت میتواند هزینههای درمان سرطان را کاهش دهد و با تشخیص سریعتر، کاهش خطاها، و انتخاب درمانهای مؤثرتر، نیاز به آزمایشهای تکراری و درمانهای ناکارآمد کمتر میشود و کاهش زمان بستری و مراجعههای غیرضروری، فشار مالی بر بیمار و نظام سلامت را کاهش میدهد.
نظر شما