تحول در تشخیص بیماری‌های سیستمیک با هوش مصنوعی

به گزارش خبرنگار علمی و فناوری خبرگزاری برنا، ابزار هوش مصنوعی جدیدی به نام BiomedParse توسط شنگ وانگ و همکارانش توسعه یافته است که با تحلیل انواع تصاویر پزشکی و پشتیبانی از پرسش‌های ساده به زبان انگلیسی، تشخیص بیماری‌های سیستمیک را تسهیل می‌کند.

هوش مصنوعی در تحلیل تصاویر پزشکی پیشرفت‌های چشمگیری داشته است. به عنوان نمونه، ابزار هوش مصنوعی سازمان ملی سلامت بریتانیا در یک آزمایش موفق شد بیش از ۱۰ هزار ماموگرام را تحلیل کرده و علاوه بر شناسایی بیماران مبتلا به سرطان، ۱۱ مورد تشخیص‌نداده شده توسط پزشکان را نیز شناسایی کند. اما بیماری‌های سیستمیک مانند لوپوس و دیابت چالش‌های بیشتری برای این سیستم‌ها ایجاد می‌کنند، زیرا تشخیص آنها نیازمند تحلیل انواع مختلفی از تصاویر پزشکی مانند MRI و CT اسکن است.

ابزار BiomedParse و ویژگی‌های آن

ابزار BiomedParse که توسط پژوهشگران دانشگاه واشنگتن، مایکروسافت ریسرچ و مؤسسه ژنتیک پروویدنس توسعه یافته است، قادر به تحلیل ۹ نوع تصویر پزشکی مختلف است. این ابزار با پردازش تصاویر و ترجمه آنها به متن، تشخیص بیماری‌های سیستمیک را بهبود می‌بخشد. پژوهشگران با استفاده از زبان انسانی به عنوان یک واسطه مشترک بین تصاویر مختلف، مدل‌هایی را ایجاد کرده‌اند که اطلاعات تصاویر مختلف را در یک فضای متنی یکپارچه قرار می‌دهد.

این ابزار امکان جستجوی پیشرفته تصاویر پزشکی را فراهم می‌کند و حتی پزشکان عمومی می‌توانند با کمک آن، تصاویر تخصصی را بهتر درک کنند. همچنین، پزشکان با استفاده از این ابزار می‌توانند تصاویر را سریع‌تر تحلیل کرده و روی مناطق مهم تمرکز کنند، زیرا ابزار با دقت بیش از ۹۰ درصد مناطق بحرانی را شناسایی می‌کند.

کاربرد‌ها و چشم‌انداز آینده

BiomedParse می‌تواند در تشخیص سریع‌تر و دقیق‌تر بیماری‌های سیستمیک مورد استفاده قرار گیرد. این ابزار تاکنون به صورت یک نسخه دمو منتشر شده و تیم پژوهشی قصد دارد با همکاری دانشکده پزشکی دانشگاه واشنگتن، آن را توسعه داده و در سیستم‌های درمانی با رضایت بیماران به کار گیرد.

چالش‌های اخلاقی در کاربرد هوش مصنوعی پزشکی

هرچند ابزار‌های هوش مصنوعی مزایای بسیاری دارند، نگرانی‌هایی درباره مشکلات اخلاقی و خطا‌های احتمالی آنها وجود دارد. به عنوان مثال، ابزار‌های تولید متن می‌توانند اطلاعات نادرست ارائه دهند یا اطلاعات خصوصی بیمار را بازسازی کنند. برای رفع این مشکلات، پژوهشگران در حال توسعه سیستم‌هایی هستند که بتوانند سؤالات غیراخلاقی را شناسایی و از پاسخ دادن به آنها جلوگیری کنند.

چرا هوش مصنوعی در پزشکی جذاب است؟

شنگ وانگ بیان می‌کند که هوش مصنوعی می‌تواند علاوه بر تحلیل تصاویر پزشکی، در کشف دارو‌های جدید یا استفاده از دارو‌های موجود برای بیماری‌های دیگر نیز مؤثر باشد. این تلاش‌ها بخشی از اهداف بلندمدت برای بهبود درمان بیماری‌های سیستمیک است.

انتهای پیام/