انقلاب در تحقیقات پزشکی با هوش مصنوعی جدید!

آغاز تحولی شگرف با هوش مصنوعی در پزشکی

محققان MIT سیستم هوش مصنوعی در پزشکی جدیدی را توسعه داده‌اند که می‌تواند سرعت تحقیقات بالینی را به طور چشمگیری افزایش دهد. این سیستم با تسهیل فرآیند زمان‌بر حاشیه‌نویسی تصاویر پزشکی، امکان تحلیل سریع‌تر و دقیق‌تر داده‌ها را فراهم می‌کند. حاشیه‌نویسی تصاویر، که به عنوان قطعه‌بندی (Segmentation) شناخته می‌شود، اغلب اولین گام در مطالعات تحقیقاتی است که شامل تصاویر زیست‌پزشکی است.

به عنوان مثال، برای تعیین میزان تغییر اندازه هیپوکامپ مغز با افزایش سن، محققان باید ابتدا هر هیپوکامپ را در مجموعه‌ای از اسکن‌های مغزی مشخص کنند. این فرآیند برای بسیاری از ساختارها و انواع تصاویر، معمولاً به صورت دستی انجام می‌شود که می‌تواند بسیار زمان‌بر باشد، به ویژه اگر نواحی مورد مطالعه به سختی قابل تشخیص باشند.

سیستم جدید هوش مصنوعی در پزشکی چگونه کار می‌کند؟

این سیستم مبتنی بر هوش مصنوعی در پزشکی به محققان اجازه می‌دهد تا به سرعت مجموعه‌های داده تصویربرداری زیست‌پزشکی جدید را با کلیک کردن، خط‌خطی کردن و کشیدن جعبه روی تصاویر، قطعه‌بندی کنند. مدل هوش مصنوعی جدید از این تعاملات برای پیش‌بینی قطعه‌بندی استفاده می‌کند. در واقع، این سیستم به مرور زمان یاد می‌گیرد و دقت خود را افزایش می‌دهد.

با علامت‌گذاری تصاویر بیشتر توسط کاربر، تعداد تعاملات مورد نیاز کاهش می‌یابد و در نهایت به صفر می‌رسد. سپس مدل می‌تواند هر تصویر جدید را به طور دقیق و بدون نیاز به ورودی کاربر، قطعه‌بندی کند. این قابلیت به این دلیل امکان‌پذیر است که معماری مدل به طور خاص برای استفاده از اطلاعات تصاویر قطعه‌بندی شده قبلی برای پیش‌بینی‌های جدید طراحی شده است.

مزایای کلیدی این سیستم هوش مصنوعی در پزشکی

• صرفه‌جویی در زمان: برخلاف سایر مدل‌های قطعه‌بندی تصویر پزشکی، این سیستم به کاربر اجازه می‌دهد تا کل مجموعه داده را بدون تکرار کار خود برای هر تصویر، قطعه‌بندی کند.
• عدم نیاز به تخصص: این ابزار تعاملی نیازی به مجموعه داده‌های تصویر از پیش قطعه‌بندی شده برای آموزش ندارد، بنابراین کاربران نیازی به تخصص در یادگیری ماشین یا منابع محاسباتی گسترده ندارند.
• انعطاف‌پذیری: کاربران می‌توانند از این سیستم برای یک کار قطعه‌بندی جدید بدون نیاز به آموزش مجدد مدل استفاده کنند.

تاثیرات بلندمدت استفاده از هوش مصنوعی در پزشکی

در بلندمدت، این ابزار می‌تواند مطالعات روش‌های درمانی جدید را تسریع بخشد و هزینه‌های آزمایش‌های بالینی و تحقیقات پزشکی را کاهش دهد. همچنین می‌تواند توسط پزشکان برای بهبود کارایی برنامه‌های کاربردی بالینی، مانند برنامه‌ریزی درمان پرتودرمانی، مورد استفاده قرار گیرد. این سیستم با استفاده از هوش مصنوعی در پزشکی، دقت و سرعت را به طور همزمان افزایش می‌دهد.

هالی وونگ، دانشجوی فارغ‌التحصیل مهندسی برق و علوم کامپیوتر و نویسنده اصلی مقاله‌ای در مورد این ابزار جدید، می‌گوید: «بسیاری از دانشمندان ممکن است فقط فرصت داشته باشند که روزانه چند تصویر را برای تحقیقات خود قطعه‌بندی کنند، زیرا قطعه‌بندی دستی تصاویر بسیار زمان‌بر است. امید ما این است که این سیستم با دادن امکان انجام مطالعاتی که قبلاً به دلیل نبود یک ابزار کارآمد ممنوع بود، علم جدیدی را ممکن سازد.»

مقایسه با روش‌های سنتی قطعه‌بندی تصاویر پزشکی

روش‌های سنتی قطعه‌بندی تصاویر پزشکی معمولاً زمان‌بر و پرهزینه هستند. سیستم جدید هوش مصنوعی در پزشکی، با کاهش نیاز به تعامل دستی و یادگیری مداوم از داده‌ها، این مشکلات را به طور قابل توجهی کاهش می‌دهد. همچنین، این سیستم به کاربران اجازه می‌دهد تا در صورت لزوم، پیش‌بینی‌های مدل را اصلاح کنند و به دقت مورد نظر دست یابند.

در مقایسه با ابزارهای پیشرفته دیگر، MultiverSeg به ورودی کاربر کمتری با هر تصویر نیاز دارد. برای برخی از انواع تصاویر، مانند اشعه ایکس، کاربر ممکن است فقط نیاز به قطعه‌بندی یک یا دو تصویر به صورت دستی داشته باشد تا مدل به اندازه کافی دقیق شود و بتواند پیش‌بینی‌های خود را به تنهایی انجام دهد. این سیستم با استفاده از هوش مصنوعی در پزشکی، امکان دستیابی به نتایج بهتر با تلاش کمتر را فراهم می‌کند.