هوش مصنوعی پزشکی متحول شد؛ تشخیص سریع بیماری با داده‌های اندک

به گزارش رکنا، گروهی از محققان در دانشگاه کالیفرنیا سن‌دیه‌گو به موفقیت بی‌نظیری در عرصه بهره‌گیری از هوش مصنوعی برای تشخیص بیماری دست یافته‌اند. آن‌ها توانسته‌اند ابزاری را طراحی کنند که نیاز به حجم زیادی از داده‌های آموزشی را کاهش داده و با استفاده از تنها ۸ تا ۲۰ برابر داده کمتر، دقت بسیار بالایی در بخش‌بندی تصاویر پزشکی به ارمغان بیاورد. این فناوری تحولی عمده، به‌ویژه برای مراکز درمانی و بیمارستان‌هایی با منابع محدود، ایجاد کرده است.

تحولی در بخش‌بندی تصاویر پزشکی

در فرآیند بخش‌بندی تصاویر پزشکی، هر پیکسل از یک تصویر پزشکی (مانند MRI یا CT اسکن) باید مشخص کند که نمایانگر کدام نوع بافت است؛ فرآیندی که معمولاً نیازمند کار متخصصان مجرب بوده و از نظر هزینه و زمان بسیار سنگین است. پژوهش جدید اما توانسته است با ترکیب داده‌های واقعی و مصنوعی و بهره‌گیری از یک حلقه بازخورد هوشمند، همان دقت بالا را با نیاز کمتری به داده‌ها فراهم کند. این رویکرد نه‌تنها هزینه‌ها را کاهش می‌دهد، بلکه زمان موردنیاز برای این فرآیند را نیز به‌طور قابل‌توجهی کوتاه می‌کند.

کاربردهای عملی و نتایج چشمگیر

ابزار نوآورانه هوش مصنوعی در حوزه‌های مختلفی آزمایش شده است. از جمله کاربردهای موفق آن می‌توان به تشخیص سرطان پستان، زخم‌های پوستی، پولیپ‌های کولون، رگ‌های جفتی و همچنین نقشه‌برداری هیپوکامپ اشاره کرد. نتایج اولیه نشان داده است که این ابزار در محیط‌هایی با دسترسی محدود به داده‌ها می‌تواند تا ۲۰ درصد عملکرد بهتری نسبت به روش‌های رایج داشته باشد. این دستاورد، قدمی بزرگ برای پزشکی مدرن محسوب می‌شود که به افزایش دقت و کارایی تشخیص بیماری‌ها کمک بسیاری می‌کند.

پیشرفت‌هایی که در انتظار است

محققان اعلام کرده‌اند که برنامه‌های آینده‌ای برای توسعه این ابزار دارند. آن‌ها به‌دنبال این هستند که از بازخوردهای واقعی از پزشکان استفاده کنند تا داده‌های مصنوعی تولیدشده توسط این سیستم، هرچه بیشتر به شرایط واقعی و نیازهای روزمره بالینی نزدیک‌تر شوند. این همکاری میان انسان و فناوری می‌تواند گامی بلند در پیشرفت پزشکی مبتنی بر فناوری‌های پیشرفته باشد.