مروری بر کاربردهای شبکه عصبی گرافی در حوزه سلامت و پزشکی

پیشرفت های اخیر در هوش مصنوعی و یادگیری ماشین تحولات گسترده ای در پزشکی ایجاد کرده اند. یکی از تکنیک های پیشرو که به سرعت جایگاه خود را در این عرصه تثبیت کرده، شبکه های عصبی گرافی (Graph Neural Networks یا GNNs) است. این مدل ها که برای تحلیل ساختارهای پیچیده و غیرخطی طراحی شده اند، توانایی منحصربه فردی در مدل سازی داده های غیرساختار یافته و روابط پیچیده موجود در گراف ها دارند؛ موضوعی که مدل های یادگیری ماشین سنتی معمولا در آن ناتوان اند. تحلیل داده های پزشکی به دلیل تنوع و پیچیدگی زیاد، از جمله داده های ژنتیکی، شبکه های پروتئینی، تعاملات سلولی و تصاویر پزشکی (مانند MRI وCT)، آن ها را به یکی از چالش های اصلی در علم داده تبدیل کرده است و تحلیل دقیق آن ها نیاز به ابزارهایی دارد که بتوانند این پیچیدگی ها را به خوبی مدل سازی کنند. از کاربردهای مهم GNNها در پزشکی، پیش بینی دقیق تر بیماری ها و تشخیص اختلالات ژنتیکی است. همچنین در زمینه هایی چون تحلیل تصاویر پزشکی، شبیه سازی های بیولوژیکی پیچیده و بهینه سازی درمان های شخصی سازی شده، از این تکنیک ها به خوبی استفاده می شود. علاوه بر این، GNNها با تکنیک های دیگر مانند پردازش زبان طبیعی (NLP) و یادگیری عمیق ترکیب می شوند تا تحلیل پرونده های الکترونیکی سلامت و دیگر داده های پزشکی را به طور چشمگیری بهبود دهند. با توجه به رشد سریع داده های پزشکی و نیاز به تحلیل سریع، دقیق و هوشمند این داده ها، شبکه های عصبی گرافی به عنوان ابزاری قدرتمند برای ارتقاء دقت تشخیص ها و بهبود درمان ها مطرح شده اند. هدف این مقاله بررسی پتانسیل ها وچالش های GNNها در حوزه پزشکی است.

کلیدواژه ها:

شبکه عصبی گرافی ، یادگیری ماشین در پزشکی ، تحلیل داده های پیچیده ، پیش بینی بیماری ، پرونده های الکترونیکی سلامت