بررسی چالش های عملیاتی و زیرساختی در تصویر برداری هوش مصنوعی برای تشخیص سرطان ریه

سرطان ریه یکی از مرگ بارترین انواع سرطان در جهان به شمار میرود و تشخیص زودهنگام آن، نقشی حیاتی در بهبود نتایج درمان دارد. در سال های اخیر، هوش مصنوعی به ویژه الگوریتمهای یادگیری ژرف، به عنوان ابزارهای نوین برای تحلیل تصاویر پزشکی بهکار گرفته اند و توانستهاند در شناسایی زودهنگام عالیم ریوی عملکرد امیدبخشی از خود نشان دهند. با این حال، انتقال این فناوریها از فضای پژوهشی به محیط های واقعی بالینی، با چالشهای زیرساختی و عملیاتی قابل توجهی همراه است. این مقاله با رویکرد مروری، به بررسی مهمترین موانع پیاده سازی سامانه های هوش مصنوعی در تصویربرداری سرطان ریه میپردازد. از جمله چالش های زیرساختی میتوان به کمبود داده های با کیفیت، ضعف زیرساختهای پردازشی، و نگرانیهای امنیتی اشاره کرد. در حوزه چالش های عملیاتی نیز تفسیرناپذیری الگوریتمها، نبود استانداردهای تعاملپذیر میان سامانه های پزشکی، آموزش ناکافی کادر درمان و نبود آزمون های بالینی گسترده از جمله موانع کلیدی بهشمار می روند. در پایان، راهکارهایی همچون ایجاد پایگاه های داده ملی، توسعه سختافزارهای پیشرفته، تدوین قوانین اخلاقی مشخص، آموزش تخصصی نیروی انسانی و ارزیابی میدانی سامانه ها پیشنهاد شده اند تا مسیر بهره گیری موثر از هوش مصنوعی در تشخیص سرطان ریه هموار گردد.

کلیدواژه ها:

بینایی ماشین ، هوش مصنوعی اخلاقی ، یادگیری عمیق ، شبکه های عصبی مصنوعی ، یادگیری فدرال