هوش مصنوعی و تصویربرداری چندمدالیتی برای تشخیص دقیق سرطان

هدف اصلی این پژوهش، بررسی جامع و تبیین نقش محوری هوش مصنوعی (AI) در فرآیند پیچیده ادغام داده های حاصل از تصویربرداری چندمدالیتی (شامل تصویربرداری رزونانس مغناطیسی (MRI)، توموگرافی کامپیوتری (CT) و توموگرافی گسیل پوزیترون (PET)) است؛ این ادغام داده ها با هدف نهایی افزایش قابل توجه دقت و قابلیت اطمینان تشخیص سرطان، که خود امری حیاتی در بهبود نتایج درمانی بیماران است، صورت می گیرد. این مطالعه با رویکردی مروری و از طریق تحلیل و سنتز نظام مند مطالعات و تحقیقات علمی موجود در این زمینه تخصصی انجام شده است. یافته های این پژوهش به وضوح نشان می دهد که تکنیک های پیشرفته هوش مصنوعی، به ویژه آن هایی که از الگوریتم های قدرتمند یادگیری عمیق بهره می برند، توانایی قابل توجهی در بهبود دقت تشخیصی سرطان دارند؛ این بهبود چشمگیر به واسطه استفاده از روش های مختلف فیوژن داده، از جمله فیوژن اولیه (Early Fusion)، فیوژن دیرهنگام (Late Fusion) و فیوژن واسطه (Intermediate Fusion)، محقق می شود، و به عنوان مثال، این روش ها موفقیت های چشمگیری در تشخیص زودهنگام و دقیق سرطان های شایعی مانند پستان و ریه از خود نشان داده اند که کاربرد عملی و پتانسیل بالای آن ها را در محیط های بالینی تایید می کند. با این حال، چالش های مهمی همچانان در این حوزه نوظهور باقی است، شامل کمبود داده های جامع، متنوع و با کیفیت بالا برای آموزش و اعتبارسنجی مدل های هوش مصنوعی، و همچنین مسائل پیچیده و حساس مربوط به حریم خصوصی بیماران در هنگام استفاده از داده های پزشکی است که موانعی جدی برای پیاده سازی گسترده و کارآمد این فناوری ها در دنیای واقعی ایجاد می کنند؛ این پژوهش بر ضرورت توسعه الگوریتم های قابل تفسیرتر و پیشرفته تر، افزایش دسترسی به داده های بزرگ و استاندارد شده، و به ویژه انجام اعتبارسنجی های بالینی دقیق و گسترده این فناوری ها تاکید دارد تا پتانسیل کامل هوش مصنوعی در حوزه انکولوژی به طور کامل محقق شود و به نفع بیماران به کار گرفته شود.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی ، تصویربرداری چندمدالیتی ، تشخیص سرطان ، یادگیری عمیق ، فیوژن داده