بررسی استفاده از هوش مصنوعی در پزشکی و تشخیص بیماری ها

هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML) با قابلیت های پیشرفته خود، انقلابی در حوزه های مختلف پزشکی و مهندسی زیستی ایجاد کرده اند که در پنج مطالعه اخیر به تفصیل شرح داده شده است؛ در عصب شناسی، مدل های ترکیبی (CRF و Inception-v۳) برای بخش بندی هیپوکامپ در MRI به دقت های بالایی در تشخیص زودهنگام آلزایمر دست یافته اند؛ در حوزه قلب و ریه، روش های دو مرحله ای مبتنی بر K-Means و MLP برای تکمیل داده های گمشده و پیش بینی نتایج تست های دشوار ورزش قلبی-ریوی به کار گرفته شده اند؛ همچنین، در سرطان شناسی، هوش مصنوعی در تمام مراحل مدیریت بیماری، از تفسیر تصاویر پاتولوژی گرفته تا شخصی سازی درمان و کشف دارو، نقشی محوری ایفا می کند، هرچند این امر چالش های اخلاقی را مطرح می سازد؛ در عرصه باروری و IVF، یادگیری عمیق با تحلیل تصاویر، انتخاب جنین های با بالاترین پتانسیل لانه گزینی را بهبود بخشیده و نرخ موفقیت درمان را افزایش داده است؛ و سرانجام در مهندسی بافت، مدل های ML پیچیدگی های طراحی داربست های زیستی هوشمند و تنظیم شرایط کشت سلولی را مدیریت کرده و گذار از تحقیق به کاربرد بالینی را تسریع می بخشند و در مجموع، این فناوری ها نه تنها ابزارهای کمکی، بلکه عناصر اصلی تصمیم گیری های تشخیصی و درمانی پیشرفته محسوب می شوند.