هوش مصنوعی چگونه به کودکان مبتلا به سرطان کمک می کند از تشخیص تا درمان بهتر

مقدمه: سرطان کودکان یکی از چالش های مهم نظام سلامت است که تشخیص به موقع پیش بینی عوارض و انتخاب درمان مناسب در آن با پیچیدگی های متعددی همراه است. هوش مصنوعی با قابلیت تحلیل حجم بالای داده های بالینی و پاتولوژیک می تواند به عنوان ابزاری نوین برای حمایت از تصمیم گیری بالینی و بهبود پیامدهای درمانی مورد استفاده قرار گیرد. مطالعه حاضر با هدف بررسی کاربردهای هوش مصنوعی در تشخیص پیش بینی پیامدها و بهینه سازی مراقبت از کودکان مبتلا به سرطان انجام شد. روش کار: این مطالعه مروری در سال ۲۰۲۶ انجام شد. جست وجوی منابع در پایگاه های PubMed و Google Scholars با استفاده از کلیدواژه های مرتبط با سرطان کودکان، هوش مصنوعی و پشتیبانی از تصمیم گیری بالینی و با محدودیت زمانی شش سال اخیر انجام گرفت. پس از بررسی عنوان و چکیده مقالات، مطالعات واجد معیارهای ورود انتخاب و یافته های آنها استخراج و تحلیل شد. یافته ها: شواهد بررسی شده نشان دادند که مدل های یادگیری عمیق در تشخیص لوسمی به ویژه لوسمی لنفوبلاستیک حاد، عملکرد قابل توجهی دارند. همچنین استفاده از مدل های هوش مصنوعی در فلوسایتومتری موجب کاهش چشمگیر زمان تحلیل بیماری باقیمانده حداقل شد. الگوریتم های مختلف یادگیری ماشین نیز توانایی پیش بینی خطر، عفونت، مرگ و میر، عود بیماری و سرکوب مغز استخوان را نشان دادند. علاوه بر این، ابزارهای مبتنی بر پردازش زبان طبیعی می توانند استخراج اطلاعات بالینی و تطبیق بیماران با کارآزمایی های بالینی را تسهیل کنند. نتیجه گیری: هوش مصنوعی ظرفیت قابل توجهی برای ارتقای تشخیص زودهنگام، پیش بینی عوارض و شخصی سازی مراقبت در انکولوژی کودکان دارد و می تواند رویکرد درمانی را از واکنشی به پیش نگر تغییر دهد. با این حال استفاده بالینی ایمن و موثر از این فناوری مستلزم اعتبارسنجی چند مرکزی، افزایش قابلیت تفسیر مدل ها، حفاظت از حریم خصوصی و تدوین چارچوب های اخلاقی متناسب با ویژگی های جمعیت کودکان است.

کلیدواژه ها:

سرطان کودکان ، هوش مصنوعی ، هوش مصنوعی قابل تفسیر ، پشتیبانی از تصمیم گیری بالینی ، ایمنی بیمار