از دقت الگوریتمی تا قابلیت اعتماد بالینی مروری انتقادی بر تعمیم پذیری و اعتبارسنجی هوش مصنوعی در تحلیل سیگنال های زیستی

هوش مصنوعی در سال های اخیر به یکی از رویکردهای مهم در تحلیل و تفسیر سیگنال های زیستی تبدیل شده است و روش هایی مانند یادگیری عمیق، شبکه های عصبی کانولوشنی و بازگشتی، ترنسفورمرها، یادگیری انتقالی، یادگیری خودنظارتی و مدل های بنیادی ظرفیت قابل توجهی برای استخراج الگوهای پیچیده از سیگنال های زیستی ایجاد کرده اند. با این حال عملکرد بالا در مجموعه داده های پژوهشی لزوما به معنای قابلیت استفاده قابل اعتماد در محیط بالینی نیست. هدف این مقاله بررسی انتقادی نقش تعمیم پذیری و اعتبارسنجی در ارزیابی سامانه های هوش مصنوعی مبتنی بر سیگنال های زیستی و تبیین فاصله میان عملکرد الگوریتمی و قابلیت اعتماد بالینی است. در این راستا ابتدا ویژگی ها و چالش های سیگنال های EMG، EEG، ECG و PPG و سپس تحول روش های هوش مصنوعی از یادگیری ماشین کلاسیک تا مدل های بنیادی بررسی شده اند. در ادامه چالش هایی از جمله محدودیت حجم و تنوع داده، عدم تعادل کلاس ها، تفاوت های بین فردی، تغییرات دستگاه و مرکز، ثبت نشت داده و تفاوت میان اعتبارسنجی داخلی و خارجی مورد بررسی قرار گرفته اند. همچنین معیارهای عملکرد، استحکام مدل در برابر اختلالات، تفسیرپذیری، بازتولیدپذیری، سوگیری و اعتبارسنجی در شرایط واقعی به عنوان مولفه های اصلی قابلیت اعتماد بالینی تحلیل شده اند. در نهایت مسیرهای آینده شامل یادگیری خودنظارتی، مدل های بنیادی هوش مصنوعی، چندوجهی، یادگیری فدرال و هوش مصنوعی لبه ای بررسی شده و تاکید شده است که توسعه مدل های بزرگ تر و افزایش دقت به تنهایی تضمین کننده تعمیم پذیری و قابلیت اعتماد بالینی نیست. دستیابی به سامانه های قابل اعتماد نیازمند همگرایی داده های متنوع، روش های یادگیری مقیاس پذیر، اعتبار سنجی دقیق و ارزیابی مستقل در شرایط واقعی است.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی ، سیگنال های زیستی ، یادگیری عمیق ، تعمیم پذیری ، اعتبارسنجی خارجی ، قابلیت اعتماد بالینی ، یادگیری خودنظارتی ، مدل های بنیادی ، تفسیرپذیری ، استحکام ، نشت داده ، یادگیری فدرال