یادگیری عمیق در تشخیص سرطان: پیشرفت ها، چالش ها و چشم انداز بالینی

تشخیص زودهنگام سرطان نقش مهمی در افزایش شانس درمان و کاهش مرگ ومیر دارد؛ با این حال، روش های سنتی تصویربرداری و آزمایشگاهی همیشه دقت لازم را در مراحل اولیه بیماری ندارند و تفسیر آن ها هم می تواند دشوار و زمان بر باشد. در سال های اخیر، هوش مصنوعی، به ویژه مدل های یادگیری عمیق توانسته تحولی بزرگ در تحلیل تصاویر پزشکی ایجاد کند. شبکه های کانولوشنی، مدل های یادگیری انتقالی و حتی معماری های جدید مانند Transformer قادرند الگوهایی را در تصاویر MRI، CT، PET، ماموگرافی و X-ray تشخیص دهند که گاهی از چشم انسان پنهان می ماند. همین موضوع باعث شده این مدل ها در شناسایی تومور، بخش بندی ضایعات و تشخیص انواع سرطان به عملکردی در حد متخصصان یا حتی بهتر دست یابند. با وجود این پیشرفت ها، چالش هایی مانند کمبود داده ، عدم توازن نمونه ها، محدودیت در تفسیرپذیری و کاهش دقت در شرایط واقعی همچنان وجود دارد. این مقاله با مرور جامع روش های سنتی و رویکردهای نوین مبتنی بر هوش مصنوعی، معماری ها، پایگاه های داده، چالش های عملی و مسیرهای آینده را بررسی می کند و نشان می دهد که ترکیب فناوری های هوشمند با پزشکی می تواند دقت، سرعت و اعتمادپذیری تشخیص سرطان را به طور قابل توجهی افزایش دهد.

کلیدواژه ها:

تشخیص زود هنگام سرطان ، یادگیری عمیق ، شبکه های عصبی کانولوشنی ، یادگیری انتقالی ، تفسیرپذیری هوش مصنوعی