مروری بر کاربرد روشهای هوش مصنوعی در تشخیص بیماری آلزایمر فرصتها چالشها و روندهای نوظهور

بیماری آلزایمر شایعترین علت زوال عقل در سالمندان است و با افزایش جمعیت سالمندی تعداد مبتلایان به آن در سراسر جهان رو به افزایش است. تشخیص زودهنگام این بیماری نقش مهمی در مدیریت روند پیشرفت آن و بهبود کیفیت زندگی بیماران دارد در سالهای اخیر پیشرفتهای قابل توجه در حوزه هوش مصنوعی و یادگیری عمیق، زمینه توسعه سامانه های هوشمند برای تشخیص بیماری آلزایمر را فراهم کرده است. هدف این مقاله مرور و تحلیل پژوهش های منتشر شده در بازه زمانی ۲۰۱۸ تا ۲۰۲۵ در زمینه کاربرد روشهای هوش مصنوعی برای تشخیص بیماری آلزایمر است. در این مطالعه پژوهشهای مرتبط با استفاده از روشهای یادگیری ماشین یادگیری عمیق و رویکردهای نوین مبتنی بر هوش مصنوعی بررسی شدند تمرکز اصلی مطالعات بر تحلیل داده های تصویربرداری مغزی به ویژه تصاویر تشدید مغناطیسی (MRI)، و استفاده از معماریهایی نظیر شبکههای عصبی،پیچشی شبکه های سه بعدی، یادگیری انتقالی و ترانسفورمرهای بینایی بوده است نتایج مطالعات نشان میدهد که روشهای مبتنی بر یادگیری عمیق در مقایسه با الگوریتمهای سنتی یادگیری ماشین عملکرد بهتری در استخراج ویژگیها و تشخیص الگوهای مرتبط با بیماری ارائه میکنند. همچنین استفاده از دادههای چندوجهی و روشهای هوش مصنوعی قابل،تفسیر به عنوان روندهای نوظهور این حوزه مورد توجه قرار گرفته اند. با وجود پیشرفتهای حاصل شده چالشهایی نظیر محدودیت دادههای استاندارد قابلیت تعمیم مدلها، پیچیدگی محاسباتی، تفسیر پذیری نتایج و کمبود اعتبار سنجی بالینی گسترده همچنان از موانع اصلی کاربرد عملی این فناوریها محسوب میشوند در مجموع یافتههای این مطالعه نشان میدهد که هوش مصنوعی ظرفیت قابل توجهی برای کمک به تشخیص زودهنگام و دقیقتر بیماری آلزایمر دارد؛ با این حال توسعه مدلهای قابل اعتماد قابل تفسیر و ارزیابی شده در محیط های بالینی برای استفاده گسترده از این فناوریها در آینده ضروری است.

کلیدواژه ها:

بیماری آلزایمر ، یادگیری عمیق ، شبکههای عصبی ، پیچشی ، تصویر برداری تشدید مغناطیسی (MRI)