هوش مصنوعی در تشخیص سرطان

در سال های اخیر" هوش مصنوعی از یک مفهوم فناورانه به ابزاری عملی در علم پزشکی تبدیل شده است.یکی از حوزه هایی که بیشترین تاثیر را از این تحول عظیم پذیرفته" تشخیص سرطان است" جایی که دقت" سرعت و تصمیم گیری صحیح میتواند تفاوت میان مرگ و زندگی یک انسان باشد. پرش مهمی که ایجاد خواهد شد این است که آیا هوش مصنوعی قرار است جای پزشکان را بگیرد ؟یا به دستیاری قدرتمند برای آنان تبدیل شود؟

سوال های متعددی پیش می آید که در ادامه به آنها خواهیم پرداخت:

چرا تشخیص سرطان چالش برانگیز است؟

تشخیص سرطان اغلب بر پایه تفسیر تصاویر پزشکی مانند(ماموگرافی"سی تی اسکن"ام آر آی)" برسی اسلاید های پاتولوژی و تحلیل داده های آزمایشگاهی انجام میشود.در واقع این فرآیند ها به دقت بالا و تجربه بالینی گسترده ای احتیاج دارند.حتی بسیاری از متخصصان مجرب نیز ممکن است در موارد مرزی و خطرناک با تردید مواجه شوند. علاوه بر این موضوع در بسیاری از کشور ها به علت کمبود نیروی مجرب متخصص و حجم بالای تصاویر " باعث شده که فشار کاری افزایش یابد و احتمال خطای انسانی را چند برابر کرده است.

و در این نقطه است که هوش مصنوعی وارد عمل میشود!

هوش مصنوعی چگونه باعث تشخیص سرطان میشود؟

بیشتر سامانه های هوش مصنوعی در پزشکی بر پایه یادگیری عمیق طراحی شده اند" الگوریتم هایی که با تحلیل هزاران یا حتی میلیون ها تصویر"آموزش می بینند تا الگوهای ظریف و نامرئی برای چشم انسان را شناسایی کنند.

به عنوان نمونه:

شرکت Google Health

مدل هایی برای تحلیل ماموگرافی توسعه داده است که در برخی مطالعات نتوانسته میزان خطای مثبت و منفی کاذب را کاهش دهد.

همچنین شرکت IBM Watson Health

سالها روی تحلیل داده های انکولوژی و پیشنهاد گزینه های درمانی کار کرده است.

 خب و اما در رابطه با کاربرد اصلی هوش مصنوعی در تشخیص سرطان که شامل این موارد خواهد شد:

رادیولوژی: تشخیص توده های مشکوک در پستان" ریه " مغز و کبد .

پاتولوژی دیجیتال: تحلیل اسلاید های بافتی و تشخیص سلول های بدخیم.

تحلیل داده های ژنتیکی: پیش بینی ریسک ابتلا یا پاسخ به درمان.

مزایای هوش مصنوعی چه میتواند باشد؟

افزایش دقت تشخیص: الگوریتم ها میتوانند الگوهایی را تشخیص دهند که از دید انسانها پنهان می ماند.

کاهش خطای انسانی: خستگی" فشار کاری و سوگیری های شناختی در عملکرد الگوریتم ها تاثیر ندارد.

سرعت بالا در تحلیل داده ها: برسی هزاران تصویر در زمان کوتاه امکان پذیر است.

کمک به مناطق کم برخوردار: در مناطقی که متخصص انکولوژی یا رادیولوژی وجود ندارد" AI میتواند نقش غربالگری اولیه را ایفا کند.

به عنوان مثال" در غربالگری سرطان ریه با سی تی اسکن کم دوز" برخی مدل های هوش مصنوعی توانسته اند گره های ریوی بسیار کوچک را شناسایی کنند که ممکن بود در برسی اولیه نادیده گرفته شوند.

و اما محدودیت ها و چالش ها:

با وجود پیشرفت ها" هوش مصنوعی هنوز با چالش های مهمی رو به رو است:

کیفیت داده ها: الگوریتم ها به داده های آموزشی وابسته اند.اگر داده ها نماینده همه جمعیت ها نباشند" احتمال سوگیری افزایش می یابد. به عنوان مثال: مدلی که با تصاویر یک جمعیت خاص آموزش دیده باشد ممکن است در گروه های نژادی یا سنی دیگر عملکرد ضعیف تری داشته باشد.

فقدان درک بالینی جامع و کل: هوش مصنوعی الگوهارا تشخیص می دهد" اما زمینه بالینی را مانند پزشک درک نمیکند.شرح حال بیمار" علائم همراه" وضعیت روانی و شرایط اجتماعی" همگی در تصمیم گیری پزشکی اهمیت ویژه ای دارند.

مسئولیت حقوقی: در صورت بروز خطا و مشکل" مسئولیت با چه کسی است؟ پزشک" بیمارستان یا شرکت سازنده الگوریتم؟؟؟

اعتماد بیماران: بسیاری از بیماران ترجیح میدهند تصمیم نهایی توسط یک پزشک انسان گرفته شود تا یک مدل هوش مصنوعی!!! یا یک سامانه نرم افزاری!

آیا هوش مصنوعی جایگزین پزشکان خواهد شد؟

اگر حقیقت را به صورت واقع بینانه بگویم" هوش مصنوعی جایگزین پزشکان نخواهد شد" در واقع نقش (افزاینده توان) Augmentation را خواهد داشت.

همانگونه که دستگاه MRI جای پزشکان را نگرفته است بلکه ابزار دقیق تری در اختیارشان گذاشتند" AI هم ابزار پیشرفته تری برای تحلیل داده ها فراهم می کند.

پزشک تنها تصویر را تفسیر نمیکند" او با بیمار صحبت میکند و ارتباط میگیرد" نگرانی ها و مشکلاتش را میشنود" درباره گزینه های درمانی توضیح میدهد و تصمیمی متناسب با شرایط فردی اتخاذ میکند.این ابعاد انسانی"اخلاقی و ارتباطی هنوز از حوزه توانمندی الگوریتم ها خارج است.

در واقع در آینده: پزشکانی که از هوش مصنوعی استفاده می کنند" جای پزشکانی را میگیرند که از آن استفاده نمی کنند.

آینده تشخیص سرطان با اتکا بر هوش مصنوعی:

چشم انداز آینده شامل ترکیب داده های تصویری" ژنتیکی و بالینی است در یک سامانه یکپارچه: در واقع سیستمی که بتواند:

_احتمال ابتلا را پیش بینی کند

_پاسخ به درمان را تخمین بزند

_نقطه عود بیمار را زودتر شناسایی کند

همچنین توسعه (پزشکی شخصی سازی شده) به کمک تحلیل داده های بزرگ می تواند درمان های دقیق تری برای هر بیمار فراهم کند.

و اما جمع بندی نهایی از این مبحث:

هوش مصنوعی در تشخیص سرطان یک تحول و دست آورد مهم فناورانه است که میتواند دقت " سرعت و دسترسی به خدمات تشخیصی را بهبود ببخشد.

بااین حال این فناوری هنوز جایگزین پزشکان نشده و بعید است که در آینده نزدیک چنین اتفاقی رقم بخورد.

آنچه که در حال شکل گیری است" همکاری بین انسان و AI است که الگوریتم هایی که دارد باعث میشود تحلیل داده سریع تر انجام شود و پزشکان با تیکه بر دانش خود" تجربه بالینی و درک انسانی" تصمیم نهایی را اتخاذ می کنند.

نگرانی ما نباید این سوال باشد که آیا هوش مصنوعی جای پزشکان را میگیرد یا نه!

بلکه باید به دنبال آن بود که چگونه میتواند به صورت درست و ایمنی از این فناوری در کنار پزشکان بهره برد؟!......