BiomedParse: نوآوری هوش مصنوعی مایکروسافت در تشخیص سرطان

پیشرفت‌های جدید در تشخیص سرطان با هوش مصنوعی مایکروسافت

با پیشرفت‌های روزافزون در زمینه هوش مصنوعی، شرکت‌های فناوری بزرگ مانند مایکروسافت به دنبال توسعه ابزارهایی هستند که بتوانند در حوزه پزشکی نیز تحول ایجاد کنند. یکی از این حوزه‌ها، تشخیص سرطان است که می‌تواند تاثیر بسیاری بر زندگی بیماران داشته باشد. هوش مصنوعی مایکروسافت با استفاده از الگوریتم‌های پیشرفته و تحلیل داده‌های بزرگ، به پزشکان کمک می‌کند تا سرطان را سریع‌تر و دقیق‌تر تشخیص دهند.

خیلی‌ها به علت نگرانی یا ترس از تکنولوژی، با هوش مصنوعی موافق نیستند.اگر شما هم هوش مصنوعی را دوست ندارید،‌ این خبر جدید درباره تشخیص سرطان با هوش مصنوعی را بخوانید تا ببینید این تکنولوژی چقدر در خدمت علم پزشکی است و روز به روز باعث پیشرفت بهداشت و درمان می‌شود!

 

 

روند توسعه فناوری‌های پزشکی مایکروسافت

هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در سال‌های اخیر پیشرفت‌های قابل توجهی داشته‌اند. مایکروسافت نیز با سرمایه‌گذاری در این حوزه، به توسعه فناوری‌هایی پرداخته که قابلیت تحلیل تصاویر پزشکی و تشخیص سرطان را دارند. این شرکت با همکاری دانشگاه‌ها و مراکز تحقیقاتی مختلف، الگوریتم‌هایی توسعه داده که می‌تواند با دقت بالا سلول‌های سرطانی را شناسایی کند. متخصصان مغز در گروه تحقیقاتی پزشکی و زیست‌فناوری مایکروسافت موسوم به Health Futures، یک مدل هوش مصنوعی ایجاد کرده‌اند که تومورها، سرطان پوست، عفونت‌های قفسه سینه و سایر مشکلات سلامتی را شناسایی می‌کند. مایکروسافت همچنین از ساخت بزرگ‌ترین مدل هوش مصنوعی مبتنی بر تصویر جهان برای تشخیص سرطان خبر داده که با همکاری شرکت ارائه‌دهنده راهکارهای آسیب‌شناسی دیجیتال Paige ساخته می‌شود.

 

مایکروسافت از فناوری‌های متعددی برای تشخیص سرطان استفاده می‌کند:

الگوریتم‌های یادگیری عمیق: این الگوریتم‌ها قادرند تصاویر پزشکی را با دقت بالا تحلیل کنند و نشانه‌های سرطان را شناسایی کنند.

تحلیل داده‌های بزرگ: با جمع‌آوری و تحلیل داده‌های بزرگ، الگوهای ناشناخته و مهم در بروز سرطان شناسایی می‌شوند.

مدل‌های پیش‌بینی: این مدل‌ها قادرند بر اساس داده‌های موجود، پیش‌بینی‌های دقیقی از خطر بروز سرطان ارائه دهند.

مدل BiomedParse: این مدل هوش مصنوعی در ۹ روش تصویربرداری بهتر از چشم انسان عمل می‌کند و با موفقیت به عنوان یک راه حل تجزیه و تحلیل «کلی» برای طیف گسترده‌ای از تخصص‌ها کاربرد دارد. این مدل قادر است جزئیات ریز را از تصاویر سی‌تی‌اسکن، ام‌آر‌آی، اشعه ایکس، فراصوت، آسیب‌شناسی، فوندوس (پشت چشم)، درموسکوپی، آندوسکوپی و OCT (موج نور) تشخیص دهد. متخصصان برای کارکردن با این هوش مصنوعی باید یک کلمه بنویسند که دنبال چه می‌گردند؟ مثلا پزشکان می‌توانند عبارت «سلول‌های پاتولوژیک» را تایپ کنند و سپس هوش مصنوعی مکان این سلول‌ها را در تصویر شناسایی می‌کند. این مدل با همکاری Paige، رویکردهای دیجیتال و مبتنی بر هوش مصنوعی را برای پاتولوژیست‌ها توسعه می‌دهد که در آزمایشگاه‌ها روی مایعات و بافت‌های بدن کار می‌کنند.

 

 

 

موارد موفقیت‌آمیز در تشخیص‌های دقیق

چندین مورد موفقیت‌آمیز از استفاده هوش مصنوعی مایکروسافت در تشخیص سرطان گزارش شده است. این ابزارها توانسته‌اند با دقت بالایی سرطان‌های مختلف را در مراحل اولیه تشخیص دهند که این موضوع می‌تواند به درمان سریع‌تر و مؤثرتر بیماران منجر شود. Health Futures ادعا می‌کند که هوش مصنوعی BiomedParse با موفقیت سرطان پوست، کیست، عفونت قفسه سینه ناشی از کووید-۱۹ و تومورها را در سراسر بدن شناسایی کرده است. این مدل توانایی شناسایی تومور، ملانوما، ادم ماکولار سیستوئید، عفونت‌های ریوی کووید-19، گلیوما مغزی و سایر بیماری‌ها را دارد. به گفته محققانی که با BiomedParse کار کرده‌اند، این ابزار نسبت به سایر ابزارهای رایج برای تشخیص‌های پزشکی، نیاز به تلاش کمتری دارد؛ زیرا فقط از طریق نوشتن متنی ساده کار می‌کند.

 

نقش‌های دیگر هوش مصنوعی در پزشکی

علاوه بر تشخیص سرطان، هوش مصنوعی در حوزه‌های دیگری از پزشکی نیز دستاوردهای قابل توجهی داشته است:

تشخیص زودهنگام بیماری‌ها: الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند داده‌های پزشکی را تجزیه و تحلیل کنند و نشانه‌های اولیه بیماری‌ها را تشخیص دهند.

توسعه داروهای جدید: هوش مصنوعی به محققان کمک می‌کند تا داروهای جدید را سریع‌تر و با هزینه کمتر توسعه دهند.

پیش‌بینی نتایج درمان: مدل‌های هوش مصنوعی می‌توانند بر اساس داده‌های بیماران، نتایج احتمالی درمان‌ها را پیش‌بینی کنند.

جراحی رباتیک: هوش مصنوعی در جراحی‌های رباتیک نیز کاربرد دارد و به جراحان کمک می‌کند تا با دقت بیشتری عمل‌های پیچیده را انجام دهند.

تشخیص و مدیریت بیماری‌های مزمن: هوش مصنوعی می‌تواند به بیماران مبتلا به بیماری‌های مزمن کمک کند تا مدیریت بهتری بر وضعیت خود داشته باشند.

مشکلات و موانع پیش‌رو در بهبود هوش مصنوعی پزشکی

با وجود پیشرفت‌های قابل توجه، هنوز چالش‌ها و محدودیت‌هایی وجود دارد:

دقت تشخیص: اگرچه دقت الگوریتم‌ها بالاست، اما هنوز امکان خطا وجود دارد.

حریم خصوصی داده‌ها: حفظ حریم خصوصی بیماران و اطمینان از ایمنی داده‌ها بسیار حائز اهمیت است.

نیاز به داده‌های بیشتر: برای بهبود دقت و عملکرد، نیاز به داده‌های بیشتر و متنوع‌تری است.

تجاری‌سازی فناوری: مشخص نیست که آیا این فناوری به صورت تجاری عرضه خواهد شد یا خیر.

 

نتیجه‌گیری

هوش مصنوعی مایکروسافت در تشخیص سرطان، ابزاری قدرتمند است که می‌تواند به پزشکان کمک کند تا تشخیص‌های دقیق‌تری ارائه دهند و درمان‌های مؤثرتری برای بیماران فراهم آورند. با این حال، نیاز به تحقیقات و توسعه بیشتر برای بهبود عملکرد و کاهش محدودیت‌ها وجود دارد. این تکنولوژی نویدبخش آینده‌ای روشن در زمینه تشخیص و درمان سرطان است.