بدون شک، امروزه نقش هوش مصنوعی را در تحقیقات تصویر برداری پزشکی یا رادیولوژی نمی‌توان نادیده گرفت. تنها برای تصویر برداری که برای تشخیص بیماری ها استفاده می‌شود، تعداد تصاویر منتشر شده توسط هوش مصنوعی از حدود 100 تا 150 مورد در بین سال های 2007-2008 به 1000 تا 1100 مورد در سال های 2017-2018 افزایش یافته است. محققان از هوش مصنوعی در مراحل مختلف درمان مانند تعیین تومور و ارزیابی درمان آن استفاده می‌کنند. در این مقاله به صورت دقیق تر و با جزئیات بیشتری به این کارکرد هوش مصنوعی می‌پردازیم.
نقش هوش مصنوعی در تصویر برداری پزشکی چیست؟
تصویربرداری پزشکی( رادیولوژی)، به چندین فناوری مختلف اشاره دارد که برای مشاهده بدن انسان به منظور تشخیص، نظارت یا درمان استفاده می شوند. از هوش مصنوعی در تصویر برداری پزشکی به طور گسترده برای موارد زیر استفاده شده است:
- شناسایی الگو های پیچیده در داده های تصویر برداری
- تشخیص پزشکی در مراحل مختلف درمان
- کشف ویژگی های یک بیماری که با چشم انسان قابل تشخیص نیست
5 تا از موارد استفاده از AI در تصویر بردارری پزشکی:
- بیماری های قلبی–عروقی: بیماری های قلبی عروقی معمولا با اندازه گیری ساختار قلب بیمار، تشخیص داده می‌شوند. فناوری تصویربرداری پزشکی مبتنی بر هوش مصنوعی می‌تواند به شناسایی بزرگی دهلیز چپ کمک کند، از این رو مشکل قلبی را شناسایی می‌کند. این فناوری همچنین برای خودکارسازی روش هایی مانند آنالیز دریچه آئورت نیز، استفاده می‌شود.
- ناهنجاری های عصبی: هوش مصنوعی در استخراج اطلاعات مرتبط با تصاویر مغز، موفق عمل کرده. همچنین AI، به تشخیص بسیاری از ناهنجاری های عصبی کمک کرده است. تصویر برداری پزشکی مبتنی بر هوش مصنوعی همچنین برای تشخیص موفقت آمیز بیماری های عصبی استفاده می‌شود.
- غربالگری سرطان: تصاویر پزشکی به طور گسترده در غربالگری سرطان هایی مانند سرطان سینه و سرطان روده بزرگ استفاده می‌شوند. به عنوان مثال می‌توان از ماشین لرنینگ در پیشبینی خوش‌خیم یا بدخیم بودن سرطان سینه، استفاده کرد.
- تومور های مغزی: با روش های سنتی، طبقه بندی تومور ها می‌تواند تا 40 دقیقه طول بکشد. این در حالی است که با استفاده از تصاویر MRI و یادگیری ماشین، می‌توان تومور های مغزی را در عرض چند دقیقه طبقه بندی کرد. علاوه بر صرفه جویی در زمان، نتایج به دست آمده دقیق تر نیز هستند.
- شکستگی ها و آسیب های اسکلتی-عضلانی: شکستگی ها و آسیب های اسکلتی عضلانی از علل شایع دردهای مزمن طولانی مدت به ویژه در میان بیماران مسن هستند. فناوری هوش مصنوعی به طور گسترده برای تشخیص شکستگی ها یا دررفتگی هایی که تشخیص آنها با استفاده از تکنیک های استاندارد تصویربرداری با چشم انسان دشوار است، استفاده می‌شود.
بیشتر بدانید: IVF با کمک هوش مصنوعی در اسرائیل!
مزایای استفاده از هوش مصنوعی در تصویر برداری پزشکی:
در این جا، برخی از مزایای مزایای استفاده از هوش مصنوعی در تصویر برداری پزشکی را با هم مرور خواهیم کرد.
- تشخیص سریع تر: با تصویربرداری پزشکی مبتنی بر هوش مصنوعی، متخصصان می‌توانند علائم را سریع‌تر تشخیص دهند و اقدامات لازم برای درمان را سریع تر انجام دهند. چه در قالب سی تی اسکن و چه در قالب اشعه ایکس، رادیولوژیست ها اغلب برای خواندن تصاویر به زمان زیادی احتیاج دارند. با کمک ابزار های هوش مصنوعی که از الگوریتم های قدرتمند و توان محاسباتی زیادی بهره می‌برند، پزشکان می‌توانند سریع تر تصمیم گیری کنند و به نتیجه برسند.
- پیگیری مراقبت از بیمار: تکنیک‌های تصویربرداری سنتی در تشخیص تغییرات ناگهانی در وضعیت بیمار با مشکلاتی روبرو هستند. فناوری‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در تصویربرداری پزشکی برای ردیابی وضعیت بیمار، تا حد زیادی می‌توانند مفید و کاربردی واقع شوند.
- کاهش حجم کار پزشکان: از طریق تصویر برداری مبتنی بر هوش مصنوعی، پزشکان می‌توانند در زمان سریع تری بیماری را تشخیص دهند. در نتیجه، از فرسودگی محیط کار جلوگیری می‌شود. با استفاده از غربالگری سرطان به روش سنتی، پزشکان مجبور بودند هزاران تصویر را برای شناسایی سلول های سرطانی برچسب گذاری و ارزیابی کنند. همین موضوع، باعث افزایش حجم کاری آن ها شده. در نتیجه زمان تشخیص بیماری را به میزان قابل توجهی افزایش داد.
- بهبود نتیجه بیمار: هم از طریق تشخیص به موقع تر و هم از طریق ملاحظات پزشکی بهتر، هوش مصنوعی می‌تواند نتیجه کلی بیمار را بهبود ببخشد.
نتیجه گیری و کلام آخر:
تاثیر هوش مصنوعی در پیشرفت تصویر برداری پزشکی را نمی‌توان نادیده گرفت. از این رو حوزه مراقبت های بهداشتی را متحول می‌کند. با اینکه هنوز چالش هایی در پیاده سازی آن وجود دارد اما انتظار می‌رود در آینده‌ی نه چندان دور، تصویربرداری پزشکی مبتنی بر هوش مصنوعی حتی پیشرفته‌تر شود و پزشکان را قادر سازد مراقبت‌های دقیق‌تر و شخصی‌سازی‌شده‌تری را به بیماران خود ارائه دهند.
بیشتر بدانید: نقش هوش مصنوعی در تصویر برداری پزشکی!