گزارش ابرنت؛
پیش بینی سریع زوال عقل با هوش مصنوعی
ابرنت: فناوری هوش مصنوعی مانند خیلی از حوزه های دیگر زیست انسانی، حالا نوید یک انقلاب در پیشگیری، مدیریت و درمان بیماریهای مغز و اعصاب را نیز می دهد.
به گزارش ابرنت به نقل از مهر؛ فناوری هوش مصنوعی مانند خیلی از حوزه های دیگر زیست انسانی، حالا نوید یک انقلاب در پیشگیری، مدیریت و درمان بیماریهای مغز و اعصاب را نیز می دهد. به زعم خیلی از کارشناسان فناوری و پزشکان، این فناوری ممکنست به زودی مدیریت بیماریهای نورولوژیک را از حالت واکنشی به حالت پیشگیرانه تغییر دهد و در بعضی موارد به پیش گیری از بروز این بیماریها کمک نماید. تازه ترین دستاوردهای پژوهشگران حوزه هوش مصنوعی نشان میدهد که شکل های مختلفی از این فنآوری به زودی قادر خواهند بود منبع مشکلات در مغز را که انسان ها قادر به شناسایی آنها نیستند، بیابند. این مدلهای تخصصی هوش مصنوعی همین طور می توانند به مدیریت مؤثرتر بیماری هایی همچون صرع، پارکینسون و سایر بیماریهای حوزه مغز و اعصاب منجر شوند و به سرعت تأثیر داروهای ضدتشنج جدید یا سایر درمان های نوین را ارزیابی نمایند. بااینکه مزایای هوش مصنوعی در عرصه نورولوژی هنوز در مراحل ابتدایی توسعه قرار دارد، اما کارشناسان تردیدی ندارند که فعالیت کلینیک های نورولوژی در بازه ۱۰ تا ۱۵ سال آینده احیانا به گونه ای بطورکامل متفاوت از امروز خواهد بود. خبرنگار مهر در این نوشتار کوتاه به بررسی دیدگاه کارشناسان، ابزارهای فناورانه و مصادیق کاربردهای هوش مصنوعی در پیشگیری، تشخیص و درمان بیماریهای مغز و اعصاب می پردازد. دیدگاه متخصصان نورولوژی درباره ی هوش مصنوعی بگفته متخصصان نورولوژی و پژوهشگران زیست پزشکی که در سمپوزیوم «کاربردهای فعلی و آینده هوش مصنوعی در مراقبت های نورولوژیک» در ۱۴۹ مین نشست سالانه انجمن نورولوژیک آمریکا (ANA) سخنرانی کردند، هوش مصنوعی به زودی آماده می شود تا مراقبت از بیماریهای نورولوژیک را با قشر بزرگی از امکانات جدید، از تشخیص تومورهایی غیرقابل شناسایی توسط انسان تا استفاده از دستگاه های کاشتنی برای مدیریت شرایط بیماری و تحلیل داده های هزاران نفر برای توسعه درمان های جدید، متحول سازد. در صورتیکه سال هاست هوش مصنوعی برای تحلیل داده های این حوزه پزشکی مورد استفاده قرار می گیرد، این فناوری در آستانه دستیابی به پیشرفت های واقعی در پیشگیری، تشخیص و درمان اختلالات نورولوژیک همچون پارکینسون، آلزایمر، صرع و سکته مغزی است. یکی از مزایای اصلی هوش مصنوعی پیشرفته، پیش بینی احتمال بروز اختلال شمرده می شود که می تواند به پیش گیری از برخی شرایط نورولوژیک کمک شایان توجهی کند و با اطمینان از شروع درمان در مراحل ابتدایی، شدت بیماری را کم کند. دکتر الیزابت رأس، رییس انجمن نورولوژیک آمریکا و مدیر مرکز نوروژنتیک در دانشگاه وایل کرنل نیویورک که یکی از پیشگامان ایده استفاده از هوش مصنوعی برای مدیریت بیماریهای مغز و اعصاب محسوب می شود، در این خصوص اظهار داشت: «چشم انداز ما از آینده شامل همه قابلیت ها، از ادغام ماشین با مغز برای درمان اختلالات حرکتی گرفته تا روش های یادگیری عمیق قدرتمند می شود. قابلیت هایی که حجم عظیمی از داده ها را تحلیل و اطلاعات تصاویر مغزی، داده های بالینی، ژنتیکی و پروتئینی را ترکیب کرده و ارزیابی دقیقی از سلامت فرد و خطرات بیماریهای پیچیده نورولوژیک مانند آلزایمر به دست آورند.» دکتر کاسی میچل، استاد یار دانشگاه جورجیا تک و دانشکده پزشکی دانشگاه اموری ایالت آتلانتای آمریکا نیز گفت: «هوش مصنوعی با کمک به پزشکان و پژوهشگران و نه جایگزینی آنها، کیفیت مراقبت ها را بهبود خواهد بخشید و یک چشم انداز جدید ارائه خواهدنمود که لایه ها و انواع مختلف داده ها را به پیش بینی های بالینی شخصی یا پیش بالینی ترکیب می کند.» قابلیت های فناورانه درحال توسعه برای مدیریت اختلالات مغز و اعصاب روند توسعه فناوری هوش مصنوعی که با عرضه عمومی «ChatGPT» شروع شد، تا به امروز همچنان با قدرت ادامه دارد. در این بین، ابزارهای پزشکی مبتنی بر هوش مصنوعی، یکی از نقاط تمرکز اصلی توسعه دهندگان این فناوری به شمار می روند. از همین روی، اکنون اشکال مختلفی از این فنآوری نوظهور با هدف بهبود شرایط نورولوژیک بیماران، درحال استفاده یا توسعه هستند. در این بخش به مرور تعدادی از قابلیت های هوش مصنوعی دارای کاربرد برای مدیریت بیماریهای نورولوژیک می پردازیم. یادگیری ماشین یادگیری ماشین یکی از زیرشاخه های هوش مصنوعی است که به کامپیوتر ها این امکان را می دهد تا بدون نیاز به برنامه ریزی دقیق و از پیش تعیین شده، از داده های در اختیارشان بیاموزند و بهبود یابند. در عرصه پزشکی، یادگیری ماشین توانایی آنرا دارد که حجم عظیمی از داده های پزشکی شامل پرونده های بیمار، نتایج آزمایش ها را تحلیل کند. از همین روی، این فناوری می تواند با شناسایی الگوهای مخفی در این داده ها، به پزشکان کمک نماید تا تشخیص دقیق تری عرضه کنند و درمان های مؤثرتری را پیشنهاد کنند. به عنوان مثال، یادگیری ماشین در حوزه مدیریت بیماری صرع، می تواند زمان و هزینه های مورد نیاز برای توسعه داروهای ضدتشنج را به صورت شایان توجهی کم کند. این فناوری بوسیله تحلیل داده های حاصل از آزمایش های بالینی و تجربیات بیماران، الگوهایی را شناسایی می کند که نشان میدهد کدام داروها برای کدام گروههای بیماران مؤثرتر است و کدام گزینه ها نتیجه مطلوب ندارند. علاوه بر این، یادگیری ماشین می تواند در پیش بینی های پیشگیرانه نیز مؤثر باشد. این فناوری می تواند با تحلیل و بررسی داده های بیماران دچار بیماریهای نورولوژیک، پیش بینی نماید که آیا یک بیمار در معرض خطر توسعه بیماریهای خاص مانند پارکینسون یا آلزایمر قرار دارد؟ و چه اقداماتی می تواند از بروز یا پیشرفت این بیماریها جلوگیری کند؟ یادگیری عمیق یادگیری عمیق، یکی از زیرمجموعه های یادگیری ماشین است که برمبنای شبکه های عصبی مصنوعی عمل می کند و قادر به تحلیل و شناسایی داده های پیچیده است. کاربرد این فناوری خصوصاً در تحلیل تصاویر پزشکی بسیار مؤثر است. یکی از چالش های عمده در عرصه نورولوژی، تشخیص دقیق و سریع مشکلات و ناهنجاری های مغزی است که ممکنست برای انسان قابل مشاهده و تشخیص نباشد. یادگیری عمیق با بهره گیری از کلان داده های پزشکی و تصاویر هزاران بیمار، قادر می باشد ناهنجاری هایی مانند لخته های خونی یا منابع سکته مغزی را شناسایی کند؛ مواردی که در تشخیص های سنتی ممکنست از دید پزشک پنهان بماند. به عنوان مثال، یادگیری عمیق می تواند در تشخیص سریع آلزایمر، با تحلیل تصاویر مغزی به شناسایی علائمی مانند پلاک های آمیلوئید که نشانه های اولیه بیماری هستند، کمک نماید. این فناوری با دقت بسیار بالا می تواند اطلاعاتی را عرضه نماید که کشف آنها حتی برای متخصصان باتجربه هم چالش برانگیز است. پردازش زبان طبیعی پردازش زبان طبیعی به کامپیوتر ها این امکان را می دهد که زبان انسانی را درک و تحلیل کرده و بطور مؤثر به آن پاسخ دهند. در پزشکی نورولوژیک، پردازش زبان طبیعی می تواند به طور دقیقتر در دستگاه های پوشیدنی و کاشتنی به کار رود تا به بیماران و پزشکان بازخورد بلادرنگ علایم را عرضه نماید. به عنوان مثال، در بیماران دچار پارکینسون، دستگاه های کاشتنی که با بهره گیری از پردازش زبان طبیعی به تحلیل زبان بدن و دستورات گفتاری بیماران می پردازند، می توانند در بهبود کنترل حرکت و کاهش لرزش های غیرارادی کمک کنند. علاوه بر این، این فناوری می تواند داده های بسیاری را که از مکالمات پزشک با بیمار به دست می آید، تحلیل و بررسی کرده و خلاصه ای از اطلاعات پزشکی را در قالب گزارش به متخصصان عرضه نماید. این توانایی نه فقط در صرفه جویی زمان مؤثر است، بلکه می تواند به بهبود دقت و شفافیت در مدیریت درمان بیماران نیز منجر شود. رباتیک رباتیک نیز یکی از فناوری های کلیدی است که می تواند تحولات بزرگی در درمان بیماریهای نورولوژیک بوجود آورد. ربات ها در عرصه جراحی های مغزی، این توانایی را دارند که دقت عمل جراحان را افزایش داده و به انجام جراحی های پیچیده و دقیق، مانند جراحی های مغز برای بیماران دچار اختلالات نورولوژیک، کمک کنند. ربات ها همین طور قادر به انجام حرکات دقیق تر هستند و همین مورد به جراحان امکان می دهد که جراحی های مغزی را با کمترین لطمه به بافت های سالم انجام دهند. علاوه بر این، فناوری رباتیک می تواند در بهبود کیفیت زندگی بیماران نورولوژیک نقشی به سزا ایفا کند. ربات های همیار می توانند برای بیماران دچار آلزایمر، به عنوان همراهی هوشمند عمل کرده و به آنها کمک کنند تا کارهای روزمره خودرا بهتر انجام دهند. این ربات ها می توانند به بیماران یادآوری کنند که داروهای خودرا مصرف کنند، اشیا گم شده را بیابند یا حتی با آنها تعاملات اجتماعی برقرار کنند. از همین روی، این فناوری سبب افزایش استقلال بیماران و کاهش نیاز به مراقبت های انسانی می شود. همکاری جهانی برای تشخیص سریع زوال عقل با هوش مصنوعی پژوهشگران در تاریخ ۹ سپتامبر با انتشار یک نقله علمی در وبگاه ژورنال علمی «Nature»، اعلام نمودند که با بهره گیری از هوش مصنوعی به پیشرفت های قابل توجهی در تشخیص سریع بیماری پارکینسون دست یافته اند. متخصصان در این پژوهش از یادگیری عمیق چندوجهی و هوش مصنوعی تبیین پذیر برای شناسایی مراحل اولیه بیماری پارکینسون بهره برده اند. این مطالعه نشان داد که نواحی مانند لوب گیجگاهی راست و پیشانی چپ به عنوان نشانگرهای احتمالی مرحله اولیه بیماری پارکینسون عمل می کنند؛ موفقیت جدیدی که با بهره گیری از هوش مصنوعی در این زمینه به دست آمده است. این یافته ها نشان دهنده توانایی بالقوه این مدلها در تشخیص سریع و پیش بینی زیرشاخه های پارکینسون است و می تواند راه را برای توسعه ابزارهای تشخیصی نوآورانه و پزشکی دقیق هموار کند. علاوه بر این، پژوهشگران دانشگاه های ادینبورگ و داندی اسکاتلند، اخیراً اعلام نمودند که با بهره گیری از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین درحال توسعه ابزاری برای پیش بینی خطر ابتلاء به زوال عقل هستند. طبق گزارش های پخش شده، این تیم از داده های اسکن های مغزی متعلق به ۱.۶ میلیون تصویر از بیماران اسکاتلندی بین سالهای ۲۰۰۸ تا ۲۰۱۸ استفاده می نماید. پروژه تحقیقاتی مذکور قسمتی از همکاری جهانی «NEURii» است که با حمایت سازمان های معتبر و با هدف تسریع در تشخیص سریع بیماری هایی مانند آلزایمر و توسعه درمان های دقیق تر برای انواع مختلف زوال عقل صورت می گیرد. مسیر طولانی توسعه هوش مصنوعی در بخش نورولوژی توسعه هوش مصنوعی در بخش نورولوژی به سبب پیچیدگی های بی نظیر مغز و اعصاب، مسیری نسبتاً طولانی و دشوار را در پیش دارد. برخلاف حوزه های دیگر مانند نارسایی های قلب و دیابت که کاربرد دستگاه های هوشمند کاشتنی و پوشیدنی در آنها به موفقیت های قابل توجهی دست یافته اند، هوش مصنوعی در بخش نورولوژی همچنان در مراحل اولیه خود قرار دارد. یکی از مهم ترین چالش ها در این راه، درک کامل و دقیق از نحوه عملکرد مغز و همین طور حجم و پیچیدگی داده های حاصل از آزمایش های نورولوژیک است. با اینحال تا به امروز کوشش های زیادی در امتداد توسعه این فناوری ها انجام شده است. ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی می توانند به زودی به بیماران کمک کنند تا بصورت لحظه ای شرایط خودرا مدیریت کنند و به پزشکان نیز امکان دهند تا برمبنای بازخورد فوری و دقیق این دستگاهها، درمان های بهینه تری را برای بیماران تجویز کنند.
منبع: abrnet.ir
این مطلب را می پسندید؟
(0)
(0)
تازه ترین مطالب مرتبط
نظرات بینندگان در مورد این مطلب