گزارش لیمو بلاگ؛
پیشبینی زودهنگام زوال عقل با هوش مصنوعی
به گزارش لیمو بلاگ، فناوری هوش مصنوعی مانند خیلی از حوزه های دیگر زیست انسانی، حالا نوید یک انقلاب در پیشگیری، مدیریت و درمان بیماری های مغز و اعصاب را هم می دهد.
به گزارش لیمو بلاگ به نقل از مهر؛ فناوری هوش مصنوعی مانند خیلی از حوزه های دیگر زیست انسانی، حالا نوید یک انقلاب در پیشگیری، مدیریت و درمان بیماری های مغز و اعصاب را هم می دهد. به زعم خیلی از کارشناسان فناوری و پزشکان، این فناوری امکان دارد بزودی مدیریت بیماری های نورولوژیک را از حالت واکنشی به حالت پیشگیرانه تغییر دهد و در بعضی موارد به جلوگیری از بروز این بیماری ها کمک نماید. تازه ترین دستاوردهای محققان حوزه هوش مصنوعی نشان داده است که شکل های مختلفی از این تکنولوژی بزودی قادر خواهند بود منبع مشکلات در مغز را که انسان ها قادر به شناسایی آنها نیستند، بیابند. این مدلهای تخصصی هوش مصنوعی همینطور می توانند به مدیریت مؤثرتر بیماری هایی همچون صرع، پارکینسون و سایر بیماری های حوزه مغز و اعصاب منجر شوند و به سرعت تاثیر داروهای ضدتشنج جدید یا سایر درمان های نوین را ارزیابی نمایند. باآنکه مزایای هوش مصنوعی در حوزه نورولوژی هنوز در مراحل ابتدایی توسعه قرار دارد، اما کارشناسان تردیدی ندارند که فعالیت کلینیک های نورولوژی در بازه ۱۰ تا ۱۵ سال آینده احتمالا بشکلی کاملا 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 بیماری های مغز و اعصاب می پردازد. دیدگاه متخصصان نورولوژی در رابطه با هوش مصنوعی به قول متخصصان نورولوژی و محققان زیست پزشکی که در سمپوزیوم «کاربردهای کنونی و آینده هوش مصنوعی در مراقبت های نورولوژیک» در ۱۴۹ مین نشست سالانه انجمن نورولوژیک آمریکا (ANA) سخنرانی کردند، هوش مصنوعی بزودی آماده می شود تا مراقبت از بیماری های نورولوژیک را با بسیاری از امکانات جدید، از تشخیص تومورهایی غیرقابل شناسایی توسط انسان تا استفاده از دستگاههای کاشتنی برای مدیریت شرایط بیماری و تحلیل داده های هزاران نفر برای توسعه درمان های جدید، متحول سازد. در حالیکه 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، پیشبینی احتمال بروز اختلال به حساب می آید که می تواند به جلوگیری از برخی شرایط نورولوژیک کمک شایان توجهی کند و با اطمینان از آغاز درمان در مراحل ابتدایی، شدت بیماری را کم کند. دکتر الیزابت رأس، رئیس انجمن نورولوژیک آمریکا و مدیر مرکز نوروژنتیک در دانشگاه وایل کرنل نیویورک که یکی از پیشگامان ایده استفاده از هوش مصنوعی برای مدیریت بیماری های مغز و اعصاب به حساب می آید، 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 بیماری های پیچیده نورولوژیک مانند آلزایمر به دست آورند.» دکتر کاسی میچل، استاد یار دانشگاه جورجیا تک و دانشکده پزشکی دانشگاه اموری ایالت آتلانتای آمریکا هم عنوان کرد: «هوش مصنوعی با کمک به پزشکان و محققان و نه جایگزینی آنها، کیفیت مراقبت ها را بهبود خواهد بخشید و یک چشم انداز جدید عرضه خواهد نمود که لایه ها و انواع مختلف داده ها را به پیشبینی 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» آغاز شد، تا به امروز همچنان با قدرت ادامه دارد. دراین میان، ابزارهای پزشکی مبتنی بر هوش مصنوعی، یکی از نقاط تمرکز اصلی توسعه دهندگان این فناوری به شمار می روند. از همین روی، الان اشکال مختلفی از این تکنولوژی نوظهور با هدف بهبود شرایط نورولوژیک بیماران، درحال استفاده یا توسعه هستند. در این بخش به مرور بعضی از قابلیت های هوش مصنوعی دارای کاربرد برای مدیریت بیماری های 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 احتیاج به برنامه ریزی دقیق و از پیش تعیین شده، از داده های در اختیارشان بیاموزند و بهبود یابند. در حوزه 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. بعنوان مثال، یادگیری ماشین در زمینه مدیریت بیماری صرع، می تواند زمان و هزینه های مورد نیاز برای توسعه داروهای ضدتشنج را به شکل قابل ملاحظه ای کم کند. این فناوری از راه تحلیل داده های حاصل از آزمایش های بالینی و تجربیات بیماران، الگوهایی را شناسایی می کند که نشان داده است کدام داروها برای کدام گروههای بیماران مؤثرتر است و کدام گزینه ها نتیجه مطلوب ندارند. علاوه بر این، یادگیری ماشین می تواند در پیشبینی های پیشگیرانه هم مؤثر باشد. این فناوری می تواند با تحلیل و بررسی داده های بیماران دچار بیماری های نورولوژیک، پیش بینی نماید که آیا یک بیمار در معرض خطر توسعه بیماری های خاص مانند پارکینسون یا آلزایمر قرار دارد؟ و چه اقداماتی می تواند از بروز یا پیشرفت این بیماری ها جلوگیری کند؟ یادگیری عمیق یادگیری عمیق، یکی از زیرمجموعه های یادگیری ماشین است که بر مبنای شبکه های عصبی مصنوعی عمل می کند و قادر به تحلیل و شناسایی داده های پیچیده است. کاربرد این فناوری بخصوص در تحلیل تصاویر پزشکی بسیار مؤثر است. یکی از چالش های عمده در حوزه نورولوژی، تشخیص دقیق و سریع مشکلات و ناهنجاری های مغزی است که امکان دارد برای انسان قابل مشاهده و تشخیص نباشد. یادگیری عمیق با استفاده از کلان داده های پزشکی و تصاویر هزاران بیمار، می تواند ناهنجاری هایی مانند لخته های خونی یا منابع سکته مغزی را شناسایی کند؛ مواردی که در تشخیص های سنتی امکان دارد از دید پزشک پنهان بماند. بعنوان مثال، یادگیری عمیق می تواند در تشخیص زودهنگام 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 به صورت مؤثر به آن پاسخ دهند. در پزشکی نورولوژیک، پردازش زبان طبیعی می تواند بطور دقیق تر در دستگاههای پوشیدنی و کاشتنی به کار رود تا به بیماران و پزشکان بازخورد بلادرنگ علایم را عرضه نماید. بعنوان مثال، در بیماران دچار پارکینسون، دستگاههای کاشتنی که با استفاده 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 چارچوب گزارش به متخصصان عرضه نماید. این توانایی نه تنها در صرفه جویی زمان مؤثر است، بلکه می تواند به بهبود دقت و شفافیت در مدیریت درمان بیماران هم منجر شود. رباتیک رباتیک هم یکی از فناوری های کلیدی است که می تواند تحولات بزرگی در درمان بیماری های نورولوژیک ایجاد نماید. ربات ها در حوزه 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 همینطور قادر به انجام حرکات دقیق تر هستند و همین مساله به جراحان امکان می دهد که جراحی های مغزی را با کمترین صدمه 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، بعنوان همراهی هوشمند عمل کرده و به آنها کمک کنند تا کارهای روزمره خویش را بهتر انجام دهند. این ربات ها می توانند به بیماران یادآوری کنند که داروهای خویش را 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 احتیاج به مراقبت های انسانی می شود. همکاری جهانی برای تشخیص زودهنگام زوال عقل با هوش مصنوعی محققان در تاریخ ۹ سپتامبر با انتشار یک نقله علمی در وبگاه ژورنال علمی «Nature»، اعلام نمودند که با استفاده از هوش مصنوعی به پیشرفت های قابل توجهی در تشخیص زودهنگام 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 بعنوان نشانگرهای احتمالی مرحله اولیه بیماری پارکینسون عمل می کنند؛ موفقیت جدیدی که با استفاده از هوش مصنوعی در این عرصه به دست آمده است. این یافته ها نشان دهنده توانایی بالقوه این مدلها در تشخیص زودهنگام و پیشبینی زیرشاخه های پارکینسون است و می تواند راه را برای توسعه ابزارهای تشخیصی نوآورانه و پزشکی دقیق هموار کند. علاوه بر این، محققان دانشگاه های ادینبورگ و داندی اسکاتلند، اخیراً اعلام نمودند که با استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین درحال توسعه ابزاری برای پیشبینی خطر ابتلاء به زوال عقل هستند. طبق گزارش های انتشار یافته، 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 بخشی از همکاری جهانی «NEURii» است که با حمایت سازمان های معتبر و با هدف تسریع در تشخیص زودهنگام بیماری هایی مانند آلزایمر و توسعه درمان های دقیق تر برای انواع مختلف زوال عقل صورت می گیرد. مسیر طولانی توسعه هوش مصنوعی در قسمت نورولوژی توسعه هوش مصنوعی در قسمت نورولوژی به علت 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 دستگاههای هوشمند کاشتنی و پوشیدنی در آنها به موفقیت های قابل توجهی دست یافته اند، هوش مصنوعی در قسمت 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 همینطور حجم و پیچیدگی داده های حاصل از آزمایش های نورولوژیک است. با این وجود تا به امروز تلاشهای زیادی در جهت توسعه این فناوری ها صورت گرفته است. ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی می توانند بزودی به بیماران کمک کنند تا به شکل لحظه ای شرایط خویش را مدیریت کنند و به پزشکان هم امکان دهند تا بر مبنای بازخورد فوری و دقیق این دستگاه ها، درمان های بهینه تری را برای بیماران تجویز کنند.
منبع: limooblog.ir
این مطلب لیمو بلاگ را می پسندید؟
(1)
(0)
تازه ترین مطالب مرتبط در لیموبلاگ
نظرات بینندگان لیموبلاگ در مورد این مطلب