تقدمات جديدة في الذكاء الاصطناعي للاستخدام السريري

ساهم باحثون من Radboudumc في تقدم الذكاء الاصطناعي (AI) في البيئة السريرية بعد إظهار كيف يمكن للذكاء الاصطناعي تشخيص المشكلات بشكل مشابه للطبيب ، وكذلك إظهار كيف يصل إلى التشخيص. يلعب الذكاء الاصطناعي بالفعل دورًا في هذا السياق ، حيث يتم استخدامه لاكتشاف الشوائب بسرعة والتي يمكن تصنيفها على أنها مرض بواسطة الخبراء.

الذكاء الاصطناعي في البيئة السريرية

تم استخدام الذكاء الاصطناعي بشكل متزايد في تشخيص التصوير الطبي. ما كان يتم القيام به تقليديًا بواسطة طبيب يدرس أشعة سينية أو خزعة لتحديد الشوائب يمكن القيام به الآن بالذكاء الاصطناعي. من خلال استخدام التعلم العميق ، يمكن لهذه الأنظمة تشخيص الحالات بنفسها ، وغالبًا ما تكون دقيقة مثل أو أفضل من الأطباء البشر.

然而 ، هذه الأنظمة ليست مثالية. واحدة من القضايا هي أن الذكاء الاصطناعي لا يُظهر كيف يقوم بتحليل الصور وصولاً إلى التشخيص. مشكلة أخرى هي أنهم لا يفعلون أي شيء إضافي ، مما يعني أنهم يتوقفون بمجرد الوصول إلى تشخيص معين. هذا قد يؤدي إلى أن النظام يفقد بعض الشوائب حتى لو كان التشخيص صحيحًا.

في هذا السيناريو ، يكون الطبيب البشري أفضل في ملاحظة المريض أو الصورة أو الصور الأخرى بشكل عام.

التقدمات في الذكاء الاصطناعي

تتم الآن معالجة هذه المشكلات للذكاء الاصطناعي في البيئة السريرية من قبل الباحثين. Christina González Gonzalo هي مرشحة دكتوراه في مجموعة A-eye البحثية وتحليل الصور التشخيصية في Radboudumc.

قامت González Gonzalo بتطوير طريقة جديدة لتشخيص الذكاء الاصطناعي باستخدام مسح العين الذي وجد شوائب في الشبكية. يمكن العثور على هذه الشوائب بسهولة بواسطة الأطباء والذكاء الاصطناعي ، وغالبًا ما تظهر في مجموعات.

في حالة نظام الذكاء الاصطناعي ، سوف يُشخص واحد أو أكثر من هذه الشوائب ويتوقف ، مما يُظهر أحد عيوب استخدام مثل هذا النظام. من أجل معالجة هذا ، قامت González Gonzalo بتطوير عملية حيث يمر الذكاء الاصطناعي على الصورة عدة مرات. عندما يفعل ذلك ، يتعلم تجاهل الأماكن التي غطاها بالفعل ، مما يسمح له باكتشاف المزيد. بالإضافة إلى ذلك ، يُبرز الذكاء الاصطناعي المناطق الشائبة ، مما يجعل عملية التشخيص أكثر شفافية للبشر.

تختلف هذه الطريقة الجديدة عن الأنظمة التقليدية للذكاء الاصطناعي المستخدمة في هذه السياقات ، والتي تقوم بتشخيصها على أساس تقييم واحد لمسح العين. الآن ، يمكن للباحثين رؤية كيف وصل نظام الذكاء الاصطناعي الجديد إلى تشخيصه.

من أجل تجاهل الشوائب المكتشفة بالفعل ، يملأ نظام الذكاء الاصطناعي هذه الشوائب رقميًا بأنسجة صحية من حولها. ثم يتم إجراء التشخيص على أساس جميع جولات التقييم المضافة معًا.

وجدت الدراسة أن هذا النظام الجديد حسّن من حساسية الكشف عن التهاب الشبكية السكري و退ين 맥ولا المرتبط بالعمر بنسبة 11.2+/-2.0%.

يمكن أن يغير هذا النظام الجديد بشكل كبير كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي عند تشخيص الأمراض بناءً على الشوائب ، وأكبر تقدم هو الشفافية الجديدة التي يمكن أن يُظهرها أثناء هذه العملية. هذه الشفافية هي ما سوف يسمح بمزيد من التصحيحات والمتقدمات في المستقبل ، مع هدف نهائي هو نظام ذكاء اصطناعي يمكنه تشخيص المشكلات بدقة أكبر وأسرع من أفضل الخبراء البشر في المجال. كل هذا يمكن أن يؤدي أيضًا إلى نظام أكثر موثوقية ، مما قد يؤدي إلى اعتماده على نطاق واسع في المجال الأكبر.