أجرى الباحثون مراجعة لقدرة الذكاء الاصطناعي على علاج أمراض الدماغ

أكمل باحثون إيطاليون مراجعة منهجية للأدبيات نُشرت هذا الشهر في APL الهندسة الحيوية, بواسطة AIP Publishing. كان الهدف من المراجعة هو تطوير فهم أفضل حول الذكاء الاصطناعي (AI) وقدرته على استخدامه كعلاج لأمراض الدماغ. بعد جمع 2,696 نتيجة مختلفة ، أغلق الباحثون في أهم 154 ورقة تم الاستشهاد بها. 

الذكاء الاصطناعي قادر على معالجة كميات هائلة من البيانات، ويمكنه القيام بذلك بسرعة كبيرة. يساعد هذا، إلى جانب الأساليب المختلفة مثل التعلم الآلي ورؤية الكمبيوتر والشبكات العصبية، على خلق بيئة تكون فيها تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي أداة فعالة ضد العديد من أكبر المشكلات الصحية في العالم. 

ومع ذلك ، هناك العديد من التحديات المحيطة بالتقنية واستخداماتها في هذه المجالات ، وتحديداً في التشخيص والعلاج الجراحي ومراقبة أمراض الدماغ. يمكن أن تساعد الدراسة الجديدة في تطوير أساليب جديدة تدفع المجال باستمرار إلى الأمام. 

الاستعراض

كانت إحدى النقاط الرئيسية للمراجعة هي استخدام شبكة الخصومة التوليدية من أجل تطوير دماغ مسن صناعيًا. سمح هذا للخبراء بدراسة تطور المرض بمرور الوقت.

كانت Alice Segato مؤلفة الورقة التي توضح بالتفصيل المراجعة.

قال سيغاتو: "إن استخدام التقنيات الاصطناعية يجلب تدريجياً حلولاً نظرية فعالة لعدد كبير من المشكلات السريرية الواقعية المتعلقة بالدماغ". "خاصة في السنوات الأخيرة ، بفضل تراكم البيانات ذات الصلة وتطوير خوارزميات فعالة بشكل متزايد ، كان من الممكن زيادة فهم آليات الدماغ المعقدة بشكل كبير."

ركزت الدراسة على عدد قليل من المجالات الرئيسية للعناية بالدماغ ، مثل فحص طرق الذكاء الاصطناعي المسؤولة عن معالجة المعلومات حول خصائص بنية واتصال الدماغ ، بالإضافة إلى تقييم المرشح الجراحي. وتضمنت البيانات الأخرى بيانات صور لدراسة أمراض الدماغ ، وتحديد المشكلات ومجالات المشاكل ، والتنبؤ بالأمراض والنتائج ، والمساعدة أثناء العملية. 

تتضمن بعض بيانات الصور المستخدمة لدراسة أمراض الدماغ بيانات ثلاثية الأبعاد مثل التصوير بالرنين المغناطيسي ، وتصوير موتر الانتشار ، والتصوير المقطعي بالإصدار البوزيتروني ، والتصوير المقطعي المحوسب. يمكن استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي لرؤية الكمبيوتر لتحليل كل هذه الأنواع من بيانات الصور. 

"خوارزميات قابلة للتفسير"

في الدراسة المنشورة ، دعا الباحثون إلى "خوارزميات قابلة للتفسير". وهذا يعني مسارات مفصلة بشكل واضح للحلول ، بدلاً من "الصندوق الأسود" الغامض للغاية الذي يُعتمد عليه غالبًا. 

قال سيغاتو: "إذا كان البشر سيقبلون الوصفات الخوارزمية أو التشخيص ، فعليهم الوثوق بهم". "تؤدي جهود الباحثين إلى إنشاء خوارزميات معقدة وقابلة للتفسير بشكل متزايد ، والتي يمكن أن تفضل استخدامًا مكثفًا للتقنيات" الذكية "في السياقات السريرية العملية." 

تأتي هذه الدعوة أيضًا في وقت كان فيه العلماء الدوليون الدعوة إلى مزيد من الشفافية في أبحاث الذكاء الاصطناعي. تضمنت مجموعة العلماء أعضاء من أفضل المؤسسات مثل مركز الأميرة مارجريت للسرطان ، وجامعة تورنتو ، وجامعة ستانفورد ، وجونز هوبكنز ، وكلية هارفارد للصحة العامة ، ومعهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT). وفقًا للعلماء ، يمكن أن تساعد النتائج والطرق الأكثر شفافية في تحسين علاج السرطان بناءً على البحث.