باحثون يcarry out مراجعة حول قدرة الذكاء الاصطناعي على علاج أمراض الدماغ

أجرى باحثون إيطاليون مراجعة أدبية منهجية ونشرت هذا الشهر في APL Bioengineering، من قبل AIP Publishing. وكان الهدف من المراجعة هو تطوير فهم أفضل حول الذكاء الاصطناعي (AI) وقدرته على استخدامها كعلاج لأمراض الدماغ. بعد جمع 2696 نتيجة مختلفة، ركز الباحثون على أفضل 154 ورقة مشهورة.

يمكن للذكاء الاصطناعي معالجة كميات هائلة من البيانات، ويمكنه القيام بذلك بسرعة كبيرة. هذا، جنباً إلى جنب مع نهج مختلف مثل التعلم الآلي، والرؤية الحاسوبية، والشبكات العصبية، يساعد في إنشاء بيئة حيث تكون تقنية الذكاء الاصطناعي أداة فعالة ضد العديد من أكبر مشاكل الصحة في العالم.

然而، هناك العديد من التحديات المحيطة بتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي واستخدامها في هذه المجالات، خاصة في التشخيص والعلاج الجراحي ومراقبة أمراض الدماغ. يمكن أن تساعد الدراسة الجديدة في تطوير أساليب جديدة، وهي دائمًا تدفع المجال إلى الأمام.

المراجعة

كان أحد النقاط الرئيسية في المراجعة هو استخدام شبكة معادية توليدية لتحويل الدماغ بشكل اصطناعي. هذا سمح الخبراء بدراسة تطور المرض بمرور الوقت.

أليس سيجاتو كانت مؤلفة الورقة التي تفاصيل المراجعة.

“استخدام التقنيات الاصطناعية يأتي تدريجياً بحلول نظرية فعالة لمجموعة كبيرة من المشاكل السريرية الحقيقية المتعلقة بالدماغ”، قال سيجاتو. “特别 في السنوات الأخيرة، بفضل تجميع البيانات ذات الصلة وتطوير الخوارزميات الأكثر فعالية، أصبح من الممكن زيادة فهم الآليات العقلية المعقدة بشكل كبير.”

ركزت الدراسة على بعض مجالات الرعاية الدماغية الرئيسية، مثل فحص أساليب الذكاء الاصطناعي التي تتحمل مسؤولية معالجة المعلومات حول الخصائص الهيكلية والاتصالية للدماغ، وكذلك تقييم المرشحين الجراحيين. وشملت الأخرى بيانات الصور لدراسة أمراض الدماغ، وتحديد المشاكل ومناطق المشكلة، وتوقعات المرض والنتائج، والمساعدة أثناء الجراحة.

تتضمن بعض بيانات الصور المستخدمة لدراسة أمراض الدماغ بيانات ثلاثية الأبعاد مثل التصوير بالرنين المغناطيسي، وتصوير التنسج بالاشعة المقطعية، والتصوير المقطعي بالبروتون، والتصوير المقطعي المحوسب. يمكن استخدام تقنيات الرؤية الحاسوبية للذكاء الاصطناعي لتحليل جميع أنواع بيانات الصور هذه.

خوارزميات قابلة للشرح

في الدراسة المنشورة، يطالب الباحثون بخوارزميات قابلة للشرح. هذا يعني مسارات واضحة التفاصيل إلى الحلول، بدلاً من “ال盒ة السوداء” الغامضة التي يعتمد عليها غالبًا.

“إذا كان البشر سيقبلون وصفات أو تشخيصات خوارزمية، فإنهم بحاجة إلى الثقة بها”، قال سيجاتو. “جهود الباحثين تؤدي إلى إنشاء خوارزميات متطورة ومترجمة بشكل متزايد، والتي يمكن أن تفضل استخدامًا أكثر كثافة لتكنولوجيا “الم thông minh” في السياقات السريرية العملية.”

يأتي هذا الدعوة في وقت يطالب فيه علماء دوليون بمزيد من الشفافية في أبحاث الذكاء الاصطناعي. مجموعة من العلماء شملت أعضاء من مؤسسات رائدة مثل مركز الأميرة مارغريت للسرطان، وجامعة تورونتو، وجامعة ستانفورد، وجونز هوبكنز، وكلية هارفارد للصحة العامة، ومعهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT). وفقًا للعلماء، يمكن أن تساعد النتائج والأساليب الأكثر شفافية فيLeading إلى علاجات أفضل للسرطان بناءً على الأبحاث.