پیشرفت‌های یادگیری عمیق و تصویربرداری پزشکی همسو باهم زمینه را برای پیشرفت‌های چشمگیر در تشخیص و پزشکی دقیق فراهم کرده‌اند. با پیش‌بینی‌ها درمورد یک بازار “8 میلیارد دلاری” تا سال 2027، بنظر می‌رسد که برای ارتقا و تکامل مسیرهای مراقبتی مؤثرتر، هدفمند و با قدرت پیش‌بینی بالاتر، پتانسیل فوق العادهای برای تصویربرداری دقیق پزشکی وجود دارد.
یکی از بزرگ‌ترین چالش‌ها در تجزیه و تحلیل داده‌های کلان مراقبت‌های بهداشتی، استخراج و تجزیه‌وتحلیل داده‌ها از تصاویر استاتیک است؛ مؤسسات به دنبال ایجاد راه‌حل‌هایی با استفاده از هوش مصنوعی(AI) هستند تا بتوانند از تصویربرداری‌های صورت گرفته استفاده بهتری ببرند. تجهیزات تصویربرداری که در طراحی‌هایشان از هوش مصنوعی کمک گرفته شده، فرصت شخصی‌تر شدن روند تشخیص را فراهم می‌آورند. اطلاعات متعددی در تصاویر بدست آمده از سی‌تی اسکن، MRI و سایر روش‌ها وجود دارد که اغلب بدون استفاده از تکنولوژی “یادگیری عمیق” قابل استفاده نیستند. با این‌حال، پیشرفت‌های اخیر در تشخیص الگوهای بیماری، به معنای درنظر گرفتن تفاوت‌های ظریف و توجه به جزئیات برای شناسایی خواهد بود. در ادامه به برخی پیشرفت‌ها و چالش‌های پیش روی پزشکی دقیق خواهیم پرداخت.
تشخیص سریع و دقیق
با تحولات اخیر در عرصه هوش مصنوعی و تکنولوژی‌های مرتبط به هوش مصنوعی مانند الگوریتم‌های یادگیری عمیق، پزشکی دقیق، یک روش برتر برای برنامه‌ریزی درمان خواهد بود که این امکان را فراهم می‌آورد تا متخصصانی مانند رادیولوژیست‌ها بتوانند براساس میلیون‌ها تصویر از بیماران قبلی که مشخصات مشابهی دارند، تصمیمات آگاهانه‌ای بگیرند.
در همکاری‌هایی که بین تولیدکنندگان تصویربرداری پزشکی و رادیولوژیست‌های یک مرکز پزشکی کودکان صورت گرفته، بستر جدیدی برای تصمیم‌گیری مبتنی بر مجموعه‌ای از تصاویر MRI بدست آمده از مراجعان برای شناسایی تغییرات در مغز کودکان فراهم آمده است. هدف از این کار افزایش قدرت و دقت تشخیص است. دقت و ارائه اطلاعات کافی در زمان مورد نظر به پزشکان کمک می‌کند تا در مراحل مختلف رشد مغز کودک بین شرایط نابهنجار و تغییرات طبیعی، تمایز قائل شود. به عنوان مثال، تغییر در میلین که طی چند سال اول زندگی اتفاق می‌افتد، غالباً با وضعیت مرتبط با بیماری اشتباه گرفته می‌شود که می‌تواند به تفسیر نادرست ارزیابی‌ها در وضعیت طبیعی منجر شود.
از “فناوری ابر” برای پردازش داده‌ها و تصاویر با حجم بالا استفاده می‌شود و در حالی‌که به رادیولوژیست‌ها برای ایجاد بستر جدید کمک می‌کند، امکان تفسیر درست از اسکن‌های کودکان در هر سنی را در اختیار قرار می‌دهد. اغلب، تصویربرداری از مغز کودکان توسط متخصصان انجام نمی‌شود. فراهم آوردن دسترسی افراد با تخصص‌های دیگر مانند رادیولوژیست‌ها، به دانش و تخصص لازم از طریق این فناوری نوین برای تفسیر اطلاعات، باعث افزایش اعتماد به نفس و عملکرد خواهد شد. علاوه‌براین، احتمالاٌ آزمایش‌های بعدی و روند سریع درمان برای نجات زندگی این کودکان هرچه سریع‌تر آغاز خواهد شد.
یکی از مهمترین مشکلات برای تجویز داروهای مناسب، دسترسی و یکپارچه کردن مجموعه داده‌های بزرگ است که بسیاری از آن‌ها به طور جداگانه ارزیابی میشوند. در توسعه الگوریتم‌های یادگیری عمیق لازم برای پیشبرد تشخیص در پزشکی شخصی و برنامه‌ریزی درمان نیز به آموزش و آزمایش داده‌ها نیاز است. اگرچه این داده‌ها وجود دارد، اما باید در ابزارهایی به کار گرفته شوند که تصمیم‌گیری آگاهانه‌ای را برای پزشکان فراهم می‌کند و به انتخاب گزینه درمانی مناسب برای بیمار مناسب در زمان مورد نیاز کمک خواهد کرد.
یکی از چالش‌های پیشِ روی این عرصه، همکاری متخصصان تصویربرداری پزشکی و تشخیصی برای ایجاد بستری است که داده‌ها را برای درمان دقیق در سرطان یکپارچه کند. در اولین پلتفرم آنکولوژی، سه جنبه با هم ترکیب میشوند: اطلاعات تصویربرداری، داده‌های”in-vivo“ و نشانگرهای زیستی مبتنی بر تغییرات ژنومیک.
در حال حاضر روند درمان بیماران آنکولوژی ناشی از تصمیم‌گیری تیمی از متخصصان در یک زمان مقرر برای به اشتراک گذاشتن، بحث و گفتگو در مورد جزئیات، از جمله نتایج آزمایش، وضعیت بیمار، تشخیص و ارزیابی پیشرفت بیماری از طریق صفحات گسترده، اسلایدها و تصاویر است و با استفاده از این تکنولوژی می‌توان انتظار داشت که در عوض، یک مجموعه داده روی پلتفرم جدید تصویربرداری در نظر گرفته شود که براساس توالی ژن، نمونه‌های بافتی، آزمایش خون و آخرین آزمایشات بالینی، به‌همراه سایر داده‌های مرتبط جمع‌آوری شده و تصمیم‌گیری را در یک مکان پشتیبانی می‌کند. این سطح از اطلاعات، پزشکان و متخصصان را قادر به تشخیص دقیق‌تر و سریع‌تر و نیز در پیش گرفتن درمانی مؤثرتر می‌سازد.
تجزیه‌وتحلیل‌های پیش‌بینی شده و برنامه‌های هوش مصنوعی در سیستم عامل، داده‌های بیمار را با داده‌های درمانی و سوابق درمانی مقایسه می‌کنند و توسط تیم مراقبت قابل دسترسی خواهند بود؛ به عبارت دیگر، داده‌های درمانی بیمار در روند تشخیص و درمان در این پلتفرم ذخیره میشوند. بنابراین متخصصان سرطان خواهند توانست در هر مرحله از بیماری، گزینه‌های درمانی مناسبی را انتخاب کنند.
یکی دیگر از مزایای استفاده از تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ برای پیش‌بینی مراحل بعدی درمانی با کمک پزشکی دقیق این مزیت خواهد بود که پزشکان به فراوانی با اطلاعات نوین بدست آمده از بیمار، مراقبت‌های استاندارد را با وضعیت بیماران خاص مطابقت دهند تا نسبت به پاسخ درمانی بیمار به یک درمان ویژه ارزیابی‌های مناسبی داشته باشند.
از مزایای استفاده از یادگیری ماشین و یادگیری عمیق برای ترکیب مجموعه داده‌های گسترده می‌توان به کاهش بیوپسی‌های غیرضروری و سایر روش‌های تشخیصی غیرضروری اشاره داشت.
طراحی تصویربرداری سازگار با پزشکی دقیق
تجزیه‌وتحلیل یک بافت در حال رشد برای بسیاری از فروشندگان فناوری اطلاعات و توسعه‌دهندگان علاقه‌مند به تبیین حجم گسترده‌ای از داده‌های بدست آمده از انواع تصویربرداری‌های پزشکی مانند سی‌تی اسکن، MRI و سونوگرافی اهمیت بالایی دارد. همین امر به پیشرفت‌هایی در زمینه یادگیری عمیق منجر شده که با استفاده از الگوریتم‌های تشخیص الگو برای درک و تبیین تصاویر بدست آمده از ارزیابی‌های رایانه‌ای به شناسایی تغییرات ظریف در آناتومی کمک کند؛ امری که ممکن است از چشم پزشکان مخفی بماند.
یکی از اهداف در مورد آینده مراقبت‌های بهداشتی بر فناوری متمرکز است که ضمن تجزیه و تحلیل و کمک به پزشکان برای تصمیم‌گیری سریع‌تر، بتوانند از تخصص فنی یک ارائه‌دهنده فناوری جهانی پزشکی و تخصص بالینی و پژوهشی مؤسسات معتبر ملی بهره‌مند شوند. این امر فرصتی را فراهم می‌آورد تا با هم استراتژی‌های یادگیری عمیق را برای تجزیه و تحلیل تصویربرداری‌های هوشمند و برنامه‌های پشتیبانی از تصمیم‌گیری بالینی به کار گیرند تا وعده مراقبت‌های بهداشتی دقیق را برای بیماران با نیازهای پیچیده به واقعیت تبدیل کنند.
تمرکز اولیه این هدف، ایجاد یک مجموعه از الگوریتم‌های یادگیری عمیق است که با کمک یک فناوری ابری قابل دستیابی باشد و برای اتصال دستگاه‌های تصویربرداری هوشمند به منظور شناسایی آسیب‌های ریه در بیماران آسیب‌دیده در سریع‌ترین زمان ممکن طراحی شده باشد. این پروژه از یادگیری ماشین برای تنظیم دقیق فرایند تمایز بین اسکن‌های طبیعی و غیرطبیعی، ارائه اطلاعات حساس و دقیق به پزشکان در زمان مورد نیاز در مورد بیماران در معرض خطر عوارض جدی از وضعیت تهدیدکننده زندگی و اقدامات توصیه شده استفاده می‌کند. از سوی دیگر، تجزیه‌وتحلیل پیش‌بینی‌کننده، داروهای دقیق و افزایش اتوماسیون مراقبت‌های روتین درمانی را برای موارد بعدی درمانی برنامه‌ریزی می‌نماید.
ترکیب تجزیه‌وتحلیل حاصل از یادگیری عمیق و فناوری ابری بسیار قدرتمند است؛ زیرا با گذشت زمان باهوش‌تر و کاربردی‌تر می‌شود. سرانجام، داده‌های پرونده الکترونیکی سلامت برای تقویت حساسیت الگوریتم‌ها و ابزارهای تحلیلی در الگوریتم‌های یادگیری عمیق ادغام میشوند.
رویکردهای یکپارچه مثال‌های فوق، تصمیم گیری‌های بهتر و آگاهانه‌تری توسط پزشکان و محققان ممکن می‌سازد. همچنین، در حالی‌که امکانات با هوش مصنوعی و پزشکی دقیق بی‌پایان به نظر می‌رسد، چالش‌هایی برای آموزش پزشکان درمورد این عرصه و بهینه‌سازی این داده‌ها برای استفاده بالینی پیش رو خواهد بود؛ با این‌حال، هوش مصنوعی و پزشکی دقیق موج آینده را با خود به همراه خواهد آورد.
