Deprecated: Array and string offset access syntax with curly braces is deprecated in /home/doctorar/public_html/wp-content/plugins/wp-farsi/includes/pdate.php on line 3

Deprecated: Array and string offset access syntax with curly braces is deprecated in /home/doctorar/public_html/wp-content/plugins/wp-farsi/includes/pdate.php on line 3
پیش بینی سرطان سینه با هوش مصنوعی - هوش مصنوعی آرامیس

پیش بینی سرطان سینه با هوش مصنوعی چالش های نوینی راه به همراه داشته است.

هوش مصنوعی یا Artificial Intelligence (AI):هوش مصنوعی، کامپیوتری است که به گونه‌ای طراحی می‌شود که مانند یک انسان فکر و عمل کند.

درواقع انسان‌ها در حال کدگذاری و برنامه‌ریزی کامپیوتری برای الگوریتم‌هایی هستند که به کامپیوتر بگوید چگونه مانند یک انسان و یا حتی بهتر از انسان عمل کند،

استدلال کند و یاد بگیرد.این فناوری بر پایه رایانش ابری و کارت‌های گرافیکی بنا شده است.


متاسفانه، پیش بینی دقیق سرطان سینه در حال حاضر ممکن نیست. اما، تشخیص سرطان سینه در مراحل ابتدایی با استفاده از ماموگرافی و از سوی دیگر، انجام آزمایش های ژنتیکی برای تشخیص ژن های مرتبط با سرطان سینه، می تواند به درک بهتر و پیش بینی خطر سرطان سینه کمک کند. همچنین، عوامل خطر ابتلا به سرطان سینه شامل سن، سابقه خانوادگی، چاقی، مصرف الکل، تاریخچه بارداری و شیردهی، عدم فعالیت بدنی و … می باشد که با کاهش این عوامل، احتمال ابتلا به سرطان سینه کاهش می یابد.

یادگیری ماشین در تشخیص و درمان سرطان به عنوان یک الگوریتم هوشمند برای تشخیص و پیش‌بینی بیماری از داده‌های بیماران استفاده می‌کند. با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، می‌توان داده‌های بیماران را بررسی و تحلیل کرد و در نهایت تصمیم‌گیری‌های دقیق‌تری را برای تشخیص و درمان سرطان انجام داد. برای مثال، یک الگوریتم یادگیری ماشین می‌تواند داده‌های بیماران را بررسی کرده و به دنبال الگوهایی در داده‌ها بگردد که به تشخیص و درمان سرطان کمک می‌کند. این الگوها می‌توانند شامل فاکتورهای مختلفی باشند، از جمله سن بیمار، نوع سرطان، سطح هورمون‌ها، اندازه و محل تومور و غیره. با استفاده از این الگوریتم‌ها، پزشکان می‌توانند به دقت بیشتری سرطان را تشخیص دهند و بهترین درمان را برای بیماران در نظر بگیرند. همچنین، این الگوریتم‌ها می‌توانند به پزشکان کمک کنند تا بیشترین احتمال بروز سرطان را در بیماران پیش بینی کنند و درمان‌های احتیاطی را برای جلوگیری از بروز سرطان در آینده تجویز کنند.

دو شرکت Nvidia و AMD قوی‌ترین واحدهای پردازنده کارت‌های گرافیکی (GPU) را در جهان تولید می‌کنند.

در حال حاضر شرکت رایانش ابری فردوسی با ارائه کارت‌های گرافیک مجازی قدرتمند، با نازل‌ترین قیمت‌ها، گام بلندی در راستای پیشرفت هوش مصنوعی، پردازش داده، گیمینگ، رندرینگ و… در ایران برداشته است. ‌

یادگیری ماشین یا Machine Learning (ML):

یادگیری ماشین نوعی از هوش مصنوعی است که باعث می‌شود تا کامپیوتر بدون دخالت انسان از داده‌های مختلف بیاموزد. این داده‌ها می‌توانند متن، فیلم، عکس و… باشند.

هر چه اینفناوری در معرض داده های بیشتری قرار بگیرد، در طول زمان عملکرد بهتری خواهد داشت.

یادگیری عمیق یا Deep Learning (DL):

یادگیری عمیق زیرمجموعه ای از ML است که از شبکه های عصبی مصنوعی ساخته شده است. این شبکه بر اساس نحوه پردازش مغز انسان عمل می‌کند و می‌تواند حجم عظیمی از اطلاعات را طبقه‌بندی و مدل‌سازی کند.

همان ابزار هوش مصنوعی که توسط دانشگاه نیویورک ساخته شده است قادر به کاهش ۲۷ درصدی تعداد نمونه‌های بافت و بیوپسی‌های لازم برای تأیید تومور است.

از آنجایی که بافت سینه زنان به سه نوع متراکم، معمولی و چرب طبقه‌بندی می‌شود، آزمایش ماموگرافی در بسیاری از مواقع در تشخیص بافت متراکم و خوش‌خیم سینه از غده بدخیم دچار خطا می‌شد.

از طرفی زنان با بافت سینه متراکم، سه تا شش برابر زنان با سینه چرب، و دو برابر زنان با بافت سینه معمولی در معرض ابتلا به سرطان هستند.

بنابراین پیشرفت این فناوری در تشخیص دقیق سرطان سینه بسیار حائز اهمیت است.

دکتر کریستوف گراس، محقق ارشد این مطالعه گفت:«مطالعه ما نشان می‌دهد که چگونه هوش مصنوعی می‌تواند به رادیولوژیست‌هایی که معاینات اولتراسوند پستان را می‌خوانند، کمک کند تا تنها مواردی را که نشانه‌های واقعی سرطان سینه را نشان می‌دهند را تشخیص دهند و از تأیید بیوپسی در مواردی که به نظر می‌رسد خوش‌خیم هستند، اجتناب کنند.»

هوش مصنوعی در تشخیص سرطان سینه پیش بینی سرطان سینه:مدل‌های پیش‌بینی به یک عنصر حیاتی در درمان سرطان تبدیل شده‌اند. با شناسایی عوامل خطرناک، مدل‌های پیش‌بینی‌کننده می‌توانند احتمال ابتلای فرد به سرطان‌های خاص را تعیین کنند.

سپس متخصصان پزشکی می توانند بیماران را تشویق کنند تا در استراتژی‌های مراقبت پیشگیرانه شرکت کنند.به گفته محققان دانشگاه هاوایی، یادگیری عمیق می‌تواند بین ماموگرافی زنانی که بعداً به سرطان سینه مبتلا می‌شوند و زنانی که به سرطان سینه مبتلا نمی‌شوند، تمایز قائل شود.

اگرچه قبل از این با سنجش تراکم سینه می‌شد تا حدودی خطر ابتلا به سرطان سینه را پیش‌بینی کرد، اما محققان دانشگاه هاوایی به دنبال روش دقیق‌تری بودند.

همان ابزار هوش مصنوعی که توسط دانشگاه نیویورک ساخته شده است قادر به کاهش ۲۷ درصدی تعداد نمونه‌های بافت و بیوپسی‌های لازم برای تأیید تومور است.

از آنجایی که بافت سینه زنان به سه نوع متراکم، معمولی و چرب طبقه‌بندی می‌شود، آزمایش ماموگرافی در بسیاری از مواقع در تشخیص بافت متراکم و خوش‌خیم سینه از غده بدخیم دچار خطا می‌شد.

از طرفی زنان با بافت سینه متراکم، سه تا شش برابر زنان با سینه چرب، و دو برابر زنان با بافت سینه معمولی در معرض ابتلا به سرطان هستند.

بنابراین پیشرفت این فناوری در تشخیص دقیق سرطان سینه بسیار حائز اهمیت است.

دکتر کریستوف گراس، محقق ارشد این مطالعه گفت:«مطالعه ما نشان می‌دهد که چگونه هوش مصنوعی می‌تواند به رادیولوژیست‌هایی که معاینات اولتراسوند پستان را می‌خوانند، کمک کند تا تنها مواردی را که نشانه‌های واقعی سرطان سینه را نشان می‌دهند را تشخیص دهند و از تأیید بیوپسی در مواردی که به نظر می‌رسد خوش‌خیم هستند، اجتناب کنند.»

هوش مصنوعی در تشخیص سرطان سینه پیش بینی سرطان سینه:مدل‌های پیش‌بینی به یک عنصر حیاتی در درمان سرطان تبدیل شده‌اند.

با شناسایی عوامل خطرناک، مدل‌های پیش‌بینی‌کننده می‌توانند احتمال ابتلای فرد به سرطان‌های خاص را تعیین کنند. سپس متخصصان پزشکی می توانند بیماران را تشویق کنند تا در استراتژی‌های مراقبت پیشگیرانه شرکت کنند.

به گفته محققان دانشگاه هاوایی، یادگیری عمیق می‌تواند بین ماموگرافی زنانی که بعداً به سرطان سینه مبتلا می‌شوند و زنانی که به سرطان سینه مبتلا نمی‌شوند، تمایز قائل شود.

اگرچه قبل از این با سنجش تراکم سینه می‌شد تا حدودی خطر ابتلا به سرطان سینه را پیش‌بینی کرد، اما محققان دانشگاه هاوایی به دنبال روش دقیق‌تری بودند.

روش‌های مرسوم ارزیابی خطر سرطان پستان با استفاده از عوامل خطر بالینی چندان مؤثر نبوده است.

ما فکر می‌کردیم که در تصویر چیزی بیش از تراکم سینه وجود دارد که برای ارزیابی خطر مفید است.»

وی در ادامه افزود: «نتایج آزمایشات‌مان نشان داد که سیگنال اضافی که ما با هوش مصنوعی دریافت می‌کنیم، تخمین بهتری از خطر ابتلا به سرطان، نسبت به غربالگری ارائه می‌دهد.

پیش بینی سرطان سینه با هوش مصنوعی این به ما کمک کرد تا هدف بعدی خود را بر روی پیش‌بینی و طبقه بندی زنان به سرطان پستان خطر کم یا پرخطر بگذاریم.»

درمان سرطان پروستات با هوش مصنوعیبهره‌وری از هوش مصنوعی درمان سرطان پروستاتپس از تشخیص سرطان، مرحله درمان مهم‌ترین بخش است.

این درمان می‌تواند با پیش‌بینی نحوه درمان موثرتر واقع شود. امروزه هوش مصنوعی قادر است تا با بررسی‌های ژنتیکی، بهترین گزینه دارویی را به بیماران ارائه دهد.سرطان پروستات در میان مردان، بسیار شایع است. این بیماری تهاجمی باعث مرگ ومیر دوسوم بیماران پروستاتی است.

گاهی استفاده از داروهای متنوع نه تنها باعث بهبود بیمار نمی‌گردد بلکه عوارض جانبی متفاوتی نیز ایجاد می‌کنند.

محققان دانشگاه هاروارد توانسته‌اند با بررسی 22 ژن فعال در تومورهای پروستاتی و تجزیه و تحلیل RNA استخراج شده از نمونه بیوپسی های بیماران، یک برنامه یادگیری عمیق به منظور تجویز مناسب‌ترین دارو به بیماران پروستاتی طراحی کنند.

تمام این موارد گوشه‌ای از پیشرفت علم در تشخیص و درمان سرطان است. کاربرد هوش مصنوعی در تشخیص سرطان دهانه رحم، ریه، سلول‌های مغزی و… نیز به اثبات رسیده است.

اما چیزی که در ورای هوش مصنوعی باعث این حجم از فضای اطلاعاتی می‌شود، رایانش ابری نام دارد. در ادامه به توضیح کوتاهی از کاربرد رایانش ابری در هوش مصنوعی در دنیای پزشکی می‌پردازیم.

No responses yet

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

error: Content is protected !!

Notice: ob_end_flush(): failed to send buffer of zlib output compression (1) in /home/doctorar/public_html/wp-includes/functions.php on line 5309

Notice: ob_end_flush(): failed to send buffer of zlib output compression (1) in /home/doctorar/public_html/wp-includes/functions.php on line 5309