هوش مصنوعی رقیب پزشکان در تشخیص تومورهای ریه

در سال‌های اخیر، فناوری هوش مصنوعی با سرعتی چشم‌گیر در حال نفوذ به حوزه پزشکی است. یکی از جدیدترین پیشرفت‌ها، توسعه ابزاری هوشمند برای تشخیص دقیق‌تر و سریع‌تر تومورهای ریه در اسکن‌های سی‌تی‌اسکن است. این فناوری که با نام iSeg معرفی شده، توانسته است در تشخیص تومورهایی که برخی پزشکان از آن غافل مانده‌اند، عملکردی حتی بهتر از انسان داشته باشد. در ادامه با جزئیات این دستاورد مهم علمی آشنا می‌شوید.

iSeg؛ تحول در ترسیم تومور برای پرتودرمانی دقیق‌ تر

تشخیص صحیح موقعیت و مرزهای تومور ریه، گامی حیاتی در موفقیت درمان به‌ویژه در پرتودرمانی محسوب می‌شود. کوچک‌ترین اشتباه در این مرحله می‌تواند باعث آسیب به بافت سالم یا عدم نابودی کامل سلول‌های سرطانی شود. روش سنتی ترسیم تومور که توسط پزشکان به‌صورت دستی انجام می‌شود، ضمن وقت‌گیر بودن، دقت یکنواختی ندارد و می‌تواند نقاط حیاتی را نادیده بگیرد.

اکنون پژوهشگران مرکز پزشکی نورث‌وسترن در آمریکا، ابزاری نوین به نام iSeg طراحی کرده‌اند که با بهره‌گیری از یادگیری عمیق، تومورهای ریه را با دقت بالا و به‌صورت سه‌بعدی از روی تصاویر سی‌تی‌اسکن شناسایی می‌کند. این ابزار نه‌تنها با دقت پزشکان رقابت می‌کند، بلکه در بسیاری از موارد، نواحی بیشتری از تومور را تشخیص داده است.

توانایی منحصر به‌ فرد iSeg در تشخیص تومورهای متحرک

برخلاف ابزارهای هوش مصنوعی قبلی که تصاویر ثابت را تحلیل می‌کردند، iSeg نخستین سامانه‌ای است که تومورها را در حالت پویا و هم‌زمان با حرکات تنفسی بیمار شناسایی می‌کند. این ویژگی برای پرتودرمانی بسیار ارزشمند است، زیرا در بسیاری از بیماران، به‌ویژه مبتلایان به سرطان ریه، حرکات طبیعی بدن می‌تواند باعث جابجایی تومور در لحظه تصویربرداری شود.

حدود نیمی از بیماران مبتلا به سرطان در ایالات متحده در طول درمان خود نیاز به پرتودرمانی دارند. استفاده از فناوری‌هایی مانند iSeg می‌تواند دقت هدف‌گیری پرتوها را افزایش داده، میزان خطا را کاهش دهد و عوارض جانبی را به حداقل برساند.

روش آموزش iSeg و نتایج عملکرد آن

برای آموزش این مدل هوش مصنوعی، از صدها تصویر سی‌تی‌اسکن واقعی بیماران سرطانی استفاده شده است. داده‌ها شامل ترسیم‌های دقیق پزشکان متخصص بر روی تومورها بوده و به الگوریتم کمک کرده تا الگوهای تومور را به‌خوبی بیاموزد.

در مرحله آزمایشی، iSeg روی تصاویر بیماران جدید تست شد. عملکرد این ابزار در تمام دسته‌بندی‌های تصویر‌برداری برابر با سطح تخصصی پزشکان ارزیابی شده و در مواردی حتی بهتر عمل کرده است. برخی از نواحی‌ای که توسط iSeg شناسایی شدند، در ترسیم دستی پزشکان نادیده گرفته شده بودند.

به گفته محققان، نادیده گرفتن این نواحی می‌توانست تأثیر منفی بر روند درمان و نتایج بالینی داشته باشد. بنابراین، وجود این سیستم به عنوان یک مکمل برای تیم پزشکی می‌تواند نقش مهمی در افزایش دقت و کاهش خطا ایفا کند.

اهمیت هوش مصنوعی در استاندارد سازی مراقبت‌ های پزشکی

ترسیم دستی تومورها توسط پزشکان، بسته به تجربه، آموزش و سطح تخصص می‌تواند تفاوت زیادی داشته باشد. این موضوع به‌ویژه در بیمارستان‌ها یا مراکز درمانی با منابع کمتر، منجر به ایجاد نابرابری در کیفیت درمان می‌شود. ابزارهایی مانند iSeg این فرصت را ایجاد می‌کنند که دقت تشخیص و درمان در تمام مراکز، از جمله بیمارستان‌های کوچک یا مناطق کم‌برخوردار، به سطح استاندارد نزدیک شود.

دکتر «سگنیک سارکار»، پژوهشگر اصلی این پروژه، معتقد است که iSeg با خودکارسازی فرآیند ترسیم تومور، می‌تواند تأخیرهای درمانی را کاهش داده، عدالت درمانی را افزایش دهد و بهبود نتایج درمانی بیماران را در پی داشته باشد.

گام‌ های بعدی برای توسعه iSeg در درمان انواع دیگر سرطان

در حال حاضر، iSeg در محیط‌های بالینی واقعی در حال آزمایش است تا میزان اثربخشی آن در تعامل با پزشکان به‌صورت زنده نیز بررسی شود. تیم تحقیقاتی همچنین قصد دارد این فناوری را برای تشخیص تومور در اندام‌های دیگر مانند کبد، مغز و پروستات توسعه دهد.

علاوه بر این، برنامه‌هایی برای سازگاری iSeg با دیگر روش‌های تصویربرداری مانند MRI و PET در دست اجرا است. امکان دریافت بازخورد مستقیم از کاربران نیز یکی دیگر از اهداف آتی توسعه‌دهندگان این سامانه است تا فرآیند بهبود آن دائماً ادامه یابد.

نتیجه‌ گیری

پیشرفت‌هایی مانند iSeg نشان می‌دهند که هوش مصنوعی می‌تواند نقش کلیدی در دقت‌بخشی به تشخیص سرطان و بهبود کیفیت درمان ایفا کند. هرچند این ابزار جایگزین پزشک نمی‌شود، اما می‌تواند به عنوان دستیار هوشمند و دقیق در کنار تیم درمان، ضریب خطا را کاهش دهد و امید به زندگی را افزایش دهد.

نتایج این پژوهش مهم در ژورنال علمی npj Precision Oncology منتشر شده و می‌تواند پایه‌گذار نسل آینده‌ای از ابزارهای تشخیص دقیق و شخصی‌سازی‌شده سرطان باشد.