الذكاء الاصطناعي يدخل المجال الطبي.. بهذه الطريقة يميز الخلايا السرطانية
تاريخ النشر: 1st, September 2024 GMT
ابتكر علماء من الصين وإسبانيا نظاما يعتمد على الذكاء الاصطناعي يمكنه تمييز الخلايا السرطانية عن الخلايا السليمة، وفقا لمجلة ناتشورال العلمية.
وذكرت المجلة في تقرير، أن النظام الجديد يمكنه أيضا اكتشاف العدوى الفيروسية داخل الخلايا في مرحلة مبكرة جداً.
وبين الباحثون القائمون على النظام أن خوارزمية التعلم الآلي التي ابتكروها عند استخدامها مع الفحص المجهري عالي الدقة تعتبر أداة دقيقة جداً في كشف عدم التجانس الخلوي، وهو ما يُمكن من التمييز بين الخلايا السرطانية والخلايا الأخرى.
وأشارت المجلة إلى أن لهذه التقنية بعض القيود التي يجب التغلب عليها قبل بداية التجارب والاختبارات السريرية.
ووفقا للمجلة، فقد سبق أن أعلن الأكاديمي ألكسندر غينسبورغ مدير عام مركز غاماليا الروسي لبحوث الأوبئة والأحياء الدقيقة عن لقاح مضاد للسرطان، سيشارك الذكاء الاصطناعي في ابتكاره ويكون مخصصا لشخص معين وفقا لحالته وخصائص جسمه.
يشار إلى أن مستشفى "مايو كلينيك"، في الولايات المتحدة أعلن العام الماضي عن تطوير نموذج يعمل بالذكاء الاصطناعي للكشف عن مرض السرطان.
وقال إن الباحثين في مركز مايو كلينك الشامل للسرطان استخدموا مجموعة بيانات التصوير الأكثر شمولاً في العالم لبناء نموذج ذكاء اصطناعي متعدد القدرات أظهر إمكانية الكشف المستقل عن سرطان البنكرياس باستخدام التصوير المقطعي المحوسب القياسي عند مرحلة يكون فيها التدخل الجراحي واعداً بالعلاج.
من جانبه ذكر أجيت إتش جوينكا، وهو دكتور في الطب، واختصاصي الأشعة في مايو كلينك والباحث الرئيسي والمؤلف للدراسة، أن "هذا هو المكان الذي تظهر فيه الدراسة كمنارة للأمل".
وأضاف، "إنه يعالج تحدي الخطوة الأخيرة، وهو اكتشاف السرطان في مرحلة يكون فيها السرطان خارج نطاق اكتشاف الخبراء".
وطورت المجموعة نموذج الذكاء الاصطناعي بالاعتماد على بيانات أكثر من ثلاث آلاف مريض.
وبحسب المجلة، فإن الأهم من ذلك، هو أن النموذج يمكنه اكتشاف السرطان غير المحسوس بصرياً للبنكرياس من البنكرياس ذي المظهر الطبيعي في التصوير المقطعي المحوسب قبل التشخيص، وفي وقت مبكر جداً، بمتوسط 438 يوماً قبل التشخيص السريري.
وبين الدكتور جوينكا، "تشير هذه النتائج إلى أن الذكاء الاصطناعي لديه القدرة على اكتشاف السرطانات المخفية لدى الأفراد الذين لا تظهر عليهم أعراض، مما يسمح بالعلاج الجراحي في مرحلة لا يزال فيها العلاج ممكنا".
المصدر: عربي21
كلمات دلالية: سياسة اقتصاد رياضة مقالات صحافة أفكار عالم الفن تكنولوجيا صحة تفاعلي سياسة اقتصاد رياضة مقالات صحافة أفكار عالم الفن تكنولوجيا صحة تفاعلي تكنولوجيا علوم وتكنولوجيا علوم وتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي السرطانية الخلايا السرطانية الطب السرطان الطب الخلايا السرطانية الذكاء الاصطناعي المزيد في تكنولوجيا علوم وتكنولوجيا علوم وتكنولوجيا علوم وتكنولوجيا علوم وتكنولوجيا علوم وتكنولوجيا علوم وتكنولوجيا تكنولوجيا تكنولوجيا سياسة سياسة تكنولوجيا تكنولوجيا تكنولوجيا تكنولوجيا تكنولوجيا سياسة اقتصاد رياضة صحافة أفكار عالم الفن تكنولوجيا صحة الذکاء الاصطناعی
إقرأ أيضاً:
تعليم نماذج الذكاء الاصطناعي ما لا تعرفه
أسس فريق من باحثي معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT)، Themis AI لقياس عدم اليقين في نماذج الذكاء الاصطناعي ومعالجة فجوات المعرفة.
تُقدم أنظمة الذكاء الاصطناعي، مثل ChatGPT، إجاباتٍ تبدو معقولة لأي سؤال قد يطرح عليها. لكنها لا تكشف دائمًا عن ثغراتٍ في معارفها أو جوانبَ عدم اليقين فيها.
وقد تُسفر هذه المشكلة عن عواقب وخيمة مع تزايد استخدام أنظمة الذكاء الاصطناعي في مجالاتٍ مثل تطوير الأدوية، وقيادة السيارات ذاتية القيادة.
والآن، تُساعد Themis AI في تحديد عدم اليقين في النماذج وتصحيح النتائج قبل أن تُسبب مشاكل أكبر. ويمكن لمنصة Capsa التابعة للشركة العمل مع أي نموذج تعلُّم آلي للكشف عن النتائج غير الموثوقة وتصحيحها في ثوانٍ. وتعمل المنصة عن طريق تعديل نماذج الذكاء الاصطناعي لتمكينها من اكتشاف الأنماط في معالجة البيانات التي تُشير إلى الغموض أو عدم الاكتمال أو التحيز.
تقول دانييلا روس، المؤسس المشارك لشركة Themis AI والأستاذة في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا، والتي تشغل أيضًا منصب مديرة مختبر علوم الحاسوب والذكاء الاصطناعي في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا "الفكرة هي أخذ نموذج، ودمجه في Capsa، وتحديد أوجه عدم اليقين وأنماط فشل النموذج، ثم تحسينه"، مضيفة "نحن متحمسون لتقديم حل يُحسّن النماذج ويضمن عملها بشكل صحيح".
أسست روس شركة Themis AI عام 2021 بالتعاون مع زميلي بحث سابقين في مختبرها. ومنذ ذلك الحين، ساعدوا شركات الاتصالات في تخطيط الشبكات وأتمتتها، وساعدوا شركات النفط والغاز على استخدام الذكاء الاصطناعي لفهم الصور الزلزالية، ونشروا أبحاثًا حول تطوير روبوتات دردشة أكثر موثوقية.
يقول ألكسندر أميني، أحد الرؤساء المشاركين "نريد تمكين الذكاء الاصطناعي في التطبيقات الأكثر أهمية في كل قطاع". ويضيف "رأينا جميعًا أمثلة على هلوسة الذكاء الاصطناعي أو ارتكابه للأخطاء. ومع اتساع نطاق استخدام الذكاء الاصطناعي، قد تؤدي هذه الأخطاء إلى عواقب وخيمة. يُمكّن ثيميس أي ذكاء اصطناعي من التنبؤ بأخطائه قبل وقوعها".
مساعدة النماذج على معرفة ما تجهله
يبحث مختبر روس في عدم اليقين في النماذج منذ سنوات. في عام 2018، حصلت على تمويل لدراسة موثوقية حل قيادة ذاتية قائم على التعلم الآلي. تقول روس "هذا سياق بالغ الأهمية للسلامة، حيث يُعد فهم موثوقية النموذج أمرًا بالغ الأهمية".
في عمل منفصل، طوّر روس وأميني وزملاؤهما خوارزمية يمكنها اكتشاف التحيز العنصري والجنسي في أنظمة التعرف على الوجه، وإعادة وزن بيانات تدريب النموذج تلقائيًا، مما يُظهر أنها أزالت التحيز. عملت الخوارزمية من خلال تحديد الأجزاء غير المُمثلة من بيانات التدريب الأساسية، وتوليد عينات بيانات جديدة ومتشابهة لإعادة توازنها.
في عام 2021، أظهر المؤسسون المشاركون إمكانية استخدام نهج مماثل لمساعدة شركات الأدوية على استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بخصائص الأدوية المرشحة. وأسسوا شركة Themis AI في وقت لاحق من ذلك العام.
تؤكد روس "قد يوفر توجيه اكتشاف الأدوية الكثير من المال. كانت هذه هي حالة الاستخدام التي جعلتنا ندرك مدى قوة هذه الأداة".
تعمل Themis AI اليوم مع شركات في مجموعة متنوعة من الصناعات، والعديد من هذه الشركات تبني نماذج لغوية ضخمة. باستخدام Capsa، تتمكن هذه النماذج من تحديد مستوى عدم اليقين الخاص بها لكل ناتج.
يعتقد فريق "ثيميس" للذكاء الاصطناعي أن الشركة في وضع جيد لتحسين أحدث تقنيات الذكاء الاصطناعي المتطورة باستمرار.