هوش مصنوعی به کمک تشخیص آلزایمر می‌آید
به گزارش ایتنا از مهر، این مدل‌های تخصصی هوش مصنوعی همچنین می‌توانند به مدیریت مؤثرتر بیماری‌هایی از جمله صرع، پارکینسون و سایر بیماری‌های حوزه مغز و اعصاب منجر شوند و به سرعت تأثیر داروهای ضدتشنج جدید یا سایر درمان‌های نوین را ارزیابی نمایند.
اگرچه مزایای هوش مصنوعی در حوزه نورولوژی هنوز در مراحل ابتدایی توسعه قرار دارد، اما کارشناسان تردیدی ندارند که فعالیت کلینیک‌های نورولوژی در بازه ۱۰ تا ۱۵ سال آینده احتمالاً به شکلی کاملاً متفاوت از امروز خواهد بود. خبرنگار مهر در این نوشتار کوتاه به بررسی دیدگاه کارشناسان، ابزارهای فناورانه و مصادیق کاربردهای هوش مصنوعی در پیشگیری، تشخیص و درمان بیماری‌های مغز و اعصاب می‌پردازد.
دیدگاه متخصصان نورولوژی درباره هوش مصنوعی
به گفته متخصصان نورولوژی و محققان زیست‌پزشکی که در سمپوزیوم «کاربردهای کنونی و آینده هوش مصنوعی در مراقبت‌های نورولوژیک» در ۱۴۹ مین نشست سالانه انجمن نورولوژیک آمریکا (ANA) سخنرانی کردند، هوش مصنوعی به زودی آماده می‌شود تا مراقبت از بیماری‌های نورولوژیک را با طیف گسترده‌ای از امکانات جدید، از تشخیص تومورهایی غیرقابل شناسایی توسط انسان تا استفاده از دستگاه‌های کاشتنی برای مدیریت شرایط بیماری و تحلیل داده‌های هزاران نفر برای توسعه درمان‌های جدید، متحول سازد.
در حالی که سال‌هاست هوش مصنوعی برای تحلیل داده‌های این حوزه پزشکی مورد استفاده قرار می‌گیرد، این فناوری در آستانه دستیابی به پیشرفت‌های واقعی در پیشگیری، تشخیص و درمان اختلالات نورولوژیک از جمله پارکینسون، آلزایمر، صرع و سکته مغزی است. یکی از مزایای اصلی هوش مصنوعی پیشرفته، پیش‌بینی احتمال بروز اختلال محسوب می‌شود که می‌تواند به پیشگیری از برخی شرایط نورولوژیک کمک شایان توجهی کند و با اطمینان از آغاز درمان در مراحل ابتدایی، شدت بیماری را کاهش دهد.
دکتر الیزابت رأس، رئیس انجمن نورولوژیک آمریکا و مدیر مرکز نوروژنتیک در دانشگاه وایل کرنل نیویورک که یکی از پیشگامان ایده استفاده از هوش مصنوعی برای مدیریت بیماری‌های مغز و اعصاب به شمار می‌رود، در این خصوص گفت: «چشم‌انداز ما از آینده شامل همه قابلیت‌ها، از ادغام ماشین با مغز برای درمان اختلالات حرکتی گرفته تا روش‌های یادگیری عمیق قدرتمند می‌شود. قابلیت‌هایی که حجم عظیمی از داده‌ها را تحلیل و اطلاعات تصاویر مغزی، داده‌های بالینی، ژنتیکی و پروتئینی را ترکیب کرده و ارزیابی دقیقی از سلامت فرد و خطرات بیماری‌های پیچیده نورولوژیک مانند آلزایمر به دست آورند.»
دکتر کاسی میچل، استاد یار دانشگاه جورجیا تک و دانشکده پزشکی دانشگاه اموری ایالت آتلانتای آمریکا نیز اظهار داشت: «هوش مصنوعی با کمک به پزشکان و محققان و نه جایگزینی آن‌ها، کیفیت مراقبت‌ها را بهبود خواهد بخشید و یک چشم‌انداز جدید ارائه خواهد کرد که لایه‌ها و انواع مختلف داده‌ها را به پیش‌بینی‌های بالینی شخصی یا پیش‌بالینی ترکیب می‌کند.»
قابلیت‌های فناورانه در حال توسعه برای مدیریت اختلالات مغز و اعصاب
روند توسعه فناوری هوش مصنوعی که با عرضه عمومی «ChatGPT» آغاز شد، تا به امروز همچنان با قدرت ادامه دارد. در این میان، ابزارهای پزشکی مبتنی بر هوش مصنوعی، یکی از نقاط تمرکز اصلی توسعه‌دهندگان این فناوری به شمار می‌روند. از همین روی، هم اکنون اشکال مختلفی از این فناوری نوظهور با هدف بهبود شرایط نورولوژیک بیماران، در حال استفاده یا توسعه هستند. در این بخش به مرور برخی از قابلیت‌های هوش مصنوعی دارای کاربرد برای مدیریت بیماری‌های نورولوژیک می‌پردازیم.
یادگیری ماشین
یادگیری ماشین یکی از زیرشاخه‌های هوش مصنوعی است که به رایانه‌ها این امکان را می‌دهد تا بدون نیاز به برنامه‌ریزی دقیق و از پیش تعیین‌شده، از داده‌های در اختیارشان بیاموزند و بهبود یابند. در حوزه پزشکی، یادگیری ماشین توانایی آن را دارد که حجم عظیمی از داده‌های پزشکی شامل پرونده‌های بیمار، نتایج آزمایش‌ها را تحلیل کند. از همین روی، این فناوری می‌تواند با شناسایی الگوهای مخفی در این داده‌ها، به پزشکان کمک کند تا تشخیص دقیق‌تری ارائه دهند و درمان‌های مؤثرتری را پیشنهاد کنند.
به عنوان مثال، یادگیری ماشین در زمینه مدیریت بیماری صرع، می‌تواند زمان و هزینه‌های مورد نیاز برای توسعه داروهای ضدتشنج را به شکل چشمگیری کاهش دهد. این فناوری از طریق تحلیل داده‌های حاصل از آزمایش‌های بالینی و تجربیات بیماران، الگوهایی را شناسایی می‌کند که نشان می‌دهد کدام داروها برای کدام گروه‌های بیماران مؤثرتر است و کدام گزینه‌ها نتیجه مطلوب ندارند.
علاوه بر این، یادگیری ماشین می‌تواند در پیش‌بینی‌های پیشگیرانه نیز مؤثر باشد. این فناوری می‌تواند با تجزیه و تحلیل داده‌های بیماران مبتلا به بیماری‌های نورولوژیک، پیش‌بینی کند که آیا یک بیمار در معرض خطر توسعه بیماری‌های خاص مانند پارکینسون یا آلزایمر قرار دارد؟ و چه اقداماتی می‌تواند از بروز یا پیشرفت این بیماری‌ها جلوگیری کند؟
یادگیری عمیق
یادگیری عمیق، یکی از زیرمجموعه‌های یادگیری ماشین است که بر اساس شبکه‌های عصبی مصنوعی عمل می‌کند و قادر به تحلیل و شناسایی داده‌های پیچیده است. کاربرد این فناوری به ویژه در تحلیل تصاویر پزشکی بسیار مؤثر است. یکی از چالش‌های عمده در حوزه نورولوژی، تشخیص دقیق و سریع مشکلات و ناهنجاری‌های مغزی است که ممکن است برای انسان قابل مشاهده و تشخیص نباشد.
یادگیری عمیق با استفاده از کلان‌داده‌های پزشکی و تصاویر هزاران بیمار، قادر است ناهنجاری‌هایی مانند لخته‌های خونی یا منابع سکته مغزی را شناسایی کند؛ مواردی که در تشخیص‌های سنتی ممکن است از دید پزشک پنهان بماند.
به عنوان مثال، یادگیری عمیق می‌تواند در تشخیص زودهنگام آلزایمر، با تحلیل تصاویر مغزی به شناسایی علائمی مانند پلاک‌های آمیلوئید که نشانه‌های اولیه بیماری هستند، کمک کند. این فناوری با دقت بسیار بالا می‌تواند اطلاعاتی را ارائه دهد که کشف آن‌ها حتی برای متخصصان باتجربه هم چالش‌برانگیز است.
پردازش زبان طبیعی
پردازش زبان طبیعی به رایانه‌ها این امکان را می‌دهد که زبان انسانی را درک و تحلیل کرده و به طور مؤثر به آن پاسخ دهند. در پزشکی نورولوژیک، پردازش زبان طبیعی می‌تواند به طور خاص در دستگاه‌های پوشیدنی و کاشتنی به کار رود تا به بیماران و پزشکان بازخورد بلادرنگ علائم را ارائه دهد. به عنوان مثال، در بیماران مبتلا به پارکینسون، دستگاه‌های کاشتنی که با استفاده از پردازش زبان طبیعی به تحلیل زبان بدن و دستورات گفتاری بیماران می‌پردازند، می‌توانند در بهبود کنترل حرکت و کاهش لرزش‌های غیرارادی کمک کنند.
علاوه بر این، این فناوری می‌تواند داده‌های بسیاری را که از مکالمات پزشک با بیمار به دست می‌آید، تجزیه و تحلیل کرده و خلاصه‌ای از اطلاعات پزشکی را در قالب گزارش به متخصصان ارائه دهد. این قابلیت نه تنها در صرفه‌جویی زمان مؤثر است، بلکه می‌تواند به بهبود دقت و شفافیت در مدیریت درمان بیماران نیز منجر شود.
رباتیک
رباتیک نیز یکی از فناوری‌های کلیدی است که می‌تواند تحولات بزرگی در درمان بیماری‌های نورولوژیک ایجاد کند. ربات‌ها در حوزه جراحی‌های مغزی، این قابلیت را دارند که دقت عمل جراحان را افزایش داده و به انجام جراحی‌های پیچیده و دقیق، مانند جراحی‌های مغز برای بیماران مبتلا به اختلالات نورولوژیک، کمک کنند. ربات‌ها همچنین قادر به انجام حرکات دقیق‌تر هستند و همین امر به جراحان امکان می‌دهد که جراحی‌های مغزی را با کمترین آسیب به بافت‌های سالم انجام دهند.
علاوه بر این، فناوری رباتیک می‌تواند در بهبود کیفیت زندگی بیماران نورولوژیک نقشی به سزا ایفا کند. ربات‌های همیار می‌توانند برای بیماران مبتلا به آلزایمر، به عنوان همراهی هوشمند عمل کرده و به آن‌ها کمک کنند تا کارهای روزمره خود را بهتر انجام دهند. این ربات‌ها می‌توانند به بیماران یادآوری کنند که داروهای خود را مصرف کنند، اشیا گم‌شده را بیابند یا حتی با آن‌ها تعاملات اجتماعی برقرار کنند. از همین روی، این فناوری سبب افزایش استقلال بیماران و کاهش نیاز به مراقبت‌های انسانی می‌شود.
همکاری جهانی برای تشخیص زودهنگام زوال عقل با هوش مصنوعی
محققان در تاریخ ۹ سپتامبر با انتشار یک نقله علمی در وبگاه ژورنال علمی «Nature»، اعلام کردند که با استفاده از هوش مصنوعی به پیشرفت‌های قابل توجهی در تشخیص زودهنگام بیماری پارکینسون دست یافته‌اند. متخصصان در این پژوهش از یادگیری عمیق چندوجهی و هوش مصنوعی تبیین‌پذیر برای شناسایی مراحل اولیه بیماری پارکینسون استفاده کرده‌اند. این مطالعه نشان داد که نواحی مانند لوب گیجگاهی راست و پیشانی چپ به عنوان نشانگرهای احتمالی مرحله اولیه بیماری پارکینسون عمل می‌کنند؛ دستاورد جدیدی که با استفاده از هوش مصنوعی در این حوزه به دست آمده است. این یافته‌ها نشان‌دهنده توانایی بالقوه این مدل‌ها در تشخیص زودهنگام و پیش‌بینی زیرشاخه‌های پارکینسون است و می‌تواند راه را برای توسعه ابزارهای تشخیصی نوآورانه و پزشکی دقیق هموار کند.
علاوه بر این، محققان دانشگاه‌های ادینبورگ و داندی اسکاتلند، اخیراً اعلام کردند که با استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در حال توسعه ابزاری برای پیش‌بینی خطر ابتلاء به زوال عقل هستند. بر اساس گزارش‌های منتشر شده، این تیم از داده‌های اسکن‌های مغزی متعلق به ۱.۶ میلیون تصویر از بیماران اسکاتلندی بین سال‌های ۲۰۰۸ تا ۲۰۱۸ استفاده می‌کند. پروژه تحقیقاتی مذکور بخشی از همکاری جهانی «NEURii» است که با حمایت سازمان‌های معتبر و با هدف تسریع در تشخیص زودهنگام بیماری‌هایی مانند آلزایمر و توسعه درمان‌های دقیق‌تر برای انواع مختلف زوال عقل صورت می‌گیرد.
مسیر طولانی توسعه هوش مصنوعی در بخش نورولوژی
توسعه هوش مصنوعی در بخش نورولوژی به دلیل پیچیدگی‌های بی‌نظیر مغز و اعصاب، مسیری نسبتاً طولانی و دشوار را در پیش دارد. برخلاف حوزه‌های دیگر مانند نارسایی‌های قلب و دیابت که کاربرد دستگاه‌های هوشمند کاشتنی و پوشیدنی در آن‌ها به موفقیت‌های قابل توجهی دست یافته‌اند، هوش مصنوعی در بخش نورولوژی همچنان در مراحل اولیه خود قرار دارد. یکی از مهم‌ترین چالش‌ها در این مسیر، درک کامل و دقیق از نحوه عملکرد مغز و همچنین حجم و پیچیدگی داده‌های حاصل از آزمایش‌های نورولوژیک است.
با این حال تا به امروز تلاش‌های زیادی در راستای توسعه این فناوری‌ها صورت گرفته است. ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند به زودی به بیماران کمک کنند تا به صورت لحظه‌ای شرایط خود را مدیریت کنند و به پزشکان نیز امکان دهند تا بر اساس بازخورد فوری و دقیق این دستگاه‌ها، درمان‌های بهینه‌تری را برای بیماران تجویز کنند.
