هوش مصنوعی در پزشکی، تحولی عظیم در درمان بیماری ها!
هوش مصنوعی

هوش مصنوعی در پزشکی، تحولی عظیم در درمان بیماری ها! 

 

سلام دوستان. امروز میخوام یه مطلب جالب تحویلتون بدم که از خوندنش لذت ببرین. یقینا چیز های زیادی ازش یاد می گیرید.در مورد هوش مصنوعی در پزشکی!


هوش مصنوعی ساختگی ؛ تکنولوژی تقلبی که تنها با کمک انسان به بار می نشیند!!! 

بازی sky:children of light ، تجربه ای نوین در بازی های موبایل! 


عرض شود خدمت شما که مطلب امروز من، در مورد هوش مصنوعی و کاربردش در پزشکی، داروسازی، درمان و امثالهم هستش.بعد از خوندن این مقاله، برامون کامنت بزارید و نظرتون رو بگید.این موجب دلگرمی ماست.

استفاده از هوش مصنوعی در پزشکی

 

هوش مصنوعی برای تشخیص ، توسعه دارو ، شخصی سازی درمان و ویرایش ژن

ماشین یادگیری الگوریتم، پیشرفتهای چشمگیری در بازده دارویی و بیوتکنولوژی داشته است. این مقاله خلاصه 4 برنامه برتر هوش مصنوعی در داروهای تجربی می باشد:

1 – تشخیص دادن بیماری ها

تشخیص صحیح بیماری ها سالها آموزش پزشکی را می طلبد. حتی پس از آن ، تشخیص اغلب یک روند سخت و زمان بر است. در بسیاری از زمینه ها ، تقاضا برای کارشناسان بسیار فراتر از میزان عرضه موجود است. این امر پزشکان را تحت فشار قرار می دهد و اغلب تشخیص بیماری را برای نجات دهنده‌ی زندگی (پزشک) به تأخیر می اندازد.

ماشین یادگیری، اخیراً پیشرفتهای چشمگیری در تشخیص خودکار بیماری ها ، و ارزان تر و در دسترس تر شدن تشخیص ها داشته اند.

 

چگونه ماشین ها می توانند تشخیص دهند

ماشین های یادگیری الگوریتم می توانند یاد بگیرند که الگوهای مشابه با روشی که پزشکان آنها را مشاهده می کنند ، ببینند. یک تفاوت اساسی در این است که الگوریتم ها برای یادگیری به مثال های قوی و قابل اعتماد زیادی نیاز دارند – هزاران هزار نفر. و این مثال ها باید به صورت منظم برنامه ریزی و کد نویسی (دیجیتالی) شوند – دستگاه ها نمی توانند خطوط کتابهای درسی را بخوانند.

بنابراین ماشین یادگیری مخصوصاً در جا هایی که اطلاعات تشخیصی را که پزشک معاینه می کند دیجیتالی شده اند و این بسیار مفید است.

مانند:

-تشخیص سرطان ریه یا سکته مغزی مبتنی بر CT اسکن

-ارزیابی خطر سکته ناگهانی قلبی یا سایر بیماریهای قلبی مبتنی بر الکتروکاردیوگرام (قلب نگاره) و تصاویر MRI قلبی، طبقه بندی ضایعات پوستی در تصاویر پوستی، نشانگرهای رتینوپاتی دیابتی در تصاویر چشم

از آنجا که تعداد زیادی از داده های خوب در این موارد وجود دارد ، الگوریتم ها به اندازه متخصصان در تشخیص بیماری بسیار خوب عمل می کنند. تفاوت این است: الگوریتم می تواند در کسری از ثانیه نتیجه گیری کند ، و می توان آن را در سراسر جهان ارزان قیمت تکثیر کرد. به زودی همه افراد در همه جا می توانند به همان کیفیتی از کارشناس ارشد تشخیص رادیولوژی و با قیمت پایین دسترسی داشته باشند.

 

به زودی تشخیص های پیشرفته هوش مصنوعی انجام می شود

کاربرد ماشین یادگیری الگوریتم در تشخیص به تازگی آغاز شده است. این امر، نوید دهنده استفاده از هوش مصنوعی در پزشکی می باشد. سیستمهای بلندپروازانه تر شامل چندین منبع داده (CT ، MRI ، ژنومیک و پروتئومیکس ، داده های بیمار و حتی پرونده های دست نویس) در ارزیابی یک بیماری یا پیشرفت آن هستند.

 

هوش مصنوعی (AI) به زودی جایگزین پزشکان نمی شود.

بعید نیست که هوش مصنوعی به طور کامل جایگزین پزشکان شود. درعوض ، از سیستم های AI برای برجسته کردن ضایعات بدخیم بالقوه یا الگوهای قلبی خطرناک برای متخصص استفاده خواهد شد . به این صورت که به پزشک اجازه می دهد تا بر تفسیر آن سیگنال ها تمرکز کند. این یکی از موارد استفاده از هوش مصنوعی در پزشکی است.

 

2- داروها را سریعتر توسعه دهید

 

یکی دیگر از موارد استفاده از هوش مصنوعی در پزشکی و بهره گیری از آن برای درمان بیماری، تولید دارو  می باشد که یک فرایند بسیار گران است. بسیاری از فرآیندهای تحلیلی درگیر در تولید دارو با ماشین یادگیری می توانند کارآمدتر شوند. این امر می تواند سالها کار و صدها میلیون سرمایه گذاری را از بین ببرد.

AI قبلاً با موفقیت در 4 مرحله اصلی در تولید دارو استفاده شده است:

مرحله 1: شناسایی اهداف مداخله

 مرحله 2: کشف کاندیداهای مواد مخدر

 مرحله 3: سرعت بخشیدن به کارآزمایی های بالینی

مرحله 4: یافتن نشانگرهای زیستی برای تشخیص بیماری

با ما همراه باشید با توضیح مختصر این چهار مورد که از موارد بهره گیری از هوش مصنوعی در پزشکی هستند:

مرحله 1: اهداف مداخله را مشخص کنید

اولین قدم در تولید دارو ، شناخت منشأ بیولوژیکی یک بیماری (مسیرها) و همچنین مکانیسم های مقاومت آن است. سپس شما باید اهداف خوبی را (به طور معمول پروتئین) برای درمان بیماری شناسایی کنید. در دسترس بودن گسترده تکنیک های با توان بالا ، مانند غربالگری موی کوتاه RNA (shRNA) و توالی عمیق ، مقدار داده های موجود برای کشف مسیرهای هدف زنده را به میزان زیادی افزایش داده است. با این حال ، با تکنیک های سنتی ، ادغام تعداد زیاد و تنوع منابع داده ها و سپس یافتن الگوهای مربوطه ، هنوز هم یک چالش است.

ماشین های یادگیری الگوریتم می توانند به راحتی تمام داده های موجود را تجزیه و تحلیل کنند و حتی می توانند یاد بگیرند که به طور خودکار پروتئین های خوب و کارامد را نیز شناسایی کنند. این یکی از مواردی است که باعث استفاده بیشتر از هوش مصنوعی در پزشکی شده.

مرحله 2: نامزدهای مواد مخدر را کشف کنید

در مرحله بعد ، باید ترکیبی پیدا کنید که بتواند با روش مورد نظر با مولکول هدف مشخص شده در تعامل باشد. این شامل غربالگری تعداد زیادی از ترکیبات بالقوه هزاران یا حتی میلیون ها نفر برای تأثیر آنها بر روی هدف (وابستگی) می شود ، به این ترتیب عوارض جانبی غیر هدف آنها (سمیت) را ذکر نمی کند. این ترکیبات می توانند طبیعی ، مصنوعی یا مهندسی زیستی باشند.

با این حال ، نرم افزارهای فعلی هوش مصنوعی در پزشکی، غالباً نادرست هستند و پیشنهادهای بد زیادی (مثبت کاذب) ایجاد می کنند بنابراین مدت زمان بسیار زیادی طول می کشد تا آن را به بهترین کاندیداهای دارویی (که به عنوان سرب شناخته می شود) محدود کنید. این موضوع می تواند باعث کاهش بهره گیری از هوش مصنوعی در پزشکی شود.

ماشین های یادگیری الگوریتم همچنین می تواند در اینجا کمک کند: آنها می توانند یاد بگیرند که مناسب بودن یک مولکول را بر اساس اثر انگشت ساختاری و توصیف کننده های مولکولی پیش بینی کنند. سپس آنها میلیون ها مولکول بالقوه را برانگیخته می کنند و همه آنها را به بهترین گزینه ها فیلتر می کنند. مواردی که دارای حداقل عوارض جانبی نیز هستند. این امر در نتیجه موجب صرفه جویی زیادی در وقت طراحی دارو می شود.

مرحله 3: آزمایشات بالینی را سریع کنید

یافتن نامزد های مناسب برای آزمایش های بالینی کار دشواری است. اگر نامزد های اشتباهی را انتخاب کنید ، پروسه را طولانی تر می کند و هزینه و زمان زیادی را صرف می کند.

ماشین یادگیری می تواند با شناسایی خودکار گزینه ها و نامزد های مناسب و همچنین اطمینان از توزیع صحیح برای گروه های شرکت کننده در کارآزمایی ، در طراحی کارآزمایی بالینی سرعت ببخشد. الگوریتم ها می توانند به شناسایی الگویی که نامزدهای خوب را از بد جدا می کند ، کمک کنند. آنها همچنین می توانند به عنوان یک سیستم هشدار دهنده زودرس برای یک کارآزمایی بالینی که نتیجه نهایی ندارد، به محققان اجازه می دهند زودتر مداخله کنند ، و به طور بالقوه موجب صرفه جویی در پیشرفت دارو می شوند.

 

مرحله 4: نشانگرهای زیستی را برای تشخیص بیماری پیدا کنید

شما فقط می توانید بیماران را از نظر بیماری معالجه کنید ، زیرا از تشخیص خود مطمئن هستید. برخی از روش ها بسیار گران هستند و شامل تجهیزات آزمایشگاهی پیچیده و همچنین دانش تخصصی هستند مانند توالی ژنوم کل. بله. استفاده از هوش مصنوعی در پزشکی آنقدر ها هم ساده نیست.

نشانگرهای زیستی مولکولهایی هستند که در مایعات بدن (به طور معمول خون انسان) یافت می شوند و اطمینان حاصل می کنند که بیمار دارای بیماری است یا خیر. آنها فرایند تشخیص بیماری را ایمن و ارزان می کنند.

همچنین می توانید از آنها برای مشخص کردن پیشرفت بیماری استفاده کنید، انتخاب صحیح و مناسب برای پزشکان را آسان تر می کند و عملکرد این دارو را کنترل می کند.

اما کشف نشانگرهای زیستی مناسب برای یک بیماری خاص کار سختی است. این فرایند وقت گیر و پرهزینه دیگر است که شامل غربالگری ده ها هزار نامزد احتمالی مولکول است.

هوش مصنوعی می تواند بخش بزرگی از کار دستی را به صورت خودکار انجام دهد و روند کار را سرعت ببخشد. این الگوریتم ها مولکول ها را به کاندیداهای خوب و بد طبقه بندی می کنند که به پزشکان کمک می کند تا روی بهترین چشم اندازها تمرکز کنند.

از نشانگرهای زیستی می توان برای شناسایی موارد زیر استفاده کرد:

-وجود یک بیماری در اسرع وقت. نشانگرهای زیستی تشخیصی خطر ابتلا به یک بیمار در ایجاد این بیماریی، نشانگر نشان دهنده خطر پیشرفت احتمالی یک بیماری، نشانگر پیش آگهی آیا یک بیمار به یک دارو پاسخ خواهد داد، نشانگر پیش بینی کننده

3 – درمان را شخصی کنید

بیماران مختلف به داروها و برنامه های درمانی متفاوت پاسخ می دهند. بنابراین درمان شخصی دارای پتانسیل عظیمی برای افزایش طول عمر بیماران است. اما تشخیص اینکه چه عواملی باید در انتخاب درمان تأثیر بگذارد ، بسیار سخت است.

ماشین یادگیری الگوریتم می تواند این کار پیچیده آماری را به طور خودکار انجام دهد و با کشف ویژگی های مربوطه نشان می دهد که یک بیمار پاسخ خاصی به یک درمان خاص خواهد داد. بنابراین الگوریتم می تواند پاسخ احتمالی یک بیمار را به یک درمان خاص پیش بینی کند.

این سیستم با مراجعه به بیماران مشابه و مقایسه درمان ها و نتایج آن ها ، این امر را یاد می گیرد (یادگیری الگوریتم). پیش بینی نتیجه ، طراحی الگوریتم مناسب را برای پزشکان بسیار آسان تر می کند.

4 – بهبود ویرایش ژن

واحد های تکراری پالیندرومیک کوتاه تکرار شونده (CRISPR) ، بطور منظم در CRISPR-Cas9 برای ویرایش ژن ، یک جهش بزرگ در توانایی ما در ویرایش هزینه های DNA به طور موثر  و دقیقاً مانند جراح است.

این تکنیک برای هدف قرار دادن و ویرایش یک بخش خاص روی DNA ، به RNA های راهنمای کوتاه (sgRNA) متکی است. اما راهنمای RNA می تواند با مکان های مختلف DNA تناسب داشته باشد  و این می تواند منجر به عوارض جانبی ناخواسته (اثرات خارج از هدف) شود. انتخاب دقیق RNA  راهنما با کمترین عوارض جانبی ، تنگنای اصلی در استفاده از سیستم CRISPR است.

ثابت شده است که مدلهای ماشین یادگیری برای پیش بینی میزان تعامل راهنمای هدف و تأثیرات غیر هدف برای sgRNA خاص ، بهترین نتیجه را به دست می آورند. این می تواند به طور قابل توجهی توسعه RNA راهنما برای هر بخش از DNA انسان را سرعت بخشد.

خلاصه

هوش مصنوعی در پزشکی در حال حاضر به ما در تشخیص بیماریها ، ایجاد داروها ، شخصی سازی درمانها و حتی ویرایش ژنها ، به ما کمک می کند.

اما این تازه شروع کار است. هرچه بیشتر داده های پزشکی خود را دیجیتالی و متحد کنیم ، بیشتر می توانیم از هوش مصنوعی استفاده کنیم تا به ما در یافتن الگوهای ارزشمند کمک کند. الگویی که می توانیم برای تصمیم گیری دقیق و مقرون به صرفه در فرایندهای پیچیده تحلیلی استفاده کنیم.

مطالب مرتبط

 
 

دیدگاهتان را بنویسید

بخش های ضروری علامت گذاری شده اند *