درمان بیماری‌ها به کمک هوش مصنوعی / روش‌های درمان شخصی‌سازی می‌شوند

در سال‌های اخیر، پیشرفت هوش مصنوعی و تأثیر آن در بسیاری از حوزه‌ها، از جمله پزشکی، داروسازی و بیوفناوری، چشم‌گیر و شگفت‌انگیز بوده است. اغراق نیست اگر بگوییم علم پزشکی با ورود هوش مصنوعی، در آستانه یک انقلاب بزرگ قرار دارد. «ایزاک کوهان»، رئیس بخش انفورماتیک بیومدیکال دانشکده پزشکی هاروارد می‌گوید: «هوش مصنوعی این امکان را فراهم می‏‌کند که تمام دانش پزشکی را در خدمت بیماران قرار دهد. هوش مصنوعی سیستم مراقبت بهداشتی ما را کارآمدتر و کم‌هزینه‌تر می‌کند، از فشار شدیدی که در حال حاضر روی دوش کادر درمان قرار دارد، می‌کاهد و به افراد مختلف – حتی در فقیرترین کشورهای جهان – امکان دسترسی به مراقبت‌های درمانی باکیفیت می‌دهد.»


هوش مصنوعی در کدام زمینه‌های پزشکی کاربرد دارد؟


هوش مصنوعی در دنیای پزشکی امروز چند کاربرد اصلی دارد. این کاربردها عبارت‌اند از:

  • تشخیص بیماری‌

تشخیص درست بیماری‌‏ها به سال‏‌ها آموزش پزشکی نیاز دارد. حتی باوجود دوره‌های آموزشی بسیار طولانی که پزشکان در دانشگاه می‌بینند، تشخیص بیماری معمولاً فرایندی سخت و زمان‌بر است. در بسیاری از رشته‌های پزشکی، تعداد پزشکان کم است و همین موضوع، آنها را تحت‌فشار قرار می‌دهد تا در مواردی نتوانند به‌طور دقیق وضعیت بیمار را بررسی کنند و بیماری او را تشخیص بدهند.

یادگیری ماشین – به‌خصوص الگوریتم‌های یادگیری عمیق – در سال‎های اخیر پیشرفت‌های زیادی در تشخیص خودکار بیماری‌ها داشته و فرآیند تشخیص را ارزان‌تر و در دسترس‌تر کرده است.

الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند یاد بگیرند که الگوهای بیماری‎ها را مشابه روشی که پزشکان می‌بینند، بررسی کنند. یک تفاوت اصلی در روش تشخیص پزشک و ماشین این است که الگوریتم‌ها برای یادگیری به مثال‎های ملموس زیادی نیاز دارند. هزاران مثال! و این مثال‌ها باید کاملاً دیجیتال شوند. بنابراین یادگیری ماشین به‌ویژه در فضاهایی که اطلاعات تشخیصی به‌صورت دیجیتال وجود دارد، می‌تواند خوب عمل کند. مثلاً:

  • تشخیص سرطان ریه یا سکته مغزی بر اساس سی‌تی‌اسکن
  • ارزیابی خطر مرگ ناگهانی بر اثر مشکلات قلبی یا سایر بیماری‏‌های قلبی بر اساس نوار قلب و تصاویر MRI
  • طبقه‏‌بندی ضایعات پوستی در تصاویر پوستی
  • یافتن شاخص‎های رتینوپاتی دیابتی در تصاویر چشم

از آنجایی‌ که در موارد بالا داده‏‌های خوبی در دسترس است، الگوریتم‏‌ها می‌توانند به‌اندازه متخصصان در تشخیص بیماری خوب عمل کنند؛ اما یک تفاوت بزرگ وجود دارد! الگوریتم می‌تواند در کسری از ثانیه نتیجه‌گیری کند و این کار را با هزینه بسیار کمتری انجام می‎دهد.

اما هوش مصنوعی به این زودی جایگزین پزشکان نخواهد شد. در واقع سیستم‌های هوش مصنوعی، برای تشخیص سریع‌تر و دقیق‌تر بیماری‎ها به پزشکان کمک خواهند کرد.

  • توسعه سریع‌تر داروها

تولید دارو فرایندی پرهزینه است. بسیاری از فرایندهای تحلیلی که در توسعه دارو به کار می‌روند، می‌توانند به کمک یادگیری ماشین کارآمدتر شوند. ۴ مرحله اصلی در توسعه یک دارو وجود دارد که هوش مصنوعی پیش‌ازاین با موفقیت در هرکدام از این ۴ مرحله، مورداستفاده قرارگرفته است.

اولین قدم در توسعه دارو، درک منشاء بیولوژیکی یک بیماری و همچنین مکانیسم‏‌های مقاومت آن است. سپس باید اهداف خوب (معمولاً پروتئین‎ها) را برای درمان بیماری شناسایی کنید. الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‏‌توانند به‌راحتی تمام داده‌های موجود را تجزیه‌وتحلیل کنند و حتی شناسایی خودکار پروتئین‏‌های هدف خوب را یاد بگیرند.

در مرحله بعد، باید ترکیبی را پیدا کنید که بتواند با مولکول هدف شناسایی‌شده، به روش دلخواه تعامل کند. این کار شامل غربالگری تعداد زیادی – اغلب هزاران یا حتی میلیون‌ها – ترکیب بالقوه برای تأثیر آنها بر هدف است.

الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند در اینجا هم کمک کنند: آن‌ها می‌توانند یاد بگیرند که مناسب بودن یک مولکول را بر اساس توصیف‌گرهای مولکولی پیش‌بینی کنند. سپس از میان میلیون‌ها مولکول بالقوه عبور کرده و همه آنها را با بهترین گزینه‌ها، فیلتر کنند. این کار منجر به صرفه‌‏جویی در زمان توسعه یک دارو خواهد شد.

در مرحله سوم، زمان سرعت بخشیدن به آزمایش‌های بالینی فرامی‌رسد. پیدا کردن کاندیدای مناسب برای آزمایش‌های بالینی دشوار است. اگر کاندیداهای اشتباهی را انتخاب کنید، دوره آزمایش بسیار طولانی می‌شود و هزینه و زمان زیادی به همراه دارد.

دیتاساینتیست‌ها با استفاده از یادگیری ماشین می‌تواند طراحی کار آزمایی‏‌های بالینی را از طریق شناسایی خودکار نامزدهای مناسب و همچنین اطمینان از توزیع صحیح برای گروه‏‌های شرکت‏‌کننده در کار آزمایی، سرعت ببخشد. الگوریتم‌ها می‎توانند باعث شناسایی الگوهایی شوند که نامزدهای مناسب را از نامناسب جدا می‎کنند یا در کارآزمایی‌های بالینی که نتایج قطعی ایجاد نمی‏‌کنند، به محققان اجازه مداخله زودتر بدهند و به‎طور بالقوه در زمان ساخت دارو صرفه‌‏جویی کنند.

در مرحله چهارم، باید نشانگرهای زیستی را برای تشخیص بیماری پیدا کنید. نشانگرهای زیستی، مولکول‌هایی هستند که در مایعات بدن (معمولاً خون انسان) یافت می‌شوند و اطمینان کاملی در مورد ابتلا یا عدم ابتلای فرد به یک بیماری را ارائه می‌کنند. آنها کمک می‌کنند تا فرآیند تشخیص بیماری امن‌تر و کم‌هزینه‎تر شود.

همچنین می‌توانید از آنها برای تعیین دقیق پیشرفت بیماری استفاده کنید. این قابلیت نیز انتخاب روش درمان مناسب و نظارت بر اثربخشی دارو را برای پزشکان آسان‌تر می‌کند.

اما کشف نشانگرهای زیستی مناسب برای یک بیماری خاص دشوار است. این مسئله، یکی دیگر از فرایندهای پرهزینه و وقت‎گیر است که شامل غربالگری ده‌‏ها هزار مولکول بالقوه می‎شود.

هوش مصنوعی می‌تواند بخش بزرگی از کارها را که پیش‌ازاین به‌صورت دستی انجام می‌شد، خودکار کند و روند آن را سرعت بخشد. الگوریتم‌ها، مولکول‌ها را به کاندیداهای خوب و بد طبقه‌بندی می‌کنند. این کار به پزشکان کمک می‌کند تا روی آنالیز بهترین کاندیداها تمرکز کنند.

  • شخصی‌کردن درمان برای بیماران

بیماران مختلف به داروها و برنامه‌‌‏های درمانی، پاسخ‌های متفاوتی می‏‌دهند. بنابراین درمان شخصی، پتانسیل بسیار زیادی برای افزایش طول عمر بیماران دارد. اما تشخیص اینکه چه عواملی باید بر انتخاب درمان تأثیر بگذارد بسیار سخت و پیچیده است.

یادگیری ماشین می‌تواند این کار آماری پیچیده را خودکار و سریع کند. همچنین به پیدا کردن ویژگی‎هایی که باعث می‌شود تا بیمار به یک درمان خاص، پاسخ خاصی بدهد، کمک می‌کند. بنابراین الگوریتم می‏تواند پاسخ احتمالی بیمار به یک درمان خاص را پیش‌‏بینی کند.

سیستم، این کار را با ارجاع به بیماران مشابه و مقایسه درمان‏ها و نتایج آن‌ها می‌سنجد. پیش‌بینی نتیجه، می‌تواند طراحی برنامه درمانی مناسب را برای پزشکان بسیار آسان‌تر کند.


خلاصه


هوش مصنوعی در حال حاضر به ما کمک می‏‌کند تا به‌طور دقیق و مؤثرتری بیماری‏‌ها را تشخیص و داروها را توسعه دهیم یا شیوه‌های درمان را برای هر بیمار، شخصی‏‌سازی کنیم.

اما این تازه شروع کار است. هرچه بیشتر داده‌های پزشکی به سمت دیجیتالی‌شدن پیش بروند، بیشتر می‌توانیم از هوش مصنوعی برای کمک به یافتن الگوهای ارزشمند تشخیص و درمان استفاده کنیم. الگوهایی که می‌توانیم آنها را برای تصمیم‌گیری دقیق و مقرون‌به‌صرفه در فرایندهای تحلیلی پیچیده پزشکی به کار بگیریم.

سحاب یک شرکت ایرانی ارائه‌دهنده راهکارها و فناوری‌های داده‌محور است. در وب‌سایت سحاب می‌توانید مطالب مفید زیادی در حوزه علوم داده و داده‌محوری بخوانید.

نظر شما !!