استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي في مجال التصوير الطبي
| التصنيف | مقالات وتدوينات |
| وقت النشر |
2022/03/22
|
| الردود |
0
|
تماشيا مع تحقيق رؤية المملكة 2030 في مجال التحليلات المتقدمة للبيانات والذكاء الاصطناعي، نسعى للوصول للعالمية في مجال الرعاية الصحية الرقمية ولجعل الرعاية الصحية أكثر "ذكاءً". كما تسعى لتعزيز مسيرة التحول الرقمي وتطوير ورفع كفاءة البنية التحية للخدمات الطبية. استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي وتطوير برامجه لا سيما في تحليل الصور الطبية لتشخيص وعلاج الأمراض؛ يسهم في تطوير الخدمات الطبية بأقسام التصوير الطبي وربطها بالأنظمة الصحية والأجهزة الطبية. يعد التصوير الطبي واحداً من أغنى مصادر المعلومات حول المرضى وأعقدها، وتُشكل بياناته وسيلة التشخيص الأولى في الكثير من الحالات الطبية. ومع زيادة البيانات المُتضمنة في مجال التصوير الطبي بأنواعها المختلفة، أصبح استخراج المعلومات منها تحدياً كبيراً، ما يستدعي تدخل الذكاء الاصطناعي وتوظيف أدواته لتشخيص الأمراض المختلفة. يمثل استخدام الذكاء الاصطناعي فرصة لمقدمي الرعاية الصحية لتحسين نتائج الرعاية الصحية من خلال تعزيز القدرات التحليلية المتقدمة. في السنوات الأخيرة ، جذب التعلم الآلي العميق، في ما يتعلق بـالرؤية الحاسوبية، اهتمامًا كبيرًا في مجال التصوير الطبي. تتمثل إحدى المهام النموذجية في تعلم الميزات ذات الصلة لمهام محددة مثل اكتشاف خلل أو أجزاء مشبوهة في الصور وتصنيفها إلى فئات مرضية.
تطورت خوارزميات الرؤية الحاسوبية بسرعة ولديها تطبيقات محتملة للمساعدة في تحليل الصور الطبية بشكل فعال بما في ذلك طب العيون والتي تعتبر محدودة حتى الآن. يحتاج مرضى السكري إلى فحص روتيني وذلك للكشف المبكر عن أمراض العين مثل اعتلال الشبكية السكري. يعد الفحص المنتظم للكشف المبكر خطوة حيوية لمنع المضاعفات ويعتبر مبادرة لتحسين الصحة العامة. مع زيادة عدد الفحوصات ، سيزداد عدد الصور أيضًا ، مما يمثل عبئًا ثقيلًا على الخبراء يتمثل بتحليل الصور يدويًا. ، يمكن أن توفر الاستراتيجيات التي تنطوي على الذكاء الاصطناعي حلاً لأتمتة عملية الكشف عن مثل هذه الأمراض. التصوير التشخيصي هو تطبيق سريري واعد للذكاء الاصطناعي لتسهيل اكتشاف مجموعة واسعة من الحالات السريري كما يعتبر أداة قيمة لدعم اتخاذ القرار. يبدو التعلم العميق واعدًا وخاصة في مجال الطب عن بُعد، . يستخدم في التشخيص والمراقبة وقياس الاستجابة للعلاج في العين مما يؤدي بدوره إلى زيادة التغطية وتمكين الكشف المبكر عن أمراض العيون القابلة للإحالة. وبالتالي ، خفض تكاليف الرعاية الصحية من خلال التدخل المبكر للأمراض القابلة للعلاج بدلاً من التدخلات الأكثر تكلفة في المراحل المتقدمة من المرض. بالإضافة إلى ذلك ، ستنمو الجهود نحو تطوير مجموعات البيانات بمرور الوقت من نفس المرضى لبدء استنتاج أنماط تقدم المرض من خلال التعلم العميق.
قد يؤدي اتخاذ مثل هذا الحل خطوة واحدة ودمجه في إعداد الرعاية الصحية الأولية إلى تقليل الإحالات غير الضرورية. ستسهل مثل هذه التكنولوجيا التشخيص المبكر من خلال تمكين المراقبة الذاتية للعين. في هذا الصدد ، قد تؤدي المزيد من الدراسات حول تطوير أدوات التعلم التي يمكن أن تكشف بدقة أكبر عن أمراض العين المختلفة، ستعمل النتائج على تحسين وصول المريض إلى العلاج وتقليل الضغوط على الوقت والموارد في عيادات طب العيون.
حتى مع النتائج الواعدة والقابلة للمقارنة من الدراسات البحثية السابقة ، هناك العديد من القضايا والقيود المتعلقة بإدخال أساليب التعلم العميق في ممارسة التصوير الطبي بشكل عام. منها وكمية البيانات المستخدمة في التدريب، جودة الصور، والاختلافات في آلات التصوير الطبي والبروتوكولات المتبعة . تؤثر جميع المشكلات المذكورة على قدرة النموذج على التفاعل مع البيانات الجديدة وتقلل نجاح النموذج. يمكن أن تشمل الأبحاث المستقبلية تطوير تقنيات أكثر فعالية وكفاءة لتحقيق أداء على مستوى الخبراء.
المصادر:
التعليقات (0)
لم يتم إضافة ردود حتى الآن...