الذكاء الاصطناعي يصل إلى دقة بمستوى الخبراء في الصور الطبية المعقدة

يغير الذكاء الاصطناعي (AI) الطريقة التي نتعامل بها مع الرعاية الصحية، وتطوير جديد من UCLA يعد بدفع هذا الأمر إلى الأمام. النموذج الذكي، SLIViT، مصمم لمساعدة الأطباء على تحليل الصور الطبية المعقدة مثل التصوير بالرنين المغناطيسي والأشعة المقطعية، محققًا نفس مستوى الدقة الذي يصل إليه الخبراء البشريون.

ما هو SLIViT؟

SLIViT هو اختصار لـ SLice Integration by Vision Transformer، وهو نموذج ذكاء اصطناعي يعتمد على التعلم العميق يساعد في قراءة وتفسير الصور الطبية ثلاثية الأبعاد. في عالم التصوير الطبي، توفر الصور مثل الأشعة المقطعية أو MRIs للأطباء رؤية ثلاثية الأبعاد داخل جسم المريض. تعتبر هذه الصور ضرورية لتشخيص الأمراض مثل السرطان أو الحالات العصبية.

ومع ذلك، فإن تحليل هذه الصور يمكن أن يكون صعبًا ويستغرق وقتًا طويلاً، حيث يتطلب سنوات من الخبرة. يقوم SLIViT بتبسيط هذه العملية من خلال أتمتة التحليل مع تحقيق نفس مستوى الدقة الذي يتمتع به أخصائي الأشعة المحترف.

لماذا يعتبر هذا مهمًا؟

قد يبدو للناس العاديين أن استخدام الذكاء الاصطناعي لقراءة الصور الطبية أمر بعيد المنال، لكنه قد يكون له تأثير كبير على الرعاية الصحية. إليك الأسباب:

1. تشخيصات أسرع: تخيل أنك تنتظر نتائج من تصوير بالرنين المغناطيسي أو تصوير مقطعي. تقليديًا، تمر هذه الصور عبر طبقات من المتخصصين قبل تأكيد التشخيص، مما يمكن أن يستغرق وقتًا. يقوم SLIViT بتقليص الوقت المستغرق في تفسير هذه الصور بشكل كبير، مما يسمح للأطباء بالحصول على النتائج بشكل أسرع وبدء العلاجات في وقت أقرب.

2. نتائج دقيقة: واحدة من أكبر القضايا في الرعاية الصحية هي إمكانية حدوث خطأ بشري. حتى أكثر الأطباء خبرة قد يفوتون شيئًا في الصور المعقدة، خاصة إذا كانوا يتعاملون مع حالات متعددة. يضمن SLIViT مستويات عالية من الدقة والاتساق، مما يساعد على تجنب الأخطاء التشخيصية المحتملة.

3. مجموعات بيانات أصغر، نفس النتائج: تحتاج معظم أنظمة الذكاء الاصطناعي إلى كميات كبيرة من البيانات للتعلم. يعمل SLIViT، مع ذلك، مع مجموعات بيانات أصغر، مما يعني أنه يمكنه البدء بالتشخيص باستخدام صور أقل. هذه خطوة كبيرة للأقسام الطبية أو العيادات التي قد لا تملك كميات ضخمة من بيانات المرضى لتدريب الذكاء الاصطناعي.

4. يعمل مع أنواع مختلفة من الصور: لا يقتصر SLIViT على نوع واحد من الصور الطبية. سواء كانت الأشعة المقطعية أو الصور بالرنين المغناطيسي، يمكن لنموذج الذكاء الاصطناعي هذا التكيف، مما يجعله مفيدًا في أقسام مختلفة من المستشفى – من علم الأعصاب إلى الأورام.

ماذا يعني هذا بالنسبة لك

في المستقبل القريب، ستصبح أدوات مثل SLIViT أكثر شيوعًا في المستشفيات والعيادات. عندما تذهب لإجراء تصوير طبي، قد تساعد أنظمة الذكاء الاصطناعي مثل هذه طبيبك من خلال التعرف بسرعة على القضايا المحتملة أو تأكيد التشخيص. هذا يمكن أن يقلل من أوقات الانتظار، ويضمن زيادة الدقة، ويؤدي إلى خطط علاج أسرع.

يمثل SLIViT أيضًا خطوة مهمة للأمام في البحث الطبي. حيث أن النموذج يمكنه تحليل البيانات بكفاءة، من المحتمل أن يساعد الباحثين في دراسة الأمراض بسرعة أكبر، مما يحسن الرعاية الصحية للجميع.

مستقبل الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية

SLIViT هو مجرد مثال واحد على كيفية تحول الذكاء الاصطناعي للرعاية الصحية. بينما قد يستغرق الأمر بعض الوقت قبل أن تكون هذه التكنولوجيا موجودة في كل مكان، من الواضح أن الذكاء الاصطناعي سيلعب دورًا كبيرًا في تحسين رعاية المرضى، وتقليل عبء العمل على الأطباء، وضمان تشخيصات أسرع وأكثر موثوقية.

المستقبل في مجال الأشعة يصبح أكثر ترابطًا مع الذكاء الاصطناعي، ومع ظهور المزيد من التطورات مثل SLIViT، سنستمر في رؤية نتائج أفضل للمرضى في جميع أنحاء العالم.

ابق على اطلاع على أحدث تطورات الذكاء الاصطناعي في مجال الأشعة هنا في X-ray Interpreter! لمزيد من المعلومات حول SLIViT، تحقق من المقال الكامل من UCLA Health هنا.