سلامتی و راه حل های مراقبت از سرطان ؛ هوش مصنوعی در حال تغییر استراتژی های پیشگیری و درمان
سرطان به عنوان یک عامل برجسته جهانی مرگ و میر است ، با این حال، چشم انداز سرطان شناسی با راه حل های متعدد مراقبت از سرطان هوش مصنوعی در حال تحول است و نحوه برخورد کارشناسان پزشکی با این بیماری را تغییر می دهد. قلمرو سرطان شناسی، از اقدامات پیشگیرانه تا استراتژی های درمانی، به سمت رویکردهای پزشکی دقیق و فردی پیش می رود. از لحاظ تاریخی، درمان‌هایی برای پوشش گروه بزرگی از افراد مبتلا به بیماری مشابه بر اساس میانگین نتایج جمعیت‌های بزرگ طراحی شده‌اند. امروزه، ما می‌دانیم که سرطان‌ها بین افراد متفاوت است، و ناهمگونی قابل‌توجهی از نظر بیان ژنتیکی و جهش‌ها، حتی در سلول‌های یک تومور منفرد را نشان می‌دهند. این تنوع بر اهمیت پزشکی دقیق تاکید می کند ، که محیط بیمار و مشخصات آن را در نظر می گیرد، و به این نتیجه می رسد که، علیرغم اشتراک در بیماری مشابه، دو بیمار می توانند به درمان یکسان پاسخ متفاوتی بدهند.
افزایش تعداد داده ها این رویکرد دقیق و بالقوه را موفق تر هدایت می کند. به عنوان مثال، ما می توانیم 120 نوع مختلف تومور مغزی، بین خوش خیم و بدخیم را شناسایی کنیم. اگر فقط به یک نوع خاص نگاه کنیم، به عنوان مثال، گلیوبلاستوما مولتی فرم، می بینیم که تنها در هشت ژن 446 جهش احتمالی وجود دارد . اگر این مقیاس را برای انواع تومورها در نظر بگیریم، داده ها به صورت تصاعدی رشد می کنند و منجر به نیاز به تجزیه و تحلیل و تفسیر کارآمد می شود. علاوه بر تفاوت های ژنتیکی، سلول های تومورال تفاوت هایی را در فنوتیپ ها نیز نشان می دهند.
علاوه بر این، داروهای جدید به طور مداوم در فضای درمانی توسعه می یابند که با افزایش تعداد آزمایشات بالینی همراه است. این نمونه‌ها نشان می‌دهند که چگونه مطالعات مرتبط با سرطان، حجم وسیعی از داده‌ها، از تغییرات ژنومی گرفته تا نتایج کارآزمایی‌های بالینی را تولید می‌کنند، که هر کدام به مجموعه‌ای پیچیده از اطلاعات کمک می‌کنند. این امر نیاز به ابزارهای تحلیلی پیشرفته را برجسته می کند که بتواند بینش معناداری را از تمام اطلاعات تولید شده به دست آورد.
مراقبت از سرطان هوش مصنوعی: استفاده از هوش مصنوعی برای مبارزه با سرطان
سرطان به دلیل شیوع و پیچیدگی آن به هدف تلاش های نوآورانه دانشگاه ها و صنعت داروسازی تبدیل شده است. هوش مصنوعی قدرت بالایی در این فضا دارد. درک ما از هوش مصنوعی شامل اصطلاحات مختلفی است، مانند یادگیری ماشین، یک الگوریتم کامپیوتری که کامپیوترها را قادر به یادگیری می‌کند، و یادگیری عمیق، یک روش یادگیری ماشینی که شبکه‌هایی را برای پیش‌بینی عملکرد تشکیل می‌دهد. این تکنیک‌ها الگوها و ارتباطات را از مدل‌ها و مجموعه داده‌های مختلف تشخیص می‌دهند و نقشی محوری در تمام مراحل سفر سرطان دارند.
1– چگونه هوش مصنوعی در طول توسعه دارو به محققان کمک می کند
تکامل سریع فناوری های علمی به طور قابل توجهی بر حوزه انکولوژی تأثیر گذاشته است. برای مثال، فناوری‌های پیشرفته چند omics مانند توالی‌یابی نسل بعدی، توانایی ما را برای کشف عوامل پیش‌بینی‌کننده و پیش‌بینی‌کننده افزایش داده‌اند. این تکامل دانشمندان را قادر می سازد تا به عمق بیشتری در ویژگی های ژنتیکی، فنوتیپی و رفتاری سلول ها بپردازند که برای تشخیص سلول های سرطانی از بافت سالم بسیار مهم است.
هوش مصنوعی به عنوان یک ابزار قدرتمند برای حمایت از دانشمندان در تلاش‌های تحقیقاتی پایه و ترجمه ظهور کرده است. با استفاده از این فناوری، محققان می توانند جهش، خطا در بیان ژن و رفتارهای غیر طبیعی مرتبط با بدخیمی را شناسایی کنند. هوش مصنوعی همچنین نقشی اساسی در بهینه‌سازی گردش‌های کاری آزمایشگاهی و استخراج بینش‌های ارزشمند از مجموعه داده‌های گسترده، کمک به درک فرآیندهای بیولوژیکی پیچیده و پیش‌بینی اثربخشی دارو ایفا می‌کند.
در تحقیقات، تمرکز نوظهور بر استفاده مجدد از دارو است که شامل شناسایی نشانه‌های جدید برای داروهایی است که قبلاً برای شرایط سلامت خاص تأیید شده‌اند. با کمک الگوریتم‌های هوش مصنوعی در انکولوژی، فرآیند تجزیه و تحلیل خواص مولکولی داروها، ادبیات علمی و داده‌های بالینی سریعتر و مقرون‌به‌صرفه‌تر می‌شود. این امر کشف بیماری ها و شرایط جدیدی را که داروهای موجود ممکن است برای آنها مؤثر واقع شوند، تسهیل می کند.
راه اندازی برجسته:
Owkin یک پلت فرم مبتنی بر هوش مصنوعی است که با داده های عمیق و چندوجهی جمع آوری شده از مراکز دانشگاهی کار می کند. آنها اهداف دارویی جدیدی را توسعه داده و طراحی می کنند که می توانند با موفقیت برای یک زیر گروه خاص از بیماران کار کنند. علاوه بر رویکرد پیش بالینی، Owkin همچنین دارای یک ماژول تشخیص هوش مصنوعی برای پیش‌بینی نشانگرهای زیستی است که به پزشکان این قدرت را می‌دهد تا نتایج بیمار را با دقت بیشتری پیش‌بینی کنند و آنها را با درمان‌های هدفمند درمان کنند.
2- راه حل های غربالگری و پیشگیری از سرطان هوش مصنوعی – ارزیابی خطر را متناسب با سبک زندگی شما انجام دهید
همه ما پیشینه و سبک زندگی منحصر به فردی داریم. از تغییرات ژنتیکی ارثی گرفته تا عوامل محیطی، مانند مواد شیمیایی، الکل، رژیم غذایی، یا عوامل عفونی که تغییرات اپی ژنتیکی ایجاد می کنند، یا به عبارت دیگر، رفتار و محیط ما که نحوه عملکرد ژن های ما را تغییر می دهد. با توجه به این تفاوت ها، عوامل خطر مرتبط با بیماری نیز از فردی به فرد دیگر متفاوت است. علاوه بر این، برخی از انواع سرطان بیش از سایرین با برخی از عوامل خطر مرتبط هستند و ردیابی همه شیوع های احتمالی در سطح فردی را بسیار دشوار می کند. به لطف الگوریتم‌های هوش مصنوعی، می‌توان این تفاوت‌ها را در نظر گرفت و اطلاعات مربوط به شیوه زندگی و داده‌های پزشکی را جمع‌آوری کرد تا ارزیابی‌های شخصی ریسک و توصیه‌های پیشگیری از بیماری را به دست آورد.
راه اندازی برجسته:
Gabbi زنان را به ابزارهایی برای پیشگیری و تشخیص زودهنگام سرطان سینه مجهز می کند. Gabbi با الگوریتم اختصاصی خود بر اساس داده های ادعاها و اطلاعات ارائه شده توسط کاربر، یک مدل ارزیابی خطر ایجاد می کند که می تواند خطر ابتلا به سرطان را بر اساس عوامل جمعیت شناختی مانند نژاد یا سن، سابقه پزشکی مانند تغییرات ژنتیکی و سابقه خانوادگی ارزیابی کند (با توجه به بیماری به شدت ارثی است). با این اطلاعات، زنان می توانند از شیوع بیماری مطلع شوند و از ضرورت انجام معاینات دوره ای آگاه شوند.
3– پشتیبانی از تصویربرداری و تشخیص
زمان نقش مهمی در تشخیص و درمان انکولوژیک دارد. مطالعه‌ای که توسط متیو گیتلین و همکارانش در سال 2023 منتشر شد، نشان می‌دهد که بیماران سرطانی ایالات متحده میانگین زمان تشخیص 5 ماه را تجربه می‌کنند. هوش مصنوعی با کاهش زمان تشخیص و امکان درمان زودتر، مزیت قابل توجهی را در این فضا ارائه می دهد.
همانطور که کلینیک مایو خلاصه می کند، چندین تکنیک برای تشخیص سرطان وجود دارد . ارزیابی‌ها می‌توانند با معاینه فیزیکی آغاز شوند و ادامه پیدا کند، اکثر آنها آزمایش‌های آزمایشگاهی را در کنار آن انجام می‌دهند که می‌تواند شامل آزمایش خون یا بیوپسی باشد. تشخیص سلول های سالم از سرطانی برای نمونه های هیستوپاتولوژیک مهم است. بسیاری از این آزمایش ها بر اساس رنگ آمیزی هستند و توسط آنتی بادی ها، شکل سلولی یا توزیع بافت شناسایی می شوند. با این حال، گاهی اوقات ممکن است تفسیر آنها با چشم انسان دشوار باشد. هوش مصنوعی یک ابزار پشتیبانی است که وقتی با تصاویر آموزش داده شود، به راحتی می تواند انواع سلول های مختلف را شناسایی کند و این فرآیند را برای متخصصان حل می کند.
یکی دیگر از تکنیک های ارزیابی تصویربرداری است. برخی از رایج‌ترین تکنیک‌های مورد استفاده، اسکن‌های توموگرافی کامپیوتری (CT) و تصویربرداری تشدید مغناطیسی (MRI) هستند، که آنالیزهای کمتر تهاجمی هستند که عمدتاً برای اندام‌های سخت در دسترس (مانند مغز یا کبد) استفاده می‌شوند. اگرچه پروتکل‌ها در بین کشورها متفاوت است، دو پزشک معمولاً باید بر اساس این اسکن‌ها و سایر آزمایش‌ها در مورد وجود یک وضعیت بیماری به توافق برسند. گاهی اوقات، آنها به توافق نمی رسند، و نیاز به یک پزشک سوم برای تعیین اینکه آیا یک نتیجه سرطانی وجود دارد یا خیر. این نه تنها زمان می برد، بلکه خطاناپذیر نیست. وجود ابزارهای هوش مصنوعی به عنوان پشتیبان می‌تواند به تسریع فرآیند تصمیم‌گیری، شناسایی ناهنجاری‌هایی که حتی ممکن است توسط چشم انسان نادیده گرفته شود ، کمک به تشخیص صحیح و هشدار در مورد فوری‌ترین موارد کمک کند.
راه اندازی برجسته:
در پنج سال گذشته، هوش مصنوعی (عمدتاً یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی کانولوشنال) برای تشخیص خودکار سرطان سینه گسترش یافته است. در این فضا، Vara ، یک پلتفرم گردش کار برای ساده‌سازی غربالگری سرطان سینه از طریق قدرت هوش مصنوعی، یک مثال عالی است. ترکیب هوش مصنوعی در غربالگری های معمول پستان، ذهنیت انسان را در خواندن نتایج ماموگرافی کاهش می دهد. برای غربالگری موارد سرطان و شناسایی امتحانات احتمالی از دست رفته، پیش خواندن و همچنین پس از خواندن اسکن ها را انجام می دهد.
4– نقش هوش مصنوعی در درمان انکولوژیک
به طور معمول و هر زمان که امکان پذیر باشد، درمان با جراحی شروع می شود و سپس با رادیوتراپی و شیمی درمانی، با هدف از بین بردن سلول های سرطانی باقی مانده و جلوگیری از عود، دنبال می شود. در سال های اخیر، هوش مصنوعی در چرخه درمان گنجانده شده است. دستیار آن برای جراحان، همراه با رباتیک، امکان راهنمایی دقیق تری را در طول عملیات فراهم می کند.
راه اندازی برجسته:
MediView که در کلینیک کلیولند متولد شد، اولین پلتفرم با مجوز FDA برای استفاده از تصویربرداری زنده و واقعیت افزوده برای راهنمایی جراحی در بافت نرم و ساختارهای استخوانی است.
علاوه بر درمان های سنتی ذکر شده در بالا، درمان های نوظهوری مانند ایمونوتراپی، درمان هدفمند و هورمون درمانی وجود دارد که در مدیریت سرطان معاصر نیز مورد استفاده قرار می گیرند. با افزایش تعداد درمان‌های موجود، هوش مصنوعی به انتخاب مؤثرترین دارو برای یک زیرگروه سرطان، با هدف درمان شخصی، بهبود نتایج پزشکی و به حداقل رساندن عوارض جانبی کمک می‌کند.
5– بهینه سازی آزمایشات بالینی: دریافت سریعتر و بهتر داروها به بیماران
هوش مصنوعی می‌تواند به عنوان ابزاری قوی در بهینه‌سازی و ساده‌سازی آزمایش‌های بالینی، افزایش کارایی و ارائه نتایج بهتر برای بیماران عمل کند. این فناوری برای اهداف مختلفی استفاده می‌شود، از جمله شناسایی زیرگروه‌های بیمارانی که به احتمال زیاد به دارو پاسخ مثبت می‌دهند، بهینه‌سازی جستجوی آزمایش‌های بالینی توسط پزشکان و بیماران، یا بهینه‌سازی طراحی مطالعه برای افزایش استفاده از منابع و ارتباط بین همه ذینفعان .
راه اندازی برجسته:
R.grid یک پلت فرم تحقیقاتی SaaS است که وظایف اداری کارآزمایی بالینی را خودکار می کند. ضبط و گزارش دهی بلادرنگ، انطباق و امنیت GDPR، ثبت خودکار اسناد، سفارشی‌سازی و برندسازی، و داده‌های ناشناس، از جمله عملکردهای دیگر را ارائه می‌دهد که به همه ذینفعان درگیر امکان می‌دهد گردش کار را خودکار کنند.
6– مراقبت های بعدی و مدیریت بیماری
پریرا کابرال و همکاران خدمات پیگیری را به عنوان یکی از زمینه‌های برتر که هوش مصنوعی می‌تواند در ده سال آینده تأثیر زیادی داشته باشد، برجسته کرد. برای نظارت از راه دور بیماران، هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل بیومارکرهای دیجیتال و مدیریت بیماری مزمن توسعه داده شده است (سرطان زمانی که با درمان کنترل شود، پایدار شود یا به بهبودی برسد، مزمن در نظر گرفته می شود). این می تواند به ایجاد آموزش شخصی در مورد مدیریت بیماری، و همچنین برنامه های مراقبتی مناسب کمک کند، که مشارکت بیمار و پایبندی به دارو را از طریق یادآوری دارو، پیگیری و برنامه ریزی بازدید افزایش می دهد.
تکامل هوش مصنوعی در سفر سرطان
هوش مصنوعی در تغییر مراقبت های سرطان شناسی، به ویژه در پیش بینی نتایج درمان و افزایش غربالگری و تشخیص سرطان، نوید زیادی دارد. استفاده از این فناوری با قابلیت ارزیابی بیومارکر و شناسایی مولکولی سرطان، پتانسیل بسیار زیادی برای ارائه بینش های ارزشمند برای پیش آگهی و تصمیمات درمانی دارد. با این حال، موانع اساسی باقی مانده است.
توسعه و آموزش مدل هوش مصنوعی بخش‌های کلیدی این فرآیند است، و لازم است اعتبار داده‌های مورد استفاده برای آن نظارت شده و با کیفیت باشد. هنگامی که داده ها به اندازه کافی بررسی نمی شوند، مدل می تواند در معرض سوگیری قرار گیرد که به طور بالقوه منجر به تصمیمات تبعیض آمیز مراقبت های بهداشتی می شود. این یک روند طولانی مدت در آزمایش الگوریتم های هوش مصنوعی برای اطمینان از صحت و عادلانه بودن تصمیمات مراقبت های بهداشتی را ترویج کرده است.
ادغام مدل های هوش مصنوعی در عمل بالینی نیز پیچیده است. با وجود بسیاری از سیستم های مراقبت های بهداشتی در حال حاضر، یکپارچه سازی هوش مصنوعی به یک کار وقت گیر تبدیل می شود و همکاری ضروری می شود. ادغام یکپارچه با پرونده های سلامت الکترونیکی، کاربرد و مقیاس پذیری برنامه های هوش مصنوعی را به حداکثر می رساند.
حتی زمانی که محدودیت قابلیت همکاری برطرف شود، ممکن است همچنان مقاومت هایی در برابر پذیرش هوش مصنوعی در تنظیمات مراقبت های بهداشتی وجود داشته باشد. این تردید ناشی از نگرانی های پیرامون امنیت، جایگزینی شغل یا عدم اطمینان در مورد اثربخشی هوش مصنوعی است. مهم است که تاکید کنیم هوش مصنوعی به جای جایگزینی برای تخصص و کار متخصصان مراقبت های بهداشتی، به عنوان یک ابزار پشتیبانی برای ساده کردن وظایف وقت گیر عمل می کند. این متخصصان باید در طول کل فرآیند شنیده شوند تا نظرات خود را جمع آوری کرده و به نگرانی های خود رسیدگی کنند.
در حالی که تحقق پتانسیل کامل هوش مصنوعی در مراقبت انکولوژی ممکن است سال‌ها باقی بماند، پرداختن به این چالش‌های پیاده‌سازی برای بازگشایی تأثیر تحول‌آفرین آن بر درمان سرطان و نتایج بیمار بسیار مهم است
