الذكاء الاصطناعي
الذكاء الاصطناعي وتحليل الصور الطبية ثورة في التشخيص والرعاية الصحية
تعد الصور الطبية مثل التصوير بالرنين المغناطيسي والأشعة السينية أدوات مهمة لتشخيص الأمراض، لكن فك رموز هذه الصور غالباً ما يكون تحدياً حتى للأطباء المتخصصين. هنا يأتي دور الذكاء الاصطناعي، الذي يمكن تدريبه لتحديد الهياكل التشريحية تلقائياً، مما يوفر وقتاً وجهداً كبيرين للأطباء ويساعدهم على اتخاذ قرارات أكثر دقة وسرعة.
التحديات في تدريب أنظمة الذكاء الاصطناعي: عقبات تواجه التوسع
رغم الإمكانيات الكبيرة التي يقدمها الذكاء الاصطناعي في مجال تحليل الصور الطبية، إلا أن تدريب هذه الأنظمة يتطلب مجهوداً بشرياً ضخماً، حيث يتعين على الباحثين والأطباء وضع علامات يدوية على عدد كبير من الصور لتحديد المناطق ذات الأهمية. هذه العملية تستغرق وقتاً طويلاً وتحد من سرعة تطوير هذه الأنظمة وانتشارها.
الذكاء الاصطناعي وتحليل الصور الطبية ثورة في التشخيص والرعاية الصحية
أداة (ScribblePrompt): الحل الأمثل لتسريع تحليل الصور الطبية
لمواجهة تلك التحديات، تم تطوير أداة (ScribblePrompt) بواسطة باحثين من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا بالتعاون مع مستشفى ماساتشوستس العام. هذه الأداة التفاعلية تستخدم خوارزميات متقدمة لتحليل الصور الطبية بدقة عالية دون الحاجة إلى التسمية اليدوية لكل صورة، مما يجعلها أداة مبتكرة لتسريع التشخيص الطبي.
كيف تعمل أداة (ScribblePrompt)؟
تعتمد أداة (ScribblePrompt) على محاكاة سلوك المستخدم في تحليل الصور الطبية، حيث تم تحليل أكثر من 50,000 مسح طبي مختلف، بما في ذلك صور الرنين المغناطيسي والموجات فوق الصوتية، لمعرفة كيفية تفاعل الأطباء مع هذه الصور. ثم تم استخدام خوارزميات لتطبيق إشارات الخربشة والنقر لتحديد المناطق الهامة، مما يولد بيانات تدريب ضخمة تساهم في تحسين أداء الأداة.
مزايا أداة (ScribblePrompt): واجهة بسيطة ودقة عالية
تتميز أداة (ScribblePrompt) بواجهة بسيطة تسهل استخدامها للأطباء والممرضين، حيث يمكنهم كتابة ملاحظاتهم أو رسم مربعات حول المناطق التي يرغبون في تحليل الصور الطبية لها، وتقوم الأداة تلقائياً بتحديد تلك المناطق بدقة. هذا التفاعل البسيط والقدرة على إجراء تصحيحات في الوقت الفعلي جعل من الأداة خياراً مفضلاً لدى الباحثين في التصوير العصبي.
أثر (ScribblePrompt) في تحسين الرعاية الصحية
تمثل أداة (ScribblePrompt) تحولاً كبيراً في الرعاية الصحية من خلال تحسين دقة التشخيص وتسريع عملية تحليل الصور الطبية . بفضل هذا التطور، يمكن تخصيص العلاج بشكل أفضل لكل مريض، وزيادة الإنتاجية، وتوسيع نطاق التشخيص عن بُعد، مما يتيح وصول الرعاية الصحية إلى المناطق النائية.