ثورة في الطب: الذكاء الاصطناعي يحسن التشخيص التشريحي المرضي!

ثورة في الطب: الذكاء الاصطناعي يحسن التشخيص التشريحي المرضي!

حدد الباحثون في المركز الطبي الجامعي ماينز والجامعة التقنية في دريسدن ثغرة أمنية محتملة في نماذج الذكاء الاصطناعي الشائعة المستخدمة في معالجة الصور الطبية. تتناول الدراسة، التي تحمل عنوان "الحقن الفوري العرضي في نماذج الرؤية واللغة في التشريح المرضي للحياة الواقعية"، تأثير المعلومات النصية على تحليل بيانات الصور الطبية. تم نشر العمل في NEJM AI, 2(6), AIcs2500078، وتم تنفيذه من قبل مجموعة بقيادة المؤلفين Clusmann, J., Schulz, S. J. K. وباحثين آخرين. يمكن أن يكون لهذه النتائج آثار كبيرة على استخدام الذكاء الاصطناعي في التشخيص التشريحي المرضي.

تصف المنهجية الفريدة للدراسة كيف يمكن زرع المدخلات النصية في أنظمة تحليل الصور للتأثير على نتائجها. وهذا يمكن أن يعرض للخطر اتخاذ القرارات الطبية. يتم الاتصال للحصول على مزيد من المعلومات مع الأستاذ الدكتور سيباستيان فورش من المركز الطبي الجامعي ماينز والأستاذ الدكتور جاكوب نيكولاس كاثر من جامعة TU Dresden، وكلاهما يعتبران من الخبراء الرائدين في هذا المجال.

الأهمية السريرية للذكاء الاصطناعي في علم الأمراض

كجزء من أبحاث الذكاء الاصطناعي، تم تقديم أساليب مختلفة لاستخدامها في معالجة الصور الطبية. هوانغ وآخرون. (2023) كيف يحدد الذكاء الاصطناعي السمات الموجودة في صور التشريح المرضي المرتبطة بالاستجابات للعلاج الكيميائي المساعد الجديد في سرطان الثدي. وهذا يكمل النتائج التي توصل إليها كامبانيلا وآخرون. (2019) الذي أظهر علم الأمراض الحسابي باستخدام أساليب التعلم العميق التي تخضع للإشراف الضعيف.

توضح هذه التطورات أن الذكاء الاصطناعي أصبح ذا أهمية متزايدة في علم الأمراض الرقمية. يُظهر نظام ALBRT للتنبؤ بتكوين الخلايا في صور الأنسجة كيف يمكن استخدام خدمات الذكاء الاصطناعي لتحسين التشخيص. يمكن لمثل هذه التقنيات أن تزيد بشكل كبير من كفاءة التشخيص وسلامة المرضى، وهو موضوع تناوله سينغ وغرابر (2015).

تأثير شبكات البيانات على الطب

وتؤدي التحول الرقمي إلى كميات هائلة من البيانات، والتي أصبح الاستخدام الفعال لها واضحا بالفعل في ما يسمى بالصناعة 4.0. في الطب، يمكن أن يؤدي أخذ البيانات الطبية وغير الطبية في الاعتبار إلى تحسين عمليات صنع القرار وتخصيص العلاجات. البيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي هي المصطلحات الأساسية هنا. ولا تسهل هذه التقنيات اتخاذ القرارات السريرية فحسب، بل تسهل أيضًا مراقبة الأمراض المزمنة وإدارة بيانات المستشفى.

في الطب، يفتح التحليل السريع لكميات كبيرة من البيانات باستخدام الذكاء الاصطناعي آفاقًا جديدة. تتراوح التطبيقات من معالجة الصور الطبية والتشخيص إلى الجراحة بمساعدة الروبوت. من الواضح أن الأساليب المبتكرة لموثوقية أساليب الذكاء الاصطناعي والتحقق من صحتها ضرورية، خاصة في المجال الحساس للتشخيص الطبي.

باختصار، يمكن القول أن البحث الذي أجري في جامعة ماينز للطب وجامعة TU Dresden لا يوضح التحديات الأساسية للذكاء الاصطناعي في علم الأمراض فحسب، بل يوضح أيضًا إمكاناته الهائلة لمستقبل التشخيص الطبي. وفي هذا السياق، تعد المناقشة المستمرة ومواصلة تطوير التقنيات أمرًا ضروريًا لضمان سلامة وفعالية الرعاية الصحية. جهات الاتصال الصحفية باربرا رينكه من المركز الطبي بجامعة ماينز وأنيا ستوبنر من جامعة TU Dresden متاحة لمزيد من المعلومات.