شفقنا – تیمی از محققان با استفاده از روشهای پیشرفته یادگیری ماشین، یک مدل پیشبینی ریسک برای تشخیص سرطان سلولهای کبدی در بیمارانی که از بیماری پیشرفته مزمن کبدی مرتبط با هپاتیتB رنج میبرند، توسعه دادهاند. این پیشرفت نویدبخش بهبود قابل توجه پیامدهای درمانی و کارآمدسازی استراتژیهای درمان برای میلیونها بیمار در سراسر جهان است.
به گزارش سرویس ترجمه شفقنا، نرخ سرطان کبد، به ویژه ناشی از عفونتهای مزمن ویروسی مانند هپاتیت B، در سطح جهانی رو به افزایش است. در حالی که روشهای تشخیصی سنتی اغلب تهاجمی و پرخطر هستند، این رویکرد مبتنی بر هوش مصنوعی جایگزینی امیدبخش ارائه میدهد.
محققان با جمعآوری دقیق مجموعهای گسترده از دادههای بالینی، جمعیتشناختی و آزمایشگاهی، مدل خود را با استفاده از تکنیکهای پیچیده آموزش دادند. این مدل با تحلیل حجم زیادی از دادههای تاریخی و نتایج درمانهای مختلف، توانایی شگفتانگیزی در پیشبینی دقیق ظهور سرطان کبد پیدا کرد.
یکی از ویژگیهای برجسته این مدل، انعطافپذیری و قابلیت یادگیری مداوم آن است. در حوزهای مانند پزشکی که شرایط بیمار دائماً در نوسان است، این قابلیت به مدل اجازه میدهد تا با در دسترس قرار گرفتن دادههای جدید، دقت خود را بهبود بخشد و همواره ابزاری بهروز برای ارزیابی ریسک در اختیار متخصصان قرار دهد.
این مدل پیشبینیکننده نه تنها در دقت تشخیصی از معیارهای موجود پیشی گرفته، بلکه کاربردهای عملی فراتر از ارزیابی صرف خطر دارد. با شناسایی بیمارانی که در معرض خطر بالای سرطان کبد قرار دارند، پزشکان میتوانند استراتژیهای نظارتی سفارشیشده را زودتر از گذشته اجرا کنند و مداخلات درمانی را در مراحل اولیه آغاز کنند.
این رویکرد پیشگیرانه و فعال پتانسیل نجات جان بیماران را دارد و همچنین میتواند بار اقتصادی مرتبط با درمانهای سرطان در مراحل پایانی و بستری شدن در بیمارستان را به طور قابل توجهی کاهش دهد.
این تحقیق بر اهمیت روزافزون همکاری میان رشتهای بین علوم کامپیوتر، تحلیل دادهها و پزشکی بالینی تأکید میکند. مدل پیشبینی سرطان کبد، همسو با روند گستردهتر استفاده از فناوری برای تقویت پزشکی دقیق است، جایی که مراقبت از بیمار بر اساس پروفایلهای ریسک فردی و دادههای سلامت شخصی تنظیم میشود.
با کسب اعتبار این مدل مبتنی بر یادگیری ماشین در آزمایشهای دنیای واقعی، انتظار میرود که این اصول تحلیل پیشبینانه به سایر زمینههای تحقیقات سرطان نیز سرایت کند و انقلابی در نحوه نظارت و پیشگیری از انواع بدخیمیها ایجاد کند. با این حال، استفاده مؤثر از این ابزار مستلزم آموزش کافی متخصصان مراقبتهای بهداشتی است تا بتوانند یافتههای هوش مصنوعی را در چارچوب کامل مراقبت از بیمار تفسیر کنند.
این خبر را اینجا ببینید.
