پیش بینی شانس زنده ماندن بیماران سرطانی با استفاده از هوش مصنوعی و تحلیل عکس چهره
- شناسه خبر: 34009
- تاریخ و زمان ارسال: ۲۴ اردیبهشت ۱۴۰۴ ساعت ۱۱:۲۱
- نویسنده: میترا راضی
محققان آمریکایی به تازگی هوش مصنوعی جدیدی را معرفی کرده‌اند که می‌تواند با تحلیل عکس چهره، شانس زنده‌ماندن بیماران مبتلا به سرطان را پیش‌بینی کند. این فناوری با تخمین سن زیستی افراد از روی ویژگی‌های ظاهری چهره، می‌تواند اطلاعات ارزشمندی در خصوص وضعیت بالینی بیماران ارائه دهد و روند درمان آنها را بهبود بخشد.
استفاده از الگوریتم FaceAge برای پیش بینی شانس زنده ماندن بیماران سرطانی
محققان بیمارستان عمومی ماساچوست به‌طور ویژه الگوریتمی به نام FaceAge را توسعه داده‌اند که به‌وسیله عکس‌های ساده از چهره، می‌تواند سن زیستی فرد را تخمین بزند. این فناوری قادر است تا ارتباط سن زیستی بیمار را با احتمال موفقیت درمان سرطان بررسی کند. مطالعات نشان داده‌اند که وقتی سن زیستی فرد پایین‌تر از سن واقعی‌اش باشد، به‌طور معمول نتایج درمانی بهتری مشاهده می‌شود، در حالی که اگر سن ظاهری فرد بالاتر از سن واقعی باشد، احتمال موفقیت درمان کاهش می‌یابد.
این الگوریتم بر اساس تحلیل ویژگی‌های ظاهری چهره و فاکتورهای بیولوژیکی که با سن واقعی فرد در ارتباط است، به بررسی وضعیت درمانی و پیش‌بینی‌های مرتبط با زنده‌ماندن بیمار می‌پردازد. در این پژوهش، نتایج نشان دادند که به‌طور میانگین سن زیستی بیماران سرطانی حدود پنج سال بیشتر از افراد سالم است و این تفاوت با کاهش شانس بقا در بیماران مبتلا به انواع مختلف سرطان مرتبط است.
بهبود پیش بینی ها با استفاده از هوش مصنوعی
برای سنجش کارایی این فناوری، از 10 پزشک و محقق خواسته شد تا فقط با مشاهده 100 عکس از بیماران دریافت‌کننده رادیوتراپی تسکینی، شانس زندگی کوتاه‌مدت آنها را پیش‌بینی کنند. نتایج نشان داد که پیش‌بینی‌های پزشکان تنها اندکی بهتر از شانس پرتاب سکه بوده است. اما زمانی که اطلاعات مربوط به FaceAge در اختیار این گروه قرار گرفت، پیش‌بینی‌ها به‌طور قابل‌توجهی بهبود یافت.
هوگو ارتس، نویسنده ارشد این پژوهش و مدیر برنامه هوش مصنوعی در پزشکی در بیمارستان Mass General Brigham، در این‌باره می‌گوید: “این مطالعه نشان می‌دهد که حتی یک عکس ساده از چهره فرد، مانند یک سلفی، می‌تواند اطلاعات بسیار مهمی درباره وضعیت درمان بیمار فراهم کند. سن زیستی فرد نسبت به سن واقعی‌اش ارتباط نزدیکی با نتایج درمانی دارد.”
هوش مصنوعی و آینده پزشکی دقیق تر
ری مک، نویسنده دیگر این مقاله، اشاره کرد که این کشف می‌تواند در شناسایی نشانگرهای زیستی از طریق عکس، گامی مهم و انقلابی باشد. این فناوری علاوه بر کاربرد در حوزه پیش‌بینی سرطان، می‌تواند در دیگر زمینه‌های پزشکی نیز مفید واقع شود. با توجه به اینکه بسیاری از بیماری‌های مزمن به‌نوعی بیماری‌های پیری محسوب می‌شوند، توانایی پیش‌بینی مسیر پیری فرد به‌طور دقیق اهمیت زیادی دارد. استفاده از این فناوری می‌تواند در زمینه پیشگیری و تشخیص زودهنگام بیماری‌ها نقشی اساسی ایفا کند، البته با رعایت اصول اخلاقی و نظارت دقیق.
توسعه و آزمایش های آینده
در حال حاضر، تیم تحقیقاتی در نظر دارد مطالعات خود را گسترش داده و از این ابزار در مراحل مختلف بیماری سرطان در بیمارستان‌ها استفاده کند. علاوه بر این، محققان قصد دارند دقیق‌تر به بررسی عملکرد FaceAge در مواجهه با داده‌های مربوط به جراحی پلاستیک و آرایش بپردازند. نتایج این مطالعه در نشریه معتبر The Lancet Digital Health منتشر شده است و چشم‌اندازهای جدیدی در راستای استفاده از هوش مصنوعی در بهبود مراقبت‌های بهداشتی فراهم می‌آورد.
نتیجه گیری
استفاده از هوش مصنوعی برای پیش‌بینی شانس زنده‌ماندن بیماران سرطانی با تحلیل عکس چهره یک قدم مهم در جهت بهبود درمان‌های پزشکی است. این تکنولوژی می‌تواند به پزشکان کمک کند تا تصمیمات دقیق‌تری بگیرند و روند درمانی بیماران را بر اساس پیش‌بینی‌های بیولوژیکی صحیح‌تر هدایت کنند. این نوآوری‌ها در نهایت می‌توانند به ارتقاء کیفیت زندگی و درمان‌های فردی کمک کنند.
