نقش هوش مصنوعی در تشخیص زودهنگام سرطان

بهبود نسبت بیماران مبتلا به سرطان در مراحل اولیه، اولویت اصلی سازمان بهداشت جهانی است. در بسیاری از گروه های تومور، برنامه های غربالگری به بهبود بقا منجر شده است، اما انتخاب بیمار و طبقه بندی خطر چالش های کلیدی هستند. علاوه بر این، نگرانی هایی در مورد محدودیت نیروی کار تشخیصی، به ویژه با توجه به همه گیری COVID-۱۹ وجود دارد که فشاری بر خدمات آسیب شناسی و رادیولوژی وارد می کند. در این بررسی، ما در مورد اینکه چگونه الگوریتم های هوش مصنوعی می توانند به پزشکان در غربالگری بیماران بدون علامت در معرض خطر سرطان، بررسی و تریاژ بیماران علامت دار و تشخیص موثرتر عود سرطان کمک کنند. ما یک مرور کلی از رویکردهای اصلی هوش مصنوعی، از جمله مدل های تاریخی مانند رگرسیون لجستیک، و همچنین یادگیری عمیق و شبکه های عصبی ارائه می کنیم و کاربردهای تشخیص زودهنگام آنها را برجسته می کنیم. بسیاری از انواع داده ها برای تجزیه و تحلیل محاسباتی مناسب هستند، از جمله سوابق الکترونیکی مراقبت های بهداشتی، تصاویر تشخیصی، اسلایدهای آسیب شناسی و خون محیطی، و ما نمونه هایی از نحوه استفاده از این داده ها برای تشخیص سرطان ارائه می دهیم. همچنین در مورد پیامدهای بالینی بالقوه برای الگوریتم های هوش مصنوعی، از جمله مروری بر مدل هایی که در حال حاضر در عمل بالینی استفاده می شوند، بحث می کنیم. در نهایت، محدودیت ها و مشکلات بالقوه، از جمله نگرانی های اخلاقی، تقاضای منابع، امنیت داده ها و استانداردهای گزارش دهی را مورد بحث قرار می دهیم.

Keywords:

تشخیص زودهنگام , هوش مصنوعی , یادگیری ماشینی , یادگیری عمیق , غربالگری