منوی سایت

پنجشنبه 17 مرداد 1398
تصمیم‌گیری خودکار در حوزه پزشکی با کمک هوش مصنوعی

پژوهشگران دانشگاه ام.آی.تی با همکاری محققان ایرانی یک الگوی مبتنی بر یادگیری ماشینی ارائه داده‌اند که می‌تواند به تصمیم‌گیری خودکار در حوزه پزشکی کمک کند. محققان علوم رایانه دانشگاه «ام.آی.تی»(MIT) با همکاری دکتر «داریوش مهتا» از اعضای مرکز جراحی حنجره بیمارستان عمومی ماساچوست(MGH) و دکتر «مرضیه قاسمی» استادیار علوم کامپیوتر و پزشکی دانشگاه «تورنتو» امیدوارند که با خودکار سازی یک اقدام مهم که معمولا به صورت دستی انجام می‌شود، استفاده از هوش مصنوعی را برای تقویت تصمیم‌گیری در حوزه پزشکی ارتقاء دهند.


حوزه «تحلیل‌های پیشگویانه» برای کمک به پزشکان در تشخیص‌ بیماری و درمان بیماران بسیار نوید بخش است. الگوهای یادگیری ماشینی را می‌توان آموزش داد تا با یافتن الگوها در داده‌های بیمار به مراقبت از بیماری سپسیس، طراحی رژیم‌های ایمن‌تر شیمی درمانی و همچنین پیش‌بینی خطر  ابتلا به سرطان سینه و یا مرگ در بخش مراقبت‌های ویژه کمک کنند.
به طور معمول مجموعه‌ داده‌های آموزشی افراد بیمار و سالم بسیاری را در بر می‌گیرند اما داده‌های نسبتا کمی در مورد هر فرد دارند. سپس متخصصان باید دقیقاً آن جنبه ها یا «خصیصه» هایی را که برای تهیه پیش بینی ها مهم خواهند بود، در مجموعه داده پیدا کنند.
محققان در جریان آزمایش‌ها متوجه شدند که  این الگو برای طبقه بندی دقیق بیماران مبتلا به گره های تارهای صوتی و بیماران بدون این وضعیت از خصیصه‌هایی استفاده کرد که به طور خودکار از این داده ها استخراج شدند.  نکته مهم این است که این الگو، این کار را بدون بررسی دستی مجموعه داده‌ها انجام داد.
مدل یادگیری ماشینی، این قابلیت را دارد تا برای یادگیری الگوهای هر بیماری مورد استفاده قرار گیرد. پژوهشگران معتقدند که توانایی شناسایی الگوهای روزانه صدا، گام مهمی در ابداع روش‌های بهتر برای پیشگیری، تشخیص و درمان اختلالات صوتی است. این مدل می‌تواند به طراحی روش‌های جدیدی برای شناسایی اختلالات صوتی و آگاه کردن افراد در مورد رفتارهای مضر برای صدا کمک کند.
اکنون محققان MIT در مقاله ای که در کنفرانس Machine Learning for Healthcare ارائه شده است، الگویی ارائه دادند که به طور خودکار خصیصه‌های پیش بینی اختلالات تارهای صوتی را می آموزد. این خصیصه‌ها از یک مجموعه داده حدود ۱۰۰ بیمار تهیه می‌شوند که هر یک شامل داده‌های یک هفته کنترل صدا و چند میلیارد نمونه است؛ به عبارت دیگر، این مجموعه، تعداد کمی از افراد را با تعداد گسترده‌ای از داده‌های مربوط به هر یک در بر دارد. این مجموعه داده حاوی سیگنال‌هایی می‌شود که از یک حسگر نصب شده روی گردن افراد به دست آمده‌اند.