آسیا تقریباً نیمی از جمعیت سرطان جهان را در خود جای داده است و در سال 2020، 9.5 میلیون مورد جدید سرطان و 5.8 میلیون مرگ ناشی از سرطان گزارش شده است. این را می توان در رشد جمعیت، پیری جمعیت و سبک زندگی یا تغییرات اجتماعی-اقتصادی ردیابی کرد.
با انتظار دو برابر شدن بار تا سال 2040. تا 30.2 میلیون مورد سرطان، پیشگیری سریع، تشخیص، درمان و برنامه های مراقبت حمایتی برای نجات جان انسان ها حیاتی است.
آسیب شناسان در مرکز ارائه مراقبت های سرطان برای تشخیص و درمان سرطان و انکولوژیست ها (پزشکان درمان کننده سرطان). پاتولوژیست ها متخصصانی هستند که سلول ها و بافت های بیمار را از نظر وجود سرطان (یعنی بدخیمی) بررسی می کنند و به تصمیم گیری در مورد ادامه درمان کمک می کنند. معاینه پاتولوژیست تقریباً 70 درصد از تصمیمات بالینی را تحت تأثیر قرار می دهد.
چالش های آسیب شناسی
روند رو به افزایش سرطان و تعداد موارد عقب افتاده به دلیل همه گیری COVID-19 نیاز به آسیب شناسان آموزش دیده را برجسته کرده است. با پیشرفت در تحقیق و توسعه، آزمایشات پاتولوژیک موثرتری در حال حاضر برای شناسایی و ارزیابی سرطان در دسترس هستند.
با این حال، اجرای آنها نیاز به نیروی کار مجرب دارد. داده های ناکافی می تواند باعث تاخیر در تشخیص سرطان شود و متعاقباً بر درمان و بقای بیمار تأثیر بگذارد.
چالش‌های کلیدی در این بخش شامل کمبود کلی پاتولوژیست، کمبود نیروی کار آموزش دیده (تربیت پاتولوژیست‌ها می‌تواند تا 15 سال طول بکشد) و افزایش پیچیدگی تجزیه و تحلیل، که همه این موارد باید برای اطمینان از کیفیت تشخیص سرطان مورد توجه قرار گیرند. صحنه سازی بدون سازش باقی می ماند.
در این شرایط، آسیب شناسان همچنان با فشارها و نگرانی های عظیمی مانند احتمال فرسودگی شغلی مواجه هستند.
آسیب شناسی دیجیتال تشخیص از راه دور را تسهیل می کند
بسته به بافت مورد تجزیه و تحلیل، آسیب شناس آزمایش هایی را انجام می دهد و معمولاً بافت را روی یک اسلاید زیر میکروسکوپ نگاه می کند تا به نتایج خاص بیماری یا تشخیص برسد.
آسیب شناسی دیجیتال، به زبان ساده، امکان اسکن اسلایدها یا تصاویر کل اسلاید (WSI) را فراهم می کند تا بتوان آنها را روی مانیتور کامپیوتر مشاهده کرد. بنابراین، تصاویر با وضوح بالا را می‌توان به راحتی از مکان‌های دور و بدون سفر مشاهده کرد و حتی می‌توان آنها را برای تسهیل مشاوره با سایر متخصصان به اشتراک گذاشت.
همچنین بخوانید: MedHyve برای تسهیل تجهیزات پزشکی برای بیمارستان‌های کوچک میزبان دانه‌های گرد است
اگرچه همه‌گیری COVID-19 دیجیتالی شدن را در چندین بخش دیگر تسریع کرده است، استفاده از آن در آسیب‌شناسی هنوز در مراحل ابتدایی است.
با تسریع پذیرش دیجیتال، آسیب شناسی دیجیتال آسیا به تکامل خود ادامه خواهد داد. تا سال 2027 پیش بینی می شود از 74 میلیون دلار در سال جاری به 125 میلیون دلار برسد.
ادغام هوش مصنوعی در آسیب شناسی
هوش مصنوعی شامل رایانه هایی است که فرآیندهای یادگیری و تفسیر ذهن انسان را تقلید می کنند. آسیب شناسی دیجیتال یکپارچه با هوش مصنوعی می تواند به ساده سازی جریان کار، بهبود کارایی و بهبود انطباق تشخیصی کمک کند.
از یک طرف، می تواند به خودکارسازی چندین کار پیچیده کمک کند. به عنوان مثال، تجزیه و تحلیل مبتنی بر کامپیوتر تصاویر بافت دیجیتالی می‌تواند به کارهای تشخیصی زمان‌بر اما ضروری (به عنوان مثال، شمارش هسته‌های کل یا درجه‌بندی بافت تومور) کمک کند، و حجم کار کلی پاتولوژیست‌ها را کاهش می‌دهد.
در مقابل، ادغام هوش مصنوعی به سیستم اجازه می دهد تا تجزیه و تحلیل تصویر را با توجه به پارامترهای از پیش تعیین شده “یاد بگیرد” و در نتیجه به هوش تشخیصی آسیب شناس کمک می کند. برای مثال، هوش مصنوعی نشان داده است که می‌تواند ویژگی‌هایی را که نشان‌دهنده سرطان کولورکتال پرخطر از تصاویر بافتی است، ارزیابی کند.
تجزیه و تحلیل تصویر دیجیتال مبتنی بر هوش مصنوعی همچنین به شناسایی نواحی متاستاتیک (سرطانی که به سایر اندام ها گسترش یافته است) کمک کرد. در ارزیابی نشانگرهای خاصی که بقای سرطان سینه را پیش بینی می کنند، حساسیت زیادی نشان داد.
بنابراین می توان از آن به عنوان یک ابزار غربالگری موثر برای تشخیص بدخیمی و متاستازها و ارزیابی پیش آگهی استفاده کرد. این فناوری‌های کمکی به بهبود کارایی کمک می‌کنند و زمان آسیب‌شناسان را برای کارهای مهم دیگری که نیاز به ورودی تخصصی دارند، آزاد می‌کنند.
هنگامی که به آسیب شناسی مربوط می شود، یادگیری عمیق (یک زیرگروه پیچیده تر از هوش مصنوعی) می تواند به ارزیابی تشخیصی (مثلاً تمایز بین بافت بیمار و نرمال، طبقه بندی سرطان، یا تمایز بین انواع سرطان) کمک کند و بینش عمیق تری نسبت به بیماری ارائه دهد.
این شامل پیش بینی وضعیت جهش ژنی، پیامدها و عود بیماری است. هم افزایی بینش های انسانی و مبتنی بر هوش مصنوعی در مورد آسیب شناسی سرطان، بدون شک راه هایی را برای تشخیص زودهنگام سرطان، با پتانسیل ارائه ارزیابی و درمان خاص بیمار برای این بیماری باز می کند. در نهایت، این امر بار سیستم مراقبت های بهداشتی را کاهش می دهد و مراقبت از بیمار را بهبود می بخشد.
چشم اندازهای آینده
در نهایت، مدیریت ادراک آسیب شناسان از هوش مصنوعی و بهبود پذیرش آنها برای حمایت از این تحول حیاتی است. آموزش و حمایت از آسیب شناسان با استفاده از چنین فناوری پیشرفته می تواند به کاهش فشار روی سیستم و مدیریت بار بیماری در حال رشد کمک کند.
به این ترتیب، آسیب‌شناسی دیجیتال یکپارچه با هوش مصنوعی می‌تواند در همکاری با آسیب‌شناس برای ارائه مراقبت‌های بیمار محور از تشخیص سرطان تا درمان بهینه عمل کند.
–
یادداشت سردبیر: e27 هدف این است که با انتشار نظرات جامعه، رهبری فکری را تقویت کند. نظر خود را با ارسال مقاله، ویدئو، پادکست یا اینفوگرافیک به اشتراک بگذارید.
به ما بپیوندید e27 گروه تلگرام، انجمن FB یا لایک e27 صفحه فیس بوک
اعتبار تصویر: Canva Pro
این مقاله برای اولین بار در 13 جولای 2022 منتشر شد
پست چگونه هوش مصنوعی آینده تشخیص سرطان را متحول می کند اولین بار در e27 پدیدار شد.