تشخیص بیماری
تشخیص درست بیماری، به سالها آموزش در حوزه پزشکی نیاز دارد و حتی پس از گذراندن دوره‌های آموزشی هم تشخیص بیماری، اغلب فرآیندی دشوار و زمان‌بر است. تقاضا برای افراد متخصص در بسیاری از حوزه‌ها، فراتر از شمار افراد قابل دسترسی است و کمبود متخصص نیز معمولا تشخیص بیماری و نجات جان بیمار را به تعویق می‌اندازد.
یادگیری ماشینی به خصوص الگوریتم‌های یادگیری عمیق، اخیرا موجب پیشرفت‌های قابل توجهی در تشخیص خودکار، کم‌هزینه و در دسترس‌تر بیماری شده‌اند.
چگونه ماشین‌ها تشخیص دادن را یاد می‌گیرند؟
الگوریتم‌های یادگیری ماشینی می‌توانند یاد بگیرند که الگوها را مانند پزشکان مورد بررسی قرار دهند. یک تفاوت مهم میان دو تشخیص این است که الگوریتم‌ها، به نمونه‌های بسیاری برای یادگیری نیاز دارند و شاید برای آموزش آنها به هزاران نمونه نیاز باشد. از آنجا که ماشین‌ها قادر به مطالعه کتاب نیستند، همه این نمونه‌ها باید به صورت دیحیتال ارائه شوند.
بدین ترتیب، یادگیری ماشینی می‌تواند در حوزه‌هایی کارآمد باشد که در آن، اطلاعات تشخیصی بررسی شده توسط یک پزشک، به صورت دیجیتال ارائه می‌شوند. این حوزه می‌تواند مواردی از این دست را شامل شود:
· تشخیص سرطان ریه یا سکته براساس سی‌تی‌اسکن
· ارزیابی خطر مرگ ناگهانی قلب یا دیگر بیماری‌های قلبی براساس نوار قلب یا تصاویر ام‌آرآی
· طبقه‌بندی ضایعات پوستی در تصاویر ثبت شده از پوست
· یافتن شاخص‌های مربوط به عارضه "رتینوپاتی دیابتی"(Diabetic retinopathy) در تصاویر چشم
از آنجا که داده‌های بسیاری در این حوزه‌ها موجود هستند، مهارت تشخیص الگوریتم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی نیز در حال پیشرفت است. تفاوت میان تشخیص با این الگوریتم‌ها و تشخیص متخصصان این است که الگوریتم می‌تواند در کسری از ثانیه به نتیجه برسد و نتایج آن در سراسر جهان تکثیر شود. شاید به زودی همه افراد در همه جای جهان بتوانند به کیفیت تشخیص متخصصان با هزینه کم دست پیدا کنند.
پیشرفت تشخیص مبتنی بر هوش مصنوعی
کاربرد یادگیری ماشینی در تشخیص، به تازگی آغاز شده و سیستم‌های بیشتری در ادغام چندین منبع داده از جمله سی‌تی‌اسکن، ام‌آرآی، داده‌های مربوط به بیماران و حتی دست‌نوشته‌ها مداخله می‌کنند تا بیماری و روند گسترش آن ارزیابی شود.
هوش مصنوعی جایگزین پزشکان نیست
امکان ندارد که هوش مصنوعی فورا جای پزشکان را بگیرد. در عوض، سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند ضایعه‌های بدخیم یا الگوهای خطرناک قلب را برای متخصصان مشخص کنند و به آنها امکان دهند تا بر تفسیر این نشانه‌ها تمرکز داشته باشند.
کشف سریع دارو
کشف و ارائه دارو، یک فرآیند پرهزینه است. بسیاری از فرآیندهای تحلیلی مورد نیاز برای کشف دارو می‌توانند با کمک یادگیری ماشینی، کارآیی بیشتری داشته باشند. این روش می‌تواند نیاز به سالها پژوهش و صدها میلیون سرمایه‌گذاری را برطرف کند.
هوش مصنوعی در حال حاضر با موفقیت در چهار حوزه مربوط به ارائه دارو به کار می‌رود.
· شناسایی هدف برای مداخله
· کشف گزینه‌های دارویی
· سرعت بخشیدن به آزمایش‌های بالینی
· یافتن زیست‌نشانگرهایی برای تشخیص بیماری
شناسایی هدف برای مداخله
نخستین گام برای کشف دارو، درک ریشه بیولوژیکی بیماری و مکانیسم مقاومتی آن است. پس از این مرحله باید اهداف مورد نظر که معمولا پروتئین‌ها هستند، شناسایی شوند تا به درمان بیماری کمک کنند. روش‌هایی مانند بررسی "آران‌ای کوچک سنجاق‌سری"(shRNA) که به صورت گسترده در دسترس قرار دارند، میزان داده‌های قابل ارزیابی برای کشف مسیرهای درمان را به صورت قابل توجهی افزایش داده‌اند اما به کار بردن روش‌های قدیمی، هنوز یک چالش برای ادغام منابع گسترده و گوناگون داده‌ها به شمار می‌رود.
الگوریتم‌های یادگیری ماشینی می‌توانند داده‌های در دسترس را به شکل ساده‌تری تحلیل کنند و حتی یاد بگیرند که به شناسایی خودکار پروتئین‌های مورد نظر بپردازند.
کشف گزینه‌های دارویی
در این مرحله، پژوهشگران باید ترکیبی را پیدا کنند که با مولکول شناسایی شده در تعامل قرار می‌گیرد. این کار به بررسی شمار زیادی از ترکیبات احتمالی نیاز دارد تا اثر آنها بر هدف تشخیص داده شود. این ترکیبات می‌توانند طبیعی یا مصنوعی باشند و یا با مهندسی زیستی ارائه شوند.
نرم‌افزارهای کنونی، اغلب بی‌دقت هستند و به زمان زیادی برای بررسی نیاز دارند اما الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند در این مرحله هم مفید واقع شوند. این الگوریتم‌ها، دوام یک مولکول را براساس ساختار آن پیش‌بینی می‌کنند و سپس از میان میلیون‌ها مولکول، بهترین مولکول را انتخاب می‌کنند که با کمترین عوارض جانبی همراه است. بدین ترتیب، زمان قابل توجهی در ارائه دارو صرفه‌جویی خواهد شد.
سرعت بخشیدن به آزمایش‌های بالینی
یافتن گزینه‌های مناسب برای آزمایش‌های بالینی، کار دشواری است و اگر این گزینه‌ها اشتباه انتخاب شوند، زمان و هزینه زیادی را برای آزمایش به همراه خواهند داشت.
یادگیری ماشینی می‌تواند با شناسایی خودکار گزینه‌های مناسب، سرعت طراحی آزمایش‌های بالینی را افزایش دهد و استفاده از آنها را برای گروه‌های خاصی از شرکت‌کنندگان تضمین کند. الگوریتم‌ها می‌توانند گزینه‌های خوب و بد را جدا کنند تا انتخاب بهترین آنها ممکن شود.
این الگوریتم‌ها می‌توانند مانند یک سیستم هشدار در آزمایش‌های بالینی عمل کنند تا آزمایشی که نتیجه کارآمدی در بر ندارد، انجام نشود. بدین ترتیب، پژوهشگران می‌توانند امکان مداخله به موقع را داشته باشند.
یافتن زیست‌نشانگرهایی برای تشخیص بیماری
تنها هنگامی امکان درمان یک بیمار وجود دارد که از تشخیص درست اطمینان داشته باشیم. برخی از روش‌های تشخیص، بسیار پرهزینه هستند و علاوه بر دانش متخصص، به تجهیزات آزمایشگاهی پیچیده‌ای نیاز دارند.
زیست‌نشانگرها، مولکول‌هایی هستند که در مایعات بدن انسان به خصوص خون او وجود دارند و اطمینان لازم را در مورد بیمار بودن شخص فراهم می‌کنند. این مولکول‌ها موجب می‌شوند که روند تشخیص یک بیماری، با ایمنی بیشتر و هزینه کمتری صورت بگیرد.
از زیست‌نشانگرها می‌توان برای بررسی روند گسترش بیماری نیز استفاده کرد تا پزشکان بتوانند درمان مناسب را برای بیماری انتخاب کنند و عملکرد دارو را مورد بررسی قرار دهند.
اما کشف زیست‌نشانگرهای مناسب برای یک بیماری خاص، کار دشواری است و به فرآیندی طولانی و پرهزینه برای بررسی ده‌ها هزار مولکول احتمالی نیاز دارد.
هوش مصنوعی می‌تواند بسیاری از کارهایی را که به صورت دستی انجام می‌شوند، خودکارسازی کند و به فرآیند کار سرعت بدهد. الگوریتم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی، مولکول‌ها را به دو دسته خوب و بد تقسیم می‌کنند که پزشکان بتوانند بر بررسی بهترین گزینه‌ها تمرکز داشته باشند.
زیست‌نشانگرها را می‌توان برای شناسایی مواردی از این دست به کار برد.
· زیست‌نشانگر تشخیصی برای شناسایی به موقع وجود یک بیماری در بدن
· زیست‌نشانگر خطر برای تشخیص خطر گسترش بیماری در بدن
· زیست‌نشانگر پیش از تشخیص برای شناسایی احتمال گسترش یک بیماری
· زیست‌نشانگر پیش‌بینی برای شناسایی این که آیا بیمار نسبت به دارو واکنشی خواهد داشت یا خیر
شخصی‌سازی درمان
بیماران گوناگون، واکنش‌های متفاوتی نسبت به داروها و برنامه‌های درمانی دارند؛ در نتیجه شخصی‌سازی درمان می‌تواند طول عمر شخص را افزایش دهد اما شناسایی عواملی که بر انتخاب درمان تاثیر می‌گذارند، کار بسیار دشواری است.
یادگیری ماشینی می‌تواند با خودکارسازی این روند پیچیده، به کشف ویژگی‌هایی کمک کند که نشان می‌دهند بیمار، واکنش مثبتی نسبت به درمان خواهد داشت. در واقع، الگوریتم‌ها می‌توانند واکنش احتمالی بیمار را نسبت به یک درمان خاص پیش‌بینی کنند.
این الگوریتم‌ها، کار خود را با بررسی بیماران مشابه و مقایسه درمان و پیامدهای آن یاد می‌گیرند. نتایج پیش‌بینی الگوریتم‌ها، به پزشکان کمک می‌کند تا برنامه درمان را ساده‌تر و به درستی طراحی کنند.
بهبود اصلاح ژن
روش اصلاح ژن کریسپر، جهش بزرگی در حوزه اصلاح ژن به شمار می‌رود که مانند یک جراح عمل می‌کند و روشی دقیق و در عین حال مقرون به صرفه است.
این روش برای هدف قرار دادن و اصلاح یک قسمت خاص از دی‌ان‌ای، بر آران‌ای تکیه می‌کند اما آران‌ای می‌تواند با چندین قسمت از دی‌ان‌ای منطبق شود و عوارض جانبی نامطلوبی به همراه داشته باشد. انتخاب دقیق آران‌ای با کمترین عوارض جانبی، یک تنگنا در روش اصلاح ژن کریسپر به شمار می‌رود.
مدل‌های مبتنی بر یادگیری ماشینی اثبات کرده‌اند که می‌توانند بهترین نتایج را در این زمینه ارائه دهند و به روند کار نیز سرعت بدهند.
