ابزار هوش مصنوعی دانشگاه هنگکنگ تشخیص سرطان را متحول میکند
تیمی از پژوهشگران دانشگاه هنگکنگ (HKU) به سرپرستی پروفسور کوین تسیا، موفق به توسعهی یک ابزار تصویربرداری مبتنی بر هوش مصنوعی شدهاند که میتواند تشخیص سرطان را سریعتر، دقیقتر و مقرونبهصرفهتر از روشهای سنتی انجام دهد. این ابزار که CytoMAD نام دارد، امکان تحلیل سلولهای بدن بدون نیاز به رنگآمیزیهای وقتگیر و پرهزینه را فراهم کرده و به پزشکان کمک میکند تا ویژگیهای سلولهای سرطانی را بهصورت دقیق و در مقیاس تکسلولی بررسی کنند.
تشخیص سریع و بدون رنگآمیزی
پزشکان در روشهای سنتی برای مشاهدهی جزئیات سلولی مجبور به استفاده از رنگ و مواد شیمیایی هستند. اما فناوری جدید، با بهرهگیری از هوش مصنوعی مولد (Generative AI)، تصویری واضح و دقیق از سلولها بدون نیاز به رنگآمیزی ارائه میدهد. این قابلیت نهتنها فرآیند آمادهسازی نمونهها را سادهتر میکند، بلکه نتایج را بسیار سریعتر در اختیار پزشک قرار میدهد.
استخراج اطلاعاتی که با چشم غیرمسلح دیده نمیشوند
CytoMAD میتواند جزئیاتی از تصاویر سلولی را آشکار کند که با چشم غیرمسلح یا حتی تجهیزات معمولی قابل تشخیص نیستند. این مدل قادر است اطلاعات مرتبط با ویژگیهای فیزیکی و مولکولی سلولها را استخراج کرده و به تحلیلگر ارائه دهد. به بیان سادهتر، پزشکان میتوانند عملکرد سلولها را ارزیابی کنند بدون آنکه نیاز به تجهیزات خاص یا فرآیندهای پیچیده داشته باشند.
عبور از محدودیتهای سنتی با هوش مصنوعی
این مدل هوش مصنوعی میتواند بهطور خودکار ایرادات ناشی از تفاوت تجهیزات آزمایشگاهی یا تغییر در شرایط تصویربرداری را اصلاح کند و تحلیلی بدون تعصب از تصاویر ارائه دهد. برخلاف مدلهای دیگر که نیازمند فرضیهسازی از قبل هستند، CytoMAD بدون هیچ پیشفرضی عمل میکند؛ به همین دلیل میتواند در سناریوهای گوناگون پزشکی عملکرد بالایی داشته باشد.
گامی مهم برای آینده تشخیص سرطان
تیم تحقیقاتی دانشگاه هنگکنگ قصد دارد با جمعآوری دادههای بیشتر و انجام آزمایشهای بالینی، مدل را طوری آموزش دهد که نهتنها بتواند سرطان را تشخیص دهد، بلکه حتی امکان پیشبینی بیماری در مراحل اولیه یا پیش از بروز علائم را نیز داشته باشد. این رویکرد میتواند انقلابی در روشهای تشخیص زودهنگام بیماری ایجاد کند.
تحلیل iTrends:
پروژهی CytoMAD نشاندهندهی روندی گسترده در حوزه پزشکی است که با بهرهگیری از مدلهای هوش مصنوعی مولد (مانند GAN) تلاش دارد محدودیتهای تصویربرداری کلاسیک را کنار بگذارد. ویژگی «label-free» بودن این فناوری، در عین کاهش هزینه، موجب سرعت چشمگیر در تشخیص میشود؛ خصوصاً در سیستمهایی با حجم بالای بیماران.
در آیندهای نهچندان دور، مدلهایی نظیر CytoMAD میتوانند به بخشی جداییناپذیر از آزمایشگاههای بالینی تبدیل شوند، جایی که سرعت و دقت در تشخیص میتواند نجاتبخش جان انسانها باشد. iTrends پیشبینی میکند که در پنج سال آینده، هوش مصنوعی مولد در کنار فناوریهای تصویربرداری نوری پیشرفته، مسیر تشخیص و درمان را بهطور کامل متحول خواهد کرد.
