علماء روس يطورون تقنيات ذكاء اصطناعي للكشف عن سرطان العظام
تاريخ النشر: 25th, May 2024 GMT
تابع أحدث الأخبار عبر تطبيق
يعمل علماء من جامعة /ساراتوف/ الطبية الحكومية الروسية على تطوير برامج حاسوبية جديدة تعتمد تقنيات الذكاء الاصطناعي، لاستخدامها في الكشف عن سرطان العظام.
وقال العلماء في الجامعة "إن البرمجيات الجديدة ستساعد الأطباء على اكتشاف النقائل السرطانية أو ما يسمى بـ / ميتاستايز/ لدى المصابين بسرطان العظام، ومراقبة تلك النقائل، وستساعدهم على إجراء التشخيص واختيار طرق العلاج بشكل أسرع وأكثر كفاءة".
وأشاروا إلى أن النقائل السرطانية تظهر في العظام عند الإصابة بأنواع مختلفة من السرطان، وتتسبب بمضاعفات خطيرة منها الآلام الشديدة وتلف العظام، لذا فمن المهم اكتشافها في المراحل المبكرة.
وتستخدم البرمجيات التي يطورها العلماء الروس خوارزميات التعلم الآلي المزودة بكميات كبيرة من البيانات التي تشمل صور الإشعات وصور الرنين المغناطيسي وغيرها، لذا فإن البرمجيات ستكون قادرة على معاينة وتحليل الصور الطبية بسرعة لمساعدة الأطباء على اتخاذ القرارات العلاجية الصحيحة.
ومن المتوقع أن يكتمل تطوير البرمجيات الجديدة ويتم إخضاعها للتجارب بحلول عام 2026، الأمر الذي سيفتح آفاقا جديدة في مجالات تشخيص وعلاج أمراض السرطان، ويحسن من نوعية حياة المرضى.
المصدر: البوابة نيوز
كلمات دلالية: الذكاء الاصطناعي سرطان العظام
إقرأ أيضاً:
علماء يطورون خلايا عصبية اصطناعية تفكر بنفسها
في تطور مثير في نطاق التشابك بين علم الأعصاب والذكاء الاصطناعي، أعلن فريق دولي من الباحثين عن ابتكار نوع جديد من "الخلايا العصبية الاصطناعية" يُمكنها أن تتعلم وتنظم نفسها بشكل مستقل، دون الحاجة لتوجيه خارجي.
وحسب الدراسة، التي نشرها الباحثون في دورية "بي إن إيه إس"، فإن هذه الخلايا الجديدة تُعرف باسم "الخلايا الإنفومورفية"، وهو اصطلاح يعني "الخلايا العصبية ذاتية التنظيم المعتمدة على المعلومات"، وهي مصممة لتُحاكي طريقة عمل الخلايا العصبية الحقيقية داخل أدمغتنا.
والخلايا العصبية الاصطناعية هي وحدات رياضية مُصممة لمحاكاة وظائف الخلية العصبية الحقيقية؛ إذ تستقبل مدخلات رقمية، وتعالجها، ثم تنتج قيمة معينة استنادا إلى آلية محددة للتعلم والمعالجة.
ومن المعروف أنه في شبكات الخلايا العصبية التقليدية، التي تحاكي الدماغ وتستخدم في تطبيقات الذكاء الاصطناعي الحالية، يتم تنسيق التعلم من الخارج. بمعنى آخر، هناك دائما "مدرب" يُحدد لها ما الذي يجب أن تتعلمه، وكيف تتصرف، هذا المعلم هو الخوارزمية، التي تقود عملية التعلم.
إعلانولكن في الدماغ البشري فإن كل خلية عصبية تتفاعل مع الإشارات المحلية حولها وتتعلم بشكل مستقل. وحسب الدراسة، فإن الخلايا تحاكي هذا الأسلوب الطبيعي، فكل "خلية" تتعلم وتتكيّف بناء على المعلومات التي تصلها من البيئة المحيطة بها فقط، وهذا يجعل النظام أكثر مرونة وكفاءة من حيث استهلاك الطاقة.
لفهم الأمر، تخيل أن الشبكة العصبية الاصطناعية مثل فريق عمل، في حالة الشبكة التقليدية هناك فريق فيه "مدير صارم"، لا يحب أن يقرر أحد من نفسه، ولذلك فكل موظف (خلية عصبية) ينتظر أوامر من المدير، والمدير هو فقط من يحدد من يعمل، ومن يتوقف، ومن يتعاون مع الآخر، الفريق كاملا ينجز مهامه بناء على تعليمات خارجية.
هكذا تعمل الشبكات العصبية التقليدية، فكل خلية عصبية تتبع تعليمات محددة مسبقا (من الخوارزمية)، وتتغير فقط عندما يقوم المدرب بتحديث. على الجانب الآخر، فإن الشبكة الإنفومورفية تشبه فريقا ذكيا بدون مدير، وهنا يقوم كل موظف بمراقبة البيئة من حوله، ويقرر ما هو الضروري.
ومن هنا فإن الموظفين يتعاونون بشكل مرن حسب الحاجة، وكل منهم يتعلّم من نفسه ومن رفاقه، فتكون النتيجة فريقا مرنا، ومتكيفا، يمكنه التعامل مع مواقف جديدة بشكل أسرع.
هكذا تعمل الخلايا الإنفومورفية، فكل خلية عصبية تقرر بنفسها كيف تتعلّم، ومن تتعاون معه، ومتى تتخصص، من دون "مدرب مركزي".
وفي الاختبارات الأولية، بدلا من إعطاء كل خلية "قواعد محددة للتعلم"، قام الباحثون بتحديد أهداف عامة فقط، وتركوها "تكتشف بنفسها" القواعد التي تحقق تلك الأهداف.
بعد ذلك، استُخدم مقياس رياضي قائم على نظرية المعلومات لتمكين كل خلية من اتخاذ قرارات حول أسئلة مثل: هل تتعاون مع خلايا أخرى أم تعمل باستقلالية أم تتخصص في نوع محدد من المعلومات؟ وقد استجابت تلك الخلايا الاصطناعية بفاعلية.
إعلانهذا النوع الجديد من الخلايا يوفر نموذجا مختلفا يمكن أن يكون مفيدا جدا مستقبلا للتعلم الآلي، حيث تتعلم الخلايا العصبية بنفسها من دون الحاجة لتدريب خارجي مكثف، ومن المتوقع أن يؤدي ذلك إلى أنظمة ذكاء اصطناعي أكثر كفاءة وتكيّفا وواقعية.
ويمثل هذا الإنجاز خطوة نحو تقليد كيفية تعلّم الدماغ البشري، مما قد يؤدي إلى ذكاء اصطناعي أكثر طبيعية وأقل اعتمادا على البرمجة الصارمة.
ارتفاع درجات الحرارة على جميع الأنحاء اليوم مع رياح مثيرة للأتربة