یادگیری عمیق در پزشکی

یادگیری عمیق در پزشکی چیست؟

یادگیری عمیق (DL) بخشی از یادگیری ماشینی است که کاربرد های آنها در پزشکی قابل توجه است. این روش اتصال نورون ها در مغز حیوانات برای پردازش اطلاعات را تقلید می کند. DL از شبکه های عصبی مصنوعی (ANN) که ساختارهای لایه ای هستند برای تجزیه و تحلیل داده ها استفاده می کند. با مطالعه نحوه عبور داده ها از لایه های یک شبکه عصبی مصنوعی و نحوه تعامل این لایه ها، یک الگوریتم DL می تواند ایجاد ارتباط و همبستگی در داده ها را یاد بگیرد.

این قابلیت ها الگوریتم های DL را به ابزارهای نوآورانه ای با پتانسیل تغییر مراقبت های بهداشتی تبدیل می کند. رایج ترین انواعی که در صنعت یافت می شوند موارد استفاده مختلفی دارند.

شبکه های عصبی عمیق (DNN) در پزشکی

شبکه عصبی یادگیری عمیق در پزشکی — تصویری از یک شبکه عصبی یادگیری عمیق

DNN نوعی از ANN با لایه های بیشتر است که آن را عمیق می کند. این لایه ها وظایف ریاضی را برای ترجمه داده های خام به خروجی معنی دار انجام می دهند. لایه‌های اضافی امکان ترجمه‌های کمی متفاوت را در هر لایه برای اصلاح خروجی فراهم می‌کنند.

نمونه‌ای اخیر از یک مورد استفاده از DNN نشان می‌دهد که چگونه این الگوریتم‌ها می‌توانند عدم نمایش قرار ملاقات کودکان را پیش‌بینی کنند. در یک مطالعه، محققان از داده های پرونده الکترونیک سلامت بیمار (EHR) و اطلاعات آب و هوای محلی به عنوان پیش بینی کننده استفاده کردند. DNN از رویکرد پیش‌بینی مرسوم بهتر عمل کرد و نشان داد که فشار اتمسفر و رکوردهای عدم نمایش بیماران، پیش‌بینی‌کننده‌های مهمی هستند.

با استفاده از DNN، محققان می‌توانند به راحتی رابطه بین عوامل مختلف مرتبط با عدم حضور بیمار را ارزیابی کنند و تعیین کنند که کدام عوامل با نتیجه ارتباط قوی‌تری دارند.

شبکه های عصبی کانولوشن (CNN) در پزشکی

CNN ها نوعی DNN هستند که برای داده های بصری استفاده می شوند. آنها تصاویر را تجزیه و تحلیل می کنند و ویژگی ها را استخراج می کنند تا آنها را در دسته بندی ها طبقه بندی کنند.

در تصویربرداری پزشکی، CNN ها می توانند با تجزیه و تحلیل سریع تصاویری مانند سی تی اسکن یا اشعه ایکس، به پزشکان در تشخیص شرایط کمک کنند. مطالعه ای رابطه بین بیماری شبکیه و عدم دسترسی به مراقبت را بررسی کرد و یک مدل CNN برای تشخیص چندین بیماری شبکیه به طور همزمان ایجاد کرد.

این مدل که با استفاده از ۱۲۰۰۰۲ تصویر فوندوس چشم توسط چشم پزشکان معتبر ارزیابی شد، دقتی برابر یا بالاتر از متخصصان در هفت بیماری از ده بیماری شبکیه نشان داد. همچنین از نظر سرعت ارزیابی تصویر از پزشکان بهتر عمل کرد و یک تصویر را در کمتر از یک ثانیه در مقایسه با متخصصانی که ۷.۶۸ ثانیه زمان بردند، تجزیه و تحلیل کردند.

موفقیت این مدل می تواند دسترسی به مراقبت در مناطق توسعه نیافته با نرخ غربالگری پایین تر و تشخیص دیرهنگام را برطرف کند و خطر از دست دادن بینایی برگشت ناپذیر را کاهش دهد.

شبکه های عصبی بازگشتی در پزشکی

شبکه های عصبی بازگشتی (RNN) نوعی شبکه عصبی مصنوعی (ANN) هستند که با داده های متوالی یا زمانی سروکار دارند. آنها اغلب در کارهایی مانند ترجمه زبان، پردازش زبان طبیعی، تشخیص گفتار و زیرنویس تصویر استفاده می شوند. برخلاف سایر شبکه های عصبی که ورودی ها و خروجی ها مجزا هستند، RNN ها اطلاعات لایه های قبلی را برای تأثیرگذاری بر ورودی ها و خروجی های جاری در نظر می گیرند.

در مراقبت های بهداشتی، RNN ها می توانند به ارائه دهندگان مراقبت های بهداشتی در کارهایی مانند انتخاب گروه های بیمار برای آزمایش های بالینی کمک کنند.

کارآزمایی‌های بالینی شامل انتخاب گروهی از بیماران با ویژگی‌های مرتبط مشابه برای تحقیق است. انتخاب گروه بیمار مناسب برای موفقیت یک کارآزمایی بالینی بسیار مهم است، اما می تواند زمان بر و پرهزینه باشد. محققان مدل‌های یادگیری عمیق مختلف، از جمله یک CNN ساده، یک CNN عمیق، یک RNN، و یک مدل ترکیبی که هر دو CNN و RNN را با هم ترکیب می‌کنند، برای شناسایی ویژگی‌های کلیدی برای انتخاب گروه آزمایش کردند. مدل RNN و ترکیبی بهتر از مدل‌های CNN عمل کردند، اما محققان به محدودیت‌هایی به دلیل مجموعه داده‌های کوچک اشاره کردند و مطالعات بیشتری را قبل از اجرای یک مدل انتخاب کوهورت پیشنهاد کردند.

شبکه های متخاصم مولد (GAN) در پزشکی

شبکه‌های متخاصم مولد (GAN) از دو شبکه عصبی برای تولید داده‌های مصنوعی استفاده می‌کنند که می‌توانند جایگزین داده‌های واقعی شوند. GAN ها معمولا برای تولید تصاویر، فیلم ها و صداها استفاده می شوند.

در مراقبت های بهداشتی، GAN ها دارای پتانسیل هستند زیرا می توانند تصاویر MRI مصنوعی ایجاد کنند. آموزش مدل‌های هوش مصنوعی برای تشخیص و تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده با استفاده از تصاویر پزشکی چالش‌هایی را به دلیل کیفیت تصویر متفاوت، مقررات حفظ حریم خصوصی بیمار و مجموعه داده‌های نامتعادل ایجاد می‌کند. محققان با استفاده از تصاویر MRI ایجاد شده توسط GAN برای آموزش مدل‌های یادگیری عمیق استفاده کردند. در یک مطالعه، یک GAN با استفاده از اسکن‌های در دسترس عموم از ابتکار تصویربرداری عصبی بیماری آلزایمر (ADNI) و معیار تقسیم‌بندی تصویر تومور مغزی چندوجهی (BRATS) آموزش دید.

در حالی که MRI های ایجاد شده توسط GAN دارای برخی ویژگی های متمایز از MRI های واقعی بودند، محققان پیشنهاد کردند که مجموعه داده های آموزشی بزرگتر می تواند این مشکل را در آینده برطرف کند. تصاویر پزشکی مصنوعی می توانند به ایجاد مجموعه داده های بزرگ با تصاویر با کیفیت بالا و توزیع متعادل تری از یافته های پاتولوژیک کمک کنند. علاوه بر این، تصاویر پزشکی ایجاد شده توسط GAN می تواند حریم خصوصی بیمار را با کاهش نیاز به تصاویر پزشکی واقعی در تحقیقات افزایش دهد.

یادگیری عمیق در پزشکی چه کاربرد هایی دارد؟

توانایی های قدرتمند مدل های یادگیری عمیق، عملیات سریع، دقیق و کارآمد را در بخش مراقبت های بهداشتی تسهیل کرده است. این مدل‌ها نقشی اساسی در شکل‌دهی مجدد مراقبت از بیمار دارند و در عملکرد سیستم‌های سلامت در محیط‌های بالینی ضروری هستند. تکنیک‌های یادگیری عمیق معمولاً در مراقبت‌های بهداشتی شامل بینایی رایانه، پردازش زبان طبیعی و یادگیری تقویتی است.

تصویربرداری پزشکی:

– تشخیص تصویر و تشخیص شی در فرآیندهایی مانند تشدید مغناطیسی (MR) و توموگرافی کامپیوتری (CT) برای کارهایی مانند تقسیم‌بندی تصویر، تشخیص بیماری و پیش‌بینی استفاده می‌شود.

– مدل‌های یادگیری عمیق به طور موثر داده‌های تصویربرداری را با در نظر گرفتن فاکتورهایی مانند اندازه، حجم و شکل بافت تفسیر می‌کنند و می‌توانند قسمت‌های مهم در تصاویر را برجسته کنند.

– کاربردها شامل تشخیص رتینوپاتی دیابتی، تشخیص زودهنگام آلزایمر و تشخیص اولتراسوند ندول های پستان است.

– انتظار می رود پیشرفت در یادگیری عمیق امکان بررسی جامع تصاویر پاتولوژی و رادیولوژی را در آینده فراهم کند.

الگوریتم های یادگیری عمیق تجزیه و تحلیل داده های پیچیده را ساده می کنند و دقت تشخیص ناهنجاری را افزایش می دهند. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) بینش‌هایی را ارائه می‌کنند که به متخصصان پزشکی در شناسایی به موقع و دقیق مسائل بهداشتی کمک می‌کند. در یک مطالعه در سال ۲۰۱۸، CNN ها بیش از ۱۰ درصد دقت بالاتری را در شناسایی ملانوم در مقایسه با متخصصان نشان دادند.

تجزیه و تحلیل داده های بهداشت و درمان:

– مدل های یادگیری عمیق به طور موثر داده های ساختاریافته و بدون ساختار را در پرونده های الکترونیک سلامت (EHR)، از جمله یادداشت های بالینی، نتایج آزمایش، تشخیص ها و داروها تجزیه و تحلیل می کنند.

– تلفن‌های هوشمند و دستگاه‌های پوشیدنی اطلاعات ارزشمندی درباره شیوه زندگی ارائه می‌دهند و به تغییر داده‌ها برای نظارت بر عوامل خطر پزشکی با استفاده از برنامه‌های تلفن همراه کمک می‌کنند.

چت ربات سلامت روان:

– استفاده از برنامه های سلامت روان مبتنی بر هوش مصنوعی، از جمله ربات های چت، در حال افزایش است و برخی از آنها از یادگیری عمیق برای تعاملات واقعی تر با بیمار استفاده می کنند.

– مطالعات نشان می دهد که عوامل مکالمه هوشمند می توانند به طور قابل توجهی علائم افسردگی و اضطراب را کاهش دهند و از سلامت روانی کارآمد و جذاب پشتیبانی کنند.

درمان های پزشکی شخصی:

– راه حل های یادگیری عمیق با تجزیه و تحلیل تاریخچه پزشکی، علائم و آزمایشات، مراقبت شخصی از بیمار را امکان پذیر می کند.

– پردازش زبان طبیعی (NLP) بینش هایی را از اطلاعات پزشکی متن آزاد استخراج می کند تا مناسب ترین درمان ها را تعیین کند.

ممیزی نسخه:

– مدل‌های یادگیری عمیق، نسخه‌های مربوط به سوابق سلامت بیمار را برای شناسایی و تصحیح خطاهای تشخیصی احتمالی یا اشتباهات نسخه‌ای بررسی می‌کنند.

پاسخ به سوالات بیمار:

– چت ربات های مبتنی بر یادگیری عمیق به متخصصان مراقبت های بهداشتی یا بیماران در شناسایی الگوهای علائم بیمار کمک می کنند.

تعهدنامه:

– مدل های یادگیری عمیق از شرکت های بیمه در ارائه پیشنهادات به مشتریان از طریق تجزیه و تحلیل قدرتمند پیش بینی کننده پشتیبانی می کنند.

تشخیص تقلب:

– الگوریتم های یادگیری عمیق با تجزیه و تحلیل رفتارهای متقلبانه و داده های سلامت از منابع مختلف، ادعاهای تقلب بیمه پزشکی را شناسایی می کنند.

کشف دارو:

– مدل‌های یادگیری عمیق با پردازش سریع داده‌های ژنومی، بالینی و جمعیتی به کشف دارو کمک می‌کنند تا ترکیبات دارویی را شناسایی کنند.

تحلیل ژنومیک:

– مدل‌های یادگیری عمیق، تفسیرپذیری و درک داده‌های بیولوژیکی را افزایش می‌دهند و به دانشمندان در مطالعه تنوع ژنتیکی و توسعه درمانی مبتنی بر ژنوم کمک می‌کنند.

تحقیقات سلامت روان:

– محققان از مدل های یادگیری عمیق برای بهبود عملکرد بالینی در سلامت روان، مطالعه اثرات بیماری ها و اختلالات روانی بر مغز استفاده می کنند.

COVID-19:

– مدل های یادگیری عمیق در مطالعه برنامه های کاربردی برای تشخیص زودهنگام COVID-19، تجزیه و تحلیل تصاویر اشعه ایکس و سی تی قفسه سینه، پیش بینی پذیرش در ICU، شناسایی افراد در معرض خطر و برآورد نیاز به تهویه مکانیکی اهمیت پیدا کرده اند.