مروری بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی

علم داده در قرن گذشته با افزایش دسترسی به فناوری که امکان ذخیره‌سازی داده‌های بزرگ‌تر، پردازش سریع‌تر و هزینه‌های کمتر را فراهم می‌کند، به‌سرعت پیشرفت کرده است. یادگیری ماشینی (ML) زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی است که به‌طور خاص بر توسعه الگوریتم‌ها و مدل‌های آماری تمرکز دارد که با یادگیری و پیش‌بینی یا تصمیم‌گیری بر اساس داده‌ها، انجام وظایف خاص را امکان‌پذیر می‌سازد. مدل‌های ML معمولاً یکی از حوزه‌های هوش مصنوعی زیر را دنبال می‌کنند: یادگیری تحت نظارت، یادگیری بدون نظارت، یادگیری تقویتی و هوش مصنوعی مولد. در طول چند دهه گذشته، تمرکز فزاینده‌ای در ادغام روش‌های مختلف ML در سیستم‌های مراقبت‌های بهداشتی صورت گرفته است. با ادغام پرونده‌های الکترونیکی سلامت، ارائه‌دهندگان مراقبت‌های بهداشتی قادر به جمع‌آوری و ذخیره مقادیر زیادی از داده‌های بالینی، آزمایشگاهی، تصویربرداری، ژنتیکی و تشخیصی الکتریکی شده‌اند که ممکن است تفسیر آن‌ها با استفاده از مدل‌های آماری سنتی چالش‌برانگیز باشد.

کاربردهای هوش مصنوعی در بررسی پاتوژنز مولتیپل اسکلروزیس

تحلیل پاسخ‌های التهابی در MS

پاتوژنز MS با پاسخ التهابی بافت‌های ماده سفید و خاکستری در سیستم عصبی مرکزی (CNS) توصیف می‌شود. فناوری‌های هوش مصنوعی می‌توانند با تجزیه و تحلیل مجموعه داده‌های بزرگ برای شناسایی الگوهایی که ممکن است قابل‌مشاهده نباشند، به افزایش درک ما از این فرآیندها کمک کنند.

تفسیر نشانگرهای زیستی در تشخیص MS

بیومارکرهای مختلفی مانند سطوح سرمی، نشانگرهای‌های مایع مغزی‌نخاعی (CSF)، تصویربرداری عصبی و سایر رویکردها برای تشخیص ام‌اس استفاده می‌شوند. هوش مصنوعی می‌تواند به تفسیر این نشانگرهای زیستی کمک کند و به‌طور بالقوه منجر به تشخیص دقیق‌تر شود.

نقش هوش مصنوعی در تحلیل سطوح سرمی

مطالعه تغییرات سیستمیک با یادگیری ماشینی

درک تغییرات سیستمیک در مولتیپل اسکلروزیس برای درک مکانیسم‌های اساسی آن مهم است. یک مطالعه اخیر در برزیل از چندین مدل یادگیری ماشینی نظارت‌شده برای مقایسه سطوح سرمی آنتی‌اکسیدان‌های مختلف بین بیماران ام‌اس و افراد سالم استفاده کرد. این مطالعه نشان داد که چهار سطح آنتی‌اکسیدانی – روی، آدیپونکتین، پارامتر آنتی‌اکسیدانی کل به دام انداختن رادیکال‌ها، و گروه‌های سولفیدریل – در تشخیص ام‌اس از افراد سالم مهم هستند. این مطالعه از رگرسیون لجستیک برای پیش‌بینی احتمال قرار گرفتن نمونه در یک دسته خاص بر اساس متغیرهای ورودی مختلف استفاده کرد. نویسندگان خاطرنشان کردند که مدل‌های رگرسیون لجستیک دارای مرزهای تصمیم خطی هستند، بنابراین از مدل‌های پیشرفته یادگیری ماشین (ML) مانند ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM) و شبکه‌های عصبی (NN) استفاده کردند که می‌توانند الگوهای غیرخطی در داده‌ها را ثبت کنند. آن‌ها ارتباطی بین سطوح پایین‌تر آنتی‌اکسیدان‌های سیستمیک و احتمال بیشتر مولتیپل اسکلروزیس در مقایسه با افراد سالم پیدا کردند، که نشان می‌دهد این آنتی‌اکسیدان‌ها ممکن است در پیشرفت بیماری نقش داشته باشند، اگرچه این نیاز به تحقیقات بیشتر دارد. SVM‌ها مانند رگرسیون لجستیک، مرزهای تصمیم را بر اساس متغیرها ایجاد می‌کنند تا موارد را از کنترل‌ها متمایز کنند. با این حال، SVM‌ها می‌توانند نویز داده‌ها را با یک پارامتر منظم‌سازی مدیریت کنند و از توابع یا هسته‌های ریاضی مختلف برای جداسازی بهتر سناریوهای داده پیچیده استفاده کنند. این نشان می‌دهد که چگونه روش‌های پیشرفته ML می‌توانند روابط پیچیده‌ای را در داده‌های پزشکی نشان دهند که مدل‌های ساده‌تر ممکن است از دست بدهند.

نشانگرهای زیستی CSF و نقش هوش مصنوعی

تحلیل بیومارکرهای CSF در MS

یک مطالعه اخیر به بررسی ۹۲ نشانگر زیستی CSF در بیماران مبتلا به مولتیپل اسکلروزیس و سایر بیماری‌های عصبی پرداخت. محققان از روشی به نام خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی استفاده کردند که پروتئین‌های مشابه را در یک فرآیند گام‌به‌گام با هم گروه‌بندی می‌کند تا زمانی که همه در یک خوشه ترکیب شوند. یافته‌ها را می‌توان در یک نمودار بصری به نام دندروگرام نشان داد. علاوه بر این، از رگرسیون لجستیک برای تعیین اینکه چگونه این بیومارکرها می‌توانند MS را از سایر بیماری‌های عصبی جدا کنند، استفاده شد. اهمیت هر بیومارکر با ضریب آن نشان داده می‌شود، اما مقایسه بین آن‌ها به دلیل تفاوت در واحدها و توزیع نیاز به مراقبت دارد.

هوش مصنوعی و بهبود تشخیص MS با MRI

علی‌رغم پیشرفت‌ها در فناوری MRI و به‌روزرسانی‌های معیارهای مک‌دونالد، به دلیل فقدان نشانگرهای زیستی خاص و سایر شرایطی که شبیه ام‌اس هستند، میزان تشخیص نادرست مولتیپل اسکلروزیس همچنان بالا است. یادگیری ماشینی می‌تواند با ایجاد مدل‌های دقیق برای تمایز ام‌اس از سایر بیماری‌ها با استفاده از داده‌های پیچیده‌ای که تجزیه‌وتحلیل آن با روش‌های سنتی دشوار است، کمک قابل‌توجهی در این زمینه داشته باشد. برای مثال، شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) در تمایز MS از کنترل‌های سالم و شرایط تقلید رایج، نویدبخشی را نشان داده‌اند. علاوه بر این، ML می‌تواند از داده‌های بالینی مختلف، از جمله ضبط گفتار، برای بهبود دقت تشخیص، بهتر از روش‌های قدیمی‌تر استفاده کند.

چالش‌ها و محدودیت‌های کنونی در استفاده از هوش مصنوعی

نیاز به داده‌های بزرگ و استاندارد

یک چالش بزرگ در تحقیقات مولتیپل اسکلروزیس نیاز به مجموعه داده‌های بزرگ برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی قوی است که بتوانند بیماری را بهتر درک کنند. قوانین اخلاقی و انطباق فعلی مستلزم ایجاد مجموعه داده‌های استاندارد و بزرگی است که شامل MRI، خون و اطلاعات بالینی می‌شود، که برای تأیید نتایج ام‌اس مانند تخریب عصبی و پیشرفت بیماری حیاتی هستند. تلاش برای راه‌های کارآمدتر برای مطالعه پیشرفت MS، از جمله اشتراک‌گذاری داده‌ها بین سایت‌های مختلف برای توسعه راه‌حل‌های هوش مصنوعی وجود دارد.

اهمیت علم باز و همکاری

جامعه علمی در MS باید بر ایجاد مجموعه داده‌های در دسترس برای حمایت از علم باز تمرکز کند، که همکاری و شفافیت را در حین پایبندی به اصل FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) تشویق می‌کند و ارزش در دسترس قرار دادن داده‌ها را به‌طور گسترده برجسته می‌کند. بسیاری از مطالعات نشان داده‌اند که مدل‌های یادگیری ماشینی برای تشخیص مولتیپل اسکلروزیس در مقایسه با افراد سالم و بیمارانی که قبلاً تشخیص داده شده‌اند، به‌خوبی کار می‌کنند. برای اینکه این مدل‌ها در محیط‌های بالینی مفیدتر باشند، باید بر روی بیماران در مراحل اولیه بیماری، از جمله کسانی که هنوز تشخیص داده نشده‌اند، آموزش داده شوند و دقت آن‌ها در برابر سایر شرایط مشابه افزایش یابد.

مسائل اخلاقی و مالکیت معنوی

مسائل اخلاقی در استفاده از هوش مصنوعی در عصب‌شناسی وجود دارد، از جمله نگرانی در مورد مسئولیت‌پذیری، زیرا هوش مصنوعی مشارکت انسان را کاهش می‌دهد و تجزیه‌وتحلیل تصمیمات را سخت‌تر می‌کند. علاوه بر این، مسائل مربوط به حقوق مالکیت معنوی برای مدل‌های ML ممکن است منجر به همکاری کمتر و انحصار بالقوه شود.

نتیجه‌گیری: آینده هوش مصنوعی در مدیریت MS

استفاده از هوش مصنوعی در تنظیمات بالینی ام‌اس فرصتی برای بهبود تشخیص، پیش‌آگهی و مراقبت از بیمار است. تحقیقات نشان می‌دهد که مدل‌های هوش مصنوعی می‌توانند با افزایش کارایی تصمیم‌گیری و مراقبت از بیمار از پزشکان حمایت کنند. با این حال، تحقیقات بیشتر برای تقویت این مدل‌ها ضروری است و ابتکارات جدید برای به اشتراک‌گذاری داده‌های MS ضروری است. پیشرفت در فناوری محاسبات، مانند محاسبات کوانتومی، می‌تواند تجزیه‌وتحلیل دقیق‌تر داده‌های پیچیده را تسهیل کند، اما برای ایجاد اعتماد در نتایج، نیازمند بهبود در توضیح‌پذیری و شفافیت است.