هوش مصنوعی در مراقبت پزشکی
تحقیقات جاری > رادیولوژی

تخصصی که بیشترین توجه را به خود جلب کرده، رادیولوژی است. توانایی تفسیر بر اساس تصویر می‌تواند به پزشکان در تشخیص درست کمک کند چراکه ممکن است پزشک جایی را به‌طور تصادفی نادیده گرفته باشد. تحقیقاتی در دانشگاه استنفورد الگوریتمی را ساخته که می‌تواند بیماری ذات الریه را بهتر از رادیولوژیست‌ها تشخیص دهد. کنفرانس رادیولوژی انجمن رادیولوژی آمریکای شمالی بخش بزرگی از برنامه خود را برای استفاده از هوش مصنوعی در تصویربرداری اجرا کرده‌است. ظهور این تکنولوژی در رادیولوژی به عنوان یک تهدید توسط برخی متخصصان در نظر گرفته شده‌است، زیرا تکنولوژی می‌تواند کارهای خاصی را بهتر از متخصصان انسانی انجام دهد، و در حال حاضر نقش رادیولوژیست‌ها را تغییر می‌دهد.
تقاضا برای خدمات رادیولوژی به‌طور چشمگیری در سال‌های اخیر افزایش یافته و فشار قابل توجهی را بر نیروی کار وارد کرده‌است. در بریتانیا، تعداد معاینات توموگرافی کامپیوتری (CT) بین سال‌های ۲۰۱۲ و۲۰۱۵، به مقدار ۲۹ درصد افزایش یافته‌است، در حالی‌که تعداد استخدامی‌ها کمتر بوده و ۹ درصد پست‌های دستیار رادیولوژی در سال ۲۰۱۵ خالی بوده‌است. به‌علاوه، در همان سال تقریباً هیچ‌کدام از بخش‌های رادیولوژی گزارشی مبنی بر نیاز به استخدام گزارش نکرده‌اند. در فوریه ۲۰۱۶، ۲۰۰۰۰۰ عکس رادیولوژی ساده و ۱۲۰۰۰ مطالعه مقطعی انجام شده‌است. از این ارقام کاملاً مشخص است که اگر بخواهیم از آسیب بیمار در اثر تأخیر یا اشتباه در تشخیص جلوگیری کنیم، پیشرفت در کارایی گزارش و مدیریت گردش کار به شدت مورد نیاز است. هوش مصنوعی (AI)، ظرفیت پرداختن به این مسائل را دارد. پذیرش گسترده سیستم‌های الکترونیکی بایگانی عکس و ارتباطات (PACS) منجر به توسعه یکی از بزرگ‌ترین مجموعه داده‌های تصویری موجود شده‌است. در بریتانیا، تنها در سال ۲۰۱۶، ۴۱ میلیون تصویربرداری انجام شده‌است.
داده‌ها کاملاً به یادگیری ماشین کمک می‌کنند. یادگیری ماشین نوعی از هوش مصنوعیست، که در پاسخ به داده‌های آموزشی به منظور پیش‌بینی خودکار از الگوریتم‌هایی که به شکل تکراری گسترده یا آموزش داده می‌شوند استفاده می‌کند. یادگیری ماشین تحت نظارت یک زیرگروه است، که به ارائه داده‌های آموزش‌های از پیش مشخص‌شده متکی است. در زمینه تصویربرداری عمومی و بینایی رایانه‌ای، یادگیری عمیق ابزار پیشرو یادگیری ماشین است. یادگیری عمیق به تکنیک‌هایی گفته می‌شود که مبتنی بر پیشرفت در شبکه‌های عصبی مصنوعی است و در آن‌ها چندین لایه شبکه به منظور افزایش سطح مفهوم و عملکرد اضافه می‌شود. هدف شبکه‌های عصبی تقلید از ساختار مغز انسان است. آن‌ها از مجموعه‌ای از نورون‌های به هم پیوسته استفاده می‌کنند، که پیش از انتقال کمیت و ارزش به نورون بعدی در توالی، داده‌ها را جمع‌آوری، جمع‌بندی یا تبدیل می‌کند. این فرایند در یک لایه خروجی به اوج می‌رسد، و می‌توان برای پیش‌بینی‌های بعدی از آن استفاده کرد. ساخت و آموزش یک شبکه عصبی مؤثر از ابتدا به مقدار زیادی داده نیاز دارد. شبکه‌های طبقه‌بندی تصویر پیشرفته اغلب در مجموعه داده‌های حاوی میلیون‌ها تصویر ارائه، و توسط چندین سرور رایانه‌ای مشخص و به مدت چند هفته به‌طور مداوم کار می‌کند. این امر برای اکثر محققان پزشکی عملی نیست.
به منظور بررسی بهتر فرایندی به نام یادگیری انتقال استفاده می‌شود. این فرایند به‌کارگیری ویژگی‌های بسیار تصفیه شده از CNNهای بزرگ آموزش دیده موجود و استفاده از این موارد به عنوان نقطه شروع آموزش یک مدل جدید برای انجام کاری متفاوت است. شبکه‌های عصبی پیچشی یا همگشتی (به انگلیسی: convolutional neural network) (مخفف انگلیسی: CNN یا ConvNet) رده‌ای از شبکه‌های عصبی ژرف هستند که معمولاً برای انجام تحلیل‌های تصویری یا گفتاری در یادگیری ماشین استفاده می‌شوند. ساختار شبکه‌های پیچشی از فرایندهای زیستی قشر بینایی گربه الهام گرفته‌شده‌است. این ساختار به گونه‌ای است که تک‌نورون‌ها تنها در یک ناحیه محدود به تحریک پاسخ می‌دهند که به آن ناحیه پذیرش گفته می‌شود. نواحی پذیرش نورون‌های مختلف به صورت جزئی با هم همپوشانی دارند به گونه ای که کل میدان دید را پوشش می‌دهند. شبکه‌های عصبی پیچشی نسبت به بقیه رویکردهای دسته‌بندی تصاویر به میزان کمتری از پیش‌پردازش استفاده می‌کنند. این امر به معنی آن است که شبکه معیارهایی را فرامی‌گیرد که در رویکردهای قبلی به صورت دستی فراگرفته می‌شدند. این استقلال از دانش پیشین و دستکاری‌های انسانی در شبکه‌های عصبی پیچشی یک مزیت اساسی است. تا کنون کاربردهای مختلفی برای شبکه‌های عصبی از جمله در بینایی کامپیوتر، سیستم‌های پیشنهاددهنده و پردازش زبان طبیعی پیشنهاد شده‌اند. این ویژگی‌ها را می‌توان به عنوان عناصر اصلی برای ساخت تصاویر مانند خطوط و منحنی‌ها تصور کرد که نشان داده شده تا در بسیاری از امور شناسایی تصویر بکار برده شوند. این روش می‌تواند به میزان قابل توجهی نیازهای محاسباتی مورد نیاز برای آموزش شبکه را کاهش دهد و مزایای بسیاری در مقایسه با آموزش CNN از تراشه دارد. با وجود در دسترس بودن مقادیر گسترده‌ای از داده‌های تصویر، یادگیری انتقال در محیط‌های بالینی نسبتاً کم مورد استفاده قرار گرفته‌است. دو مقاله چاپ شده اخیر نشان داده‌است که انتقال یادگیری از CNNهای آموزش دیده می‌تواند نتایج تشخیصی در مورد انسان را در دسته‌بندی ضایعات پوستی و در شناسایی بیماری در تصاویر دیجیتال شبکیه ایجاد کند.
در تجزیه و تحلیل رادیوگرافی ساده هنوز سطح مشابهی از تشخیص دقیق گزارش نشده‌است؛ با این حال، اخیراً چند تحقیق امیدوار کننده در این زمینه منتشر شده‌است؛ مثلاً، یک مطالعه CNN گوگل نت را برای تشخیص آسیب‌شناسی در رادیوگرافی ساده قفسه سینه آموزش داد، در نتیجه مشخص شد یک ناحیه در زیر منحنی ۰٫۸۶۱ تا ۰٫۹۶۴ برای ویژگی‌های مختلف رادیوگرافی قفسه سینه وجود دارد. یک مطالعه دیگر با استفاده از یادگیری انتقال از ایمیج‌نت CNN که قبلاً آموزش دیده‌است، برای طبقه‌بندی خودکار آرتروز در رادیوگرافی زانو استفاده کرده‌است. رادیوگرافی ساده با بیش از ۲۲ میلیون بررسی در انگلیس در سال ۲۰۱۶ رایج‌ترین آزمایش رادیولوژی بوده‌است. بخش زیادی از این رادیولوژی‌ها مربوط به رادیوگرافی کردن اندام ساده در شرایطیست که ضربه دیده. یک مورد قوی برای توسعه استراتژی‌های خودکار در جهت بهبود کارایی و مدیریت گردش کار در این زمینه با توجه به تعداد مطالعات گزارش شده وجود دارد و ثابت کرد که بیش از ۸۸ میلیون پوند برای برون‌سپاری گزارش‌های رادیولوژی در سال ۲۰۱۴ و۲۰۱۵ هزینه شده‌است؛ بنابراین عجیب است که، تا جایی‌که نویسنده می‌داند، در حال حاضر هیچ مطالعه‌ای در این زمینه وجود ندارد که با موفقیت یادگیری انتقال را از CNNهای آموزش دیده به مشکل تشخیص شکستگی در رادیوگرافی ساده اعمال کند. هدف این مطالعه مفهومی این است که نشان دهد این کار تا چه حد امکان‌پذیر است.
نتیجه اینکه همان‌طور که قدرت محاسباتی و پیچیدگی الگوریتم همچنان در حال بهبود است، این تکنیک‌ها ظرفیت پردازش اطلاعات را تا درجاتی از پیچیدگی خواهند داشت که بسیار فراتر از درک ذهن انسان است. در این قلمرو است که پیشرفت‌های عمده فناوری مشاهده خواهد شد. این مطالعه اثبات مفهومی را برای استفاده از یادگیری انتقال از CNNهای عمیق از پیش آموزش داده شده بر روی تصاویر دنیای واقعی برای تجزیه و تحلیل رادیوگرافی‌های پزشکی ساده ارائه می‌دهد. با آموزش مدل تنها با استفاده از حجم نمونه متوسط، نتایج با پیشرفته‌ترین روش‌های تشخیص شکستگی خودکار قابل مقایسه بود. روش مورد استفاده در اینجا بسیار قابل انتقال است. کاربردهای ممکن برای این نوع تکنیک با توجه به عظیم بودن مجموعه داده‌های تصویر پزشکی بسیار زیاد و متنوع است. در صورت استفاده صحیح از این پتانسیل می‌تواند به‌طور قابل توجهی بهره‌وری گردش کار را بهبود بخشد، خطر خطا را به حداقل برساند و با کاهش تأخیرهای تشخیصی از آسیب به بیمار جلوگیری کند.[نیازمند بازبینی منبع]