Microsoft

أعلنت شركة Microsoft و Paige، مزود علم الأمراض الرقمي، عن شراكة لبناء أكبر نموذج للذكاء الاصطناعي يعتمد على الصور في العالم للكشف عن السرطان، وسوف يتم تدريب النموذج على ما يصل إلى أربعة ملايين شريحة مجهرية رقمية عبر أنواع متعددة من السرطان، من أرشيف بايج الذي لا مثيل له من البيانات السريرية بحجم بيتابايت.

وسوف يتم تطوير النموذج باستخدام منصة الحوسبة السحابية Azure من Microsoft ومنصة Azure AI، وسوف يستخدم تقنية تسمى التعلم العميق، والتي تسمح لأجهزة الكمبيوتر بالتعلم من البيانات دون برمجتها بشكل صريح، ومن المتوقع أن يكون النموذج قادرا على اكتشاف الاورام السرطانية بدرجة عالية من الدقة، حتى في المراحل المبكرة.

وتعد الشراكة بين Microsoft وPaige خطوة مهمة إلى الأمام في تطوير الذكاء الاصطناعي للكشف عن السرطان، وهذه هي المرة الأولى التي يتم فيها استخدام مجموعة البيانات الكبيرة هذه من شرائح المجهر الرقمي لتدريب نموذج الذكاء الاصطناعي، ومن المتوقع أن يكون للنموذج تأثير كبير على الكشف المبكر عن السرطان وعلاجه، ويمكن أن ينقذ حياة الملايين.

كيف سيعمل نموذج الذكاء الاصطناعي

سوف يتم تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي على مجموعة بيانات من شرائح المجهر الرقمي، وسوف يتم مسح هذه الشرائح ضوئيًا وتحويلها إلى صور، والتي سيتم استخدامها بعد ذلك لتدريب النموذج، وسوف يتعلم النموذج كيفية التعرف على الأنماط الموجودة في الصور المرتبطة بالسرطان بدقة وكفاءة، مما قد يؤدي إلى اكتشاف وعلاج المرضى في وقت مبكر.

وبمجرد تدريب النموذج، سوف يكون قادرًا على تحليل الصور الجديدة وتحديد ما إذا كانت تحتوي على سرطان أم لا، ومن المتوقع أن يكون النموذج قادرا على اكتشاف السرطان بدرجة عالية من الدقة، حتى في المراحل المبكرة، ومن المتوقع أن يكتمل النموذج في عام 2024، وبمجرد نشره، يمكن أن يساعد علماء الأمراض على تشخيص السرطان بشكل أكثر دقة وكفاءة.

فوائد نموذج الذكاء الاصطناعي

يتمتع نموذج الذكاء الاصطناعي بالقدرة على إحداث ثورة في الكشف المبكر عن السرطان وعلاجه، ويمكن أن يساعد في إنقاذ ملايين الأرواح من خلال الكشف عن السرطان في مراحله المبكرة، عندما يكون قابلاً للعلاج، ومن المتوقع أيضًا أن يكون النموذج أكثر فعالية من حيث التكلفة من الطرق التقليدية للكشف عن السرطان، ويمكن استخدامه لتحليل عدد كبير من الصور بسرعة وسهولة، مما يمكن أن يوفر الوقت والمال.

تحديات نموذج الذكاء الاصطناعي

لا يزال نموذج الذكاء الاصطناعي يواجه بعض التحديات، وأحد التحديات هو الحاجة إلى مجموعة بيانات كبيرة ومتنوعة من الصور لتدريب النموذج، ويجب أن تكون مجموعة البيانات هذه ممثلة لجميع أنواع السرطان، ويجب أن تكون كبيرة بما يكفي لضمان دقة النموذج، والتحدي الآخر هو الحاجة إلى التأكد من أن النموذج غير متحيز، ويحتاج النموذج إلى التدريب على مجموعة بيانات تمثل جميع المرضى، بغض النظر عن عرقهم أو انتمائهم العرقي أو حالتهم الاجتماعية والاقتصادية.

الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية

تعد الشراكة بين Microsoft وPaige واحدة من عدد من المبادرات الحديثة لاستخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين اكتشاف السرطان، وفي يوليو، أعلنت شركة جوجل أنها تعمل على تطوير نموذج ذكاء اصطناعي للكشف عن سرطان الجلد من خلال صور الشامات، وفي فبراير، أطلقت شركة IBM Watson Health أداة مدعومة بالذكاء الاصطناعي لمساعدة الأطباء على تشخيص سرطان الثدي.

وتعد هذه المبادرات جزءًا من الاتجاه المتزايد لاستخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين الرعاية الصحية، ويتم استخدام الذكاء الاصطناعي لتطوير أدوية جديدة، وتخصيص العلاجات، وحتى توفير الرعاية الطبية عن بعد، مع استمرار تطور تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، فمن المرجح أن تلعب دورًا متزايد الأهمية في مكافحة السرطان وتوفير العلاج للمرضى باسرع وقت.