هوش مصنوعی انقلاب در تشخیص سرطان پستان: راه‌های نجات‌بخش و کاهش ریسک!

آیندهٔ غربالگری سرطان پستان و راه‌های کاهش ریسک با کمک هوش مصنوعی

بر اساس یه بررسی مفصل که 12 دسامبر تو مجلهٔ Trends in Cancer منتشر شده، آیندهٔ غربالگری سرطان پستان و راه‌های پیشگیری و کاهش خطر ابتلا، شدیداً تحت تأثیر هوش مصنوعی (AI) قرار گرفته. اریک تامپسون، که اصلی‌ترین نویسندهٔ این مقاله از دانشگاه فناوری کوئینزلند در بریزبن استرالیاست، میگه: “ما داریم به پیشرفت‌های اخیر در پیش‌بینی خطر سرطان پستان با کمک هوش مصنوعی می‌پردازیم، اینکه چه تأثیری رو آیندهٔ غربالگری و پیشگیری از این بیماری داره، و همچنین تحقیقات کلیدی‌ای که برای اینکه ویژگی‌های ماموگرافی رو از مرحلهٔ تحقیق و آزمایش، به مرحلهٔ استفادهٔ بالینی برسون لازمه.”

مشکلات موجود در تشخیص سرطان پستان

بافت پستان که تو ماموگرافی سفید دیده میشه، بافت متراکم حساب میشه، در حالی که بافت پستان که تیره‌تر به نظر میاد، غیرمتراکم در نظر گرفته میشه. در کل، این نظر وجود داره که زنانی که تراکم ماموگرافی بالاتری دارن، نسبت به سن و شاخص توده‌ی بدنی‌شون، ریسک بیشتری برای ابتلا به سرطان پستان دارن. علاوه بر این، تراکم بالا باعث میشه تشخیص سرطان پستان از طریق ماموگرافی سخت‌تر بشه، به این پدیده “اثر پوشانندگی” میگن.

تغییرات جهانی تو آگاهی از تراکم ماموگرافی

گروه‌های حامی حقوق زنان تو سراسر دنیا دارن تلاش میکنن که زنان نسبت به تراکم ماموگرافی‌شون آگاهی پیدا کنن و تو حال حاضر تغییراتی تو سیاست‌گذاری‌های آمریکا، کانادا و استرالیا داره انجام میشه. تراکم ماموگرافی تو بعضی مناطق به استفاده از تکنولوژی‌های تصویربرداری کمکی کمک میکنه؛ به این صورت که سونوگرافی و تصویربرداری با MRI (تشدید مغناطیسی) تو مطالعات بالینی زنان با سینه‌های خیلی متراکم، میزان تشخیص سرطان رو بالاتر نشون داده.

مسائل علمی و بالینی

با این حال، دانشمندا و پزشکا همچنان با پیچیدگی‌هایی دست و پنجه نرم میکنن که از اثر پوشانندگی ناشی میشه، خطر ابتلا به سرطان پستان که مربوط به تراکم ماموگرافیه، و اینکه چطور باید تغییرات رو تو کار بالینی به بهترین شکل پیاده‌سازی کرد. برای پیش‌بینی تشخیص سرطان پستان در آینده، روش‌های محاسباتی پیشرفته مثل یادگیری عمیق الان دارن برای تحلیل تصاویر ماموگرافی استفاده میشن.

به طور خلاصه، این پیشرفت‌ها یه قدم مهم به سمت بهبود تشخیص و پیشگیری از سرطان پستان با استفاده از تکنولوژی‌های نوآورانه است که می‌تونه به نجات جون خیلی از خانم‌ها کمک کنه.

روش‌های هوش مصنوعی و پیش‌بینی خطر سرطان پستان

به خصوص، روش‌های هوش مصنوعی دارن ویژگی‌های ماموگرافی رو پیدا می‌کنن که پتانسیل بیشتری برای پیش‌بینی خطر سرطان پستان، نسبت به هر عامل خطر شناخته‌شدهٔ دیگه‌ای دارن. این ویژگی‌ها ممکنه بخش بزرگی از ارتباط بین تراکم ماموگرافی و خطر سرطان پستان رو توضیح بدن. کشف ویژگی‌های ماموگرافی که توسط هوش مصنوعی تولید شده و توانایی پیش‌بینی خطر رو دارن، فرصت‌های جدیدی رو برای شناسایی اون دسته از زن‌هایی فراهم میکنه که در آینده در معرض خطر بالای ابتلا به سرطان پستان هستن، و اونا رو از زنانی که به خاطر اثر پوشانندگی در معرض خطر بالای تشخیص اشتباه سرطان پستان قرار دارن، جدا می‌کنه.

تامپسون میگه: “زنی که ویژگی‌های ماموگرافی مرتبط با خطر بالای تشخیص سرطان پستان رو داره، میتونه از غربالگری‌های بیشتر یا داروهای کاهش‌دهندهٔ خطر استفاده کنه.” “از طرف دیگه، ممکنه برای زنی که احتمال تشخیص سرطان پستان تو پنج سال آینده توش پایینه، فاصلهٔ بیشتری بین غربالگری‌ها در نظر گرفته بشه.” همچنین، زنی که تراکم ماموگرافی بالایی داره، ولی ویژگی‌های ماموگرافی پرخطری نداره، ممکنه از تصویربرداری‌های تکمیلی مثل MRI یا سونوگرافی استفاده کنه.

تحقیقات نشون میده که بعضی از ویژگی‌های ماموگرافی که توسط هوش مصنوعی تولید میشن، نشونه‌ای از بیماری‌های بدخیم زودهنگام هستن که توسط ماموگرافی‌ای که رادیولوژیست‌ها خوندن، قابل تشخیص نیستن؛ در حالی که بعضی دیگه‌شون ممکنه شرایط خوش‌خیم باشن که با افزایش خطر سرطان پستان در ارتباطن. اینکه ویژگی‌های ماموگرافی که توسط هوش مصنوعی تولید میشن و به عنوان سرطان یا یه وضعیت خوش‌خیم شناخته نمیشن، دقیقا چی هستن، هنوز مشخص نیست.

تامپسون میگه: “خیلی مهمه که ما باید پاتوبیولوژی‌ای که با ویژگی‌های ماموگرافی در ارتباطه و مکانیسم‌های زیربنایی‌ای که اونا رو با سرطان پستان مرتبط میکنه رو شناسایی کنیم.” “این برای تعیین ارتباطشون با خطر سرطان پستان تو کوتاه‌مدت و بلندمدت و همین‌طور تلاش‌های آینده برای کاهش این خطر، ضروری خواهد بود.”

“`