هوش مصنوعی و کلان داده به مثابه نیرویی تحول‌آفرین در عرصه سلامت زنان و زایمان، نویدبخش افق‌های نوینی در تشخیص، پیشگیری و مدیریت بهتر مشکلات بارداری شده‌اند. هر داده‌ای، از نتیجه یک آزمایش خون گرفته تا تصویری از سونوگرافی، همچون پازل کوچکی از سرنوشت سلامت مادر و جنین است؛ هوش مصنوعی این قطعات پازل را جمع‌آوری کرده و الگوهایی مخفی را کشف می‌کند که شاید در نگاه اول پنهان به نظر برسند. با این کار، پزشکان قادرند ناهنجاری‌ها و بیماری‌هایی مانند پره‌اکلامپسی، زایمان زودرس و حتی نشانه‌های اولیه سرطان دهانه رحم را پیش‌بینی و در مراحل اولیه مداخله کنند.
کلان داده‌ها، که شامل اطلاعات ثبت‌شده از پرونده‌های الکترونیکی بیمار، مطالعات بالینی و حتی نتایج آزمایش‌های تصویر برداری هستند، به عنوان بستر غنی برای تحلیل‌های دقیق عمل می‌کنند. استفاده از الگوریتم‌های پیشرفته یادگیری عمیق و مدل‌های پیش‌بینی به پزشکان کمک می‌کند تا تصمیمات درمانی شخصی‌سازی‌شده‌ای ارائه دهند که با ویژگی‌ها و نیازهای خاص هر بیمار همخوانی بیشتری دارد.

1- پیشبینی زایمان زودرس: الگوریتم های تحلیل داده های بالینی و تصویربرداری

1. تحلیل داده‌های بالینی

الگوریتم‌های یادگیری ماشین و داده‌کاوی می‌توانند داده‌های بالینی مادران باردار را تحلیل کنند. این داده‌ها شامل اطلاعاتی مانند:
– سابقه پزشکی مادر (مانند بیماری‌های قلبی، دیابت، یا پره‌اکلامپسی)
– شرایط بارداری (مانند چندقلویی یا سن بارداری)
– عوامل جمعیت‌شناختی (مانند سن و وضعیت اجتماعی-اقتصادی)
مدل‌های یادگیری ماشین مانند شبکه‌های عصبی، جنگل تصادفی (Random Forest) و XGBoost برای پیش‌بینی زایمان زودرس استفاده می‌شوند. این مدل‌ها با تحلیل داده‌های بزرگ، الگوهایی را شناسایی می‌کنند که به پزشکان در شناسایی زنان در معرض خطر کمک می‌کند.

2. تحلیل داده‌های تصویربرداری

تصویربرداری پزشکی مانند سونوگرافی و MRI نیز نقش مهمی در پیش‌بینی زایمان زودرس دارد. الگوریتم‌های پردازش تصویر می‌توانند:
– ضخامت دهانه رحم را اندازه‌گیری کنند.
– ناهنجاری‌های جنین یا جفت را شناسایی کنند.
– تغییرات در ساختار رحم را تحلیل کنند.
این تحلیل‌ها با استفاده از تکنیک‌های پیشرفته مانند شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) انجام می‌شود که توانایی بالایی در شناسایی ویژگی‌های پیچیده در تصاویر دارند.

2-تشخیص خودکار سرطان دهانه رحم: پردازش تصاویر پاپاسمیر با یادگیری عمیق

سرطان دهانه رحم یکی از علل اصلی مرگ و میر در میان زنان است. غربالگری دوره‌ای با استفاده از پاپاسمیر نقش اساسی در کاهش مرگ‌های ناشی از این سرطان دارد؛ اما ارزیابی دستی تصاویر پاپاسمیر زمان‌بر و مستعد خطاهای انسانی است. به همین دلیل، استفاده از یادگیری عمیق برای پردازش و تحلیل این تصاویر به منظور تشخیص خودکار تغییرات سلولی، از اهمیت ویژه‌ای برخوردار است.

1. مراحل کلیدی فرایند تشخیص خودکار

1.1. گردآوری و پیش‌پردازش داده‌ها

– مجموعه داده‌های استاندارد:
اغلب پژوهش‌ها از مجموعه داده‌هایی مانند Herlev یا SIPaKMeD برای آموزش و ارزیابی مدل‌های خود استفاده می‌کنند.
– پیش پردازش تصاویر:
– تعدیل نور و کنتراست: بهبود کیفیت تصویر برای برجسته‌سازی ساختارهای سلولی.
– حذف نویز: استفاده از فیلترهای گوسی یا دیگر روش‌های تصفیه برای کاهش نویزهای موجود در تصاویر.
– نرمال‌سازی: مقیاس‌بندی پیکسل‌ها جهت همگام‌سازی در ورودی به مدل‌های یادگیری عمیق.

2.1. جداسازی سلول‌ها (Segmentation)

– استخراج ناحیه‌های مورد نظر:
پیش از طبقه‌بندی سلول‌های سالم و غیرطبیعی، باید سلول‌ها از پس‌زمینه جدا شوند.
– استفاده از الگوریتم‌های segmentation:
– روش‌های کلاسیک مانند آستانه‌بندی یا خوشه‌بندی (مثلاً K-means)
– یا شبکه‌های عصبی تخصصی مانند U-Net که برای segmentation تصاویر به کار می‌رود.

3.1. استخراج ویژگی‌ها با استفاده از شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)

– معماری‌های CNN:
معمول‌ترین روش‌های مورد استفاده در این حوزه، معماری‌های عمیقی مانند VGG16، ResNet، Inception و یا سایر شبکه‌های تخصصی هستند.
– انتقال یادگیری (Transfer Learning):
برای کاهش نیاز به داده‌های بسیار بزرگ، از مدل‌های پیش‌آموزش دیده بر روی مجموعه‌های داده عمومی مانند ImageNet استفاده می‌شود. سپس با داده‌های پاپاسمیر تنظیم دقیق (fine-tuning) می‌شوند.
– استخراج خودکار ویژگی‌ها:
لایه‌های کانولوشنی به‌طور خودکار ویژگی‌های بصری مانند نمودارهای سلولی، مرزهای سلولی و تغییرات در ساختار سلولی را استخراج می‌کنند؛ و نیازی به استخراج دستی ویژگی‌ها نیست.

4.1. طبقه‌بندی سلول‌ها

– لایه‌های کاملاً متصل:
پس از استخراج ویژگی‌ها، داده‌ها وارد لایه‌های کاملاً متصل (fully connected layers) شده و بر اساس ویژگی‌های استخراج‌شده، سلول‌ها به دسته‌های مختلف (مثلاً سالم، پیش‌سرطانی، سرطانی) طبقه‌بندی می‌شوند.
– توابع فعالسازی:
از توابعی مانند ReLU در لایه‌های میانی و Softmax در لایه خروجی برای تولید احتمال عضویت در کلاس‌های مختلف استفاده می‌شود.

5.1. ارزیابی و بهبود مدل

– معیارهای ارزیابی:
عملکرد مدل با معیارهایی چون دقت (Accuracy)، حساسیت (Sensitivity)، ویژگی (Specificity) و AUC-ROC سنجیده می‌شود.
– اعتبارسنجی متقابل:
به‌کارگیری روش‌های K-fold cross-validation برای اطمینان از تعمیم‌پذیری مدل.
– تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation):
برای مقابله با محدودیت‌های حجم داده و عدم تعادل بین کلاس‌ها، از تکنیک‌هایی مانند چرخش، تغییر اندازه، تغییر رنگ و… استفاده می‌شود.

آیا هوش مصنوعی جایگزین غریزه پزشکان خواهد شد؟ | یابش؛ جستجوی دانش

3-سیستم های تصمیم یار پزشکان: بهبود تشخیص بیماری هایی مانند پره اکلامپسی

پره‌اکلامپسی یک اختلال بارداری است که با افزایش فشار خون و اختلال در عملکرد اندام‌های مهم مانند کلیه و کبد همراه می‌شود. تشخیص به‌کار‌آمد و زودهنگام این وضعیت به‌منظور جلوگیری از عوارض جدی برای مادر و جنین حیاتی است. به همین دلیل، استفاده از سیستم‌های تصمیم یار که بتوانند بر مبنای داده‌های متنوع، الگوریتم‌های پیش‌بینی را اعمال کنند، اهمیت فراوانی دارد.

1. اجزای کلیدی سیستم‌های تصمیم یار در تشخیص پره‌اکلامپسی

1.1. گردآوری و یکپارچه‌سازی داده‌ها

– داده‌های بالینی: مانند سابقه پزشکی، فشار خون، شاخص توده بدنی، نتایج آزمایشگاهی (مثلاً میزان پروتئین ادرار) و اطلاعات دموگرافیک.
– داده‌های تصویری: سونوگرافی‌ها و سایر تصاویر مرتبط با ارزیابی وضعیت جنین و ساختار رحم.
– داده‌های بیولوژیکی و ژنتیکی: اطلاعات مربوط به بیومارکرهای مرتبط با پیش‌آگهی پره‌اکلامپسی (مانند پلاسما و عوامل التهابی).

2.1 پیش‌پردازش داده‌ها

– تمیزسازی داده‌ها: حذف داده‌های ناقص یا دور نویز برای افزایش دقت تحلیل.
– نرمال‌سازی: یکپارچه‌سازی مقیاس‌ها و واحدهای داده‌ای جهت ورود منسجم به مدل‌های یادگیری.
– استخراج ویژگی: از داده‌های تصویری و بالینی، ویژگی‌های کلیدی استخراج می‌شوند؛ برای مثال تغییرات مولکولی در خون یا الگوهای غیرطبیعی در تصاویر سونوگرافی.

3.1 مدل‌سازی و به‌کارگیری الگوریتم‌های یادگیری ماشین

سیستم‌های تصمیم یار از چندین الگوریتم یادگیری ماشین برای پیش‌بینی احتمال بروز پره‌اکلامپسی استفاده می‌کنند:
– الگوریتم‌های خطی و غیرخطی: مانند Logistic Regression برای برآورد ریسک بر اساس متغیرهای بالینی.
– درخت‌های تصمیم و Ensemble Methods: الگوریتم‌هایی نظیر Random Forest و XGBoost که به‌خوبی تعامل بین متغیرها را شناسایی کرده و خطر را طبقه‌بندی می‌کنند.
– شبکه‌های عصبی عمیق: الگوریتم‌های مبتنی بر یادگیری عمیق (Deep Learning)، به ویژه شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) در تحلیل تصاویر سونوگرافی و داده‌های تصویری جهت شناسایی الگوهای غیرطبیعی.

4.1 ارائه توصیه‌های بالینی و پشتیبانی از تصمیم‌گیری

پس از تحلیل داده‌ها، سیستم به پزشک:

– هشدارهای پیشگیرانه: در صورت افزایش ریسک بروز پره‌اکلامپسی.
– توصیه‌های درمانی شخصی‌سازی‌شده: بر اساس ویژگی‌های منحصربه‌فرد هر بیمار.
– پشتیبانی از تصمیم‌گیری: ارائه نمودارها و گزارش‌های تحلیلی جهت بررسی روند بالینی بیمار.
این اطلاعات به پزشکان کمک می‌کند تا در مراحل ابتدایی، مداخلات پیشگیرانه مانند کنترل دقیق فشار خون، تجویز داروهای مناسب یا نظارت مداوم را به اجرا درآورند.