هوش مصنوعی در چشم پزشکی: کاربردها و مزایا

تعریف
هوش مصنوعی (Artificial Intelligence) یا AI اصطلاحی است که نخستین بار در دهه ۱۹۵۰ مطرح شد و به نوعی از نرم ‌افزار اشاره دارد که می ‌تواند توانایی ‌های شناختی انسان، مانند یادگیری و حل مسئله، را شبیه ‌سازی کند. این فناوری به ماشین‌ ها این امکان را می ‌دهد که از تجربه‌ های گذشته بیاموزند و خود را با داده ‌ها و شرایط جدید سازگار کنند. ماشین‌ های مجهز به هوش مصنوعی با تحلیل حجم زیادی از اطلاعات و شناسایی الگوها، قادرند برای انجام وظایف مشخص آموزش ببینند. امروزه هوش مصنوعی در بسیاری از زمینه ‌ها، از جمله چشم ‌پزشکی، کاربردهای گسترده‌ ای پیدا کرده است و می ‌تواند در تشخیص بیماری ‌ها، پیش ‌بینی روند پیشرفت آن ‌ها و بهبود فرآیندهای درمانی نقش مؤثری ایفا کند.

مطلب پیشنهادی: دیجیتال مارکتینگ پزشکی

چکیده

چشم ‌پزشکی یکی از حوزه ‌هایی است که به ‌طور گسترده به روش ‌های مختلف تصویربرداری، از جمله تصویربرداری از بخش قدامی چشم، فوندوس‌گرافی (عکسبرداری از شبکیه) و تصویربرداری مقطعی با انسجام نوری (OCT) متکی است. این روش ‌ها حجم قابل توجهی از تصاویر دیجیتال با وضوح بالا تولید می ‌کنند که داده ‌های ارزشمندی برای آموزش الگوریتم‌ های هوش مصنوعی (AI) فراهم می ‌سازند. ادغام هوش مصنوعی با چشم‌ پزشکی، امکان تشخیص دقیق ‌تر و پایش مؤثرتر بیماری ‌های مختلف چشمی را فراهم می‌ کند. به‌ ویژه در مدیریت بیماری ‌های شبکیه که به ‌شدت وابسته به ارزیابی تصویری است، استفاده از الگوریتم ‌های مبتنی بر هوش مصنوعی می ‌تواند نقش کلیدی ایفا کند. در مناطق کم ‌برخوردار، کمبود متخصصان چشم‌ پزشک و در کشورهای توسعه ‌یافته، حجم بالای داده ‌های تصویری، چالش ‌هایی اساسی در تشخیص و غربالگری بیماری ‌های چشمی ایجاد می ‌کنند. در چنین شرایطی، هوش مصنوعی به ‌عنوان راهکاری مقرون ‌به‌ صرفه و امیدوارکننده برای ارتقای دسترسی و کیفیت مراقبت ‌های بینایی مطرح می ‌شود.

مطلب پیشنهادی: بهترین هوش مصنوعی برای سوالات پزشکی

در بیماری ‌های قرنیه، تشخیص افتراقی از اهمیت بالایی برخوردار است، اما به ‌دلیل تنوع بالای علل زمینه ‌ای، این فرایند اغلب با دشواری همراه است. فناوری ‌های تشخیصی مبتنی بر هوش مصنوعی (AI)  می ‌توانند دقت و سرعت تشخیص را به ‌ویژه در تمایز میان بیماری‌ های عفونی و غیرعفونی قرنیه به‌ طور چشمگیری بهبود بخشند. استفاده از تصویربرداری با گوشی ‌های هوشمند در کنار الگوریتم ‌های هوش مصنوعی، این پتانسیل را دارد که تحول بزرگی در تشخیص بیماری ‌های بخش قدامی چشم ایجاد کند، دسترسی به مراقبت ‌های بینایی را گسترش دهد و نتایج تشخیصی سریع و قابل اطمینانی ارائه دهد. علاوه بر این، حوزه‌ هایی نظیر جراحی ‌های آب مروارید و زجاجیه نیز زمینه ‌های مناسبی برای بهره ‌گیری از هوش مصنوعی به شمار می ‌روند. همچنین، هوش مصنوعی مولد (Generative AI) می ‌تواند به ‌عنوان ابزاری نوآورانه در آموزش و شبیه ‌سازی برای چشم‌ پزشکان مورد استفاده قرار گیرد. با وجود این مزایا، چالش‌ هایی نیز همچنان باقی است. از جمله این موارد می ‌توان به نیاز به تصاویر با کیفیت بالا، برچسب ‌گذاری دقیق توسط متخصصان، تنوع جمعیتی بیماران و مسئله شفاف ‌نبودن فرآیند تصمیم‌ گیری در الگوریتم‌ های یادگیری ماشین (معروف به پدیده «جعبه سیاه») اشاره کرد. پرداختن به این چالش ‌ها، شرط لازم برای افزایش اثربخشی هوش مصنوعی و تضمین موفقیت آن در کاربردهای بالینی است.

هوش مصنوعی در آستانه دگرگون کردن چشم ‌پزشکی است؛ به ‌ویژه از طریق افزایش دقت تشخیص، بهینه‌ سازی راهبردهای درمانی و ارتقای کیفیت مراقبت از بیماران، به خصوص در جمعیت‌ های پرخطر یا محروم از خدمات مناسب.

کلمات کلیدی: هوش مصنوعی؛ یادگیری عمیق؛ بیماری ‌های شبکیه؛ بیماری‌ های بخش قدامی چشم؛ گوشی هوشمند

چشم ‌پزشکی به ‌دلیل ویژگی ‌های درونی خاص خود، سازگاری بالایی با فناوری هوش مصنوعی (AI)  دارد. این حوزه به ‌طور گسترده ‌ای بر روش ‌های متنوع تصویربرداری متکی است؛ از جمله تصویربرداری از بخش قدامی چشم، فوندوس‌گرافی (عکسبرداری از شبکیه)، تصویربرداری مقطعی با انسجام نوری  (OCT)، آنژیوگرافی با فلوئورسئین، آنژیوگرافی  OCT، پریمتری خودکار، توپ ‌نگاری قرنیه و OCT بخش قدامی. این فناوری ‌ها حجم انبوهی از تصاویر دیجیتال با وضوح بالا تولید می‌ کنند که داده ‌هایی غنی و ارزشمند برای آموزش و بهینه‌ سازی الگوریتم ‌های هوش مصنوعی فراهم می ‌سازند. وجود چنین داده‌ هایی، زمینه را برای تشخیص دقیق‌ تر و پایش مؤثرتر بیماری ‌های مختلف چشمی فراهم می‌ کند. علاوه ‌بر ‌این، پیشرفت ‌های مداوم در فناوری هوش مصنوعی، در کنار همکاری‌ های پژوهشی و ابتکارات مبتنی بر داده‌ های باز  (open data)، روند توسعه و پذیرش این فناوری را در چشم ‌پزشکی سرعت بخشیده ‌اند. این عوامل، زمینه ‌ای مناسب برای ادغام هوش مصنوعی در چشم‌ پزشکی فراهم کرده ‌اند که نویدبخش بهبودهای چشمگیر در تشخیص، درمان و مراقبت از بیماران است. در این مقاله، پیشرفت ‌ها و روندهای کنونی کاربرد هوش مصنوعی در چشم ‌پزشکی مرور می شود..

تشخیص افتراقی بیماری ‌های شبکیه

شناسایی و مدیریت بیماری ‌های شبکیه به‌ طور گسترده‌ ای به تشخیص مبتنی بر تصویر متکی است. با این حال، توزیع نابرابر چشم ‌پزشکان در کشورهای مختلف و میان مناطق شهری و روستایی، دسترسی منظم و گسترده به خدمات غربالگری را برای جمعیت ساکن در مناطق کمتر توسعه ‌یافته با محدودیت مواجه کرده است. حتی در کشورهای توسعه ‌یافته نیز، چشم ‌پزشکان با تجربه ناچارند حجم زیادی از تصاویر شبکیه را تحلیل و ارزیابی کنند؛ فرآیندی که نه‌ تنها زمان ‌بر است، بلکه می ‌تواند آن ‌ها را از انجام سایر فعالیت ‌های بالینی مهم بازدارد. چالش ‌های مرتبط با کمبود نیروی انسانی و زمان ‌بر بودن فرایندهای تشخیصی، انگیزه‌ ای قوی برای توسعه روش ‌هایی قابل ‌اعتماد و مقرون ‌به ‌صرفه در غربالگری بیماری ‌های شبکیه فراهم کرده ‌اند. در این میان، توانمندی ‌های هوش مصنوعی در تمایزگذاری بین بیماری ‌های مختلف شبکیه، به ‌طور قابل ‌توجهی موجب ارتقای دقت تشخیص و بهبود برنامه‌ ریزی درمانی شده است. الگوریتم ‌های پیشرفته یادگیری ماشین می ‌توانند با دقت بالا انواع مختلف آسیب ‌های شبکیه را از یکدیگر تفکیک کنند، و این توانایی نقشی کلیدی در انتخاب پروتکل درمانی مناسب و پایش دقیق روند پیشرفت بیماری ایفا می ‌کند.

تشخیص افتراقی بیماری ‌های قرنیه

تشخیص افتراقی در بیماری ‌های قرنیه، با وجود اهمیت حیاتی آن، فرآیندی دشوار به شمار می ‌رود؛ چرا که این دسته از بیماری ‌ها می ‌توانند از علل متنوعی ناشی شوند و مستلزم تشخیص و درمان سریع و دقیق هستند. یکی از مهم ‌ترین تمایزهایی که باید به‌ درستی صورت گیرد، افتراق بین بیماری‌ های عفونی و غیر عفونی قرنیه است، زیرا این تمایز مستقیماً بر انتخاب نوع درمان تأثیر می‌ گذارد— به ‌ویژه در تصمیم‌ گیری میان تجویز آنتی ‌بیوتیک یا داروهای کورتیکواستروئیدی. التهاب عفونی قرنیه (کراتیت) که ممکن است توسط باکتری ‌ها، ویروس‌ ها، قارچ ‌ها یا آکانتاموبا ایجاد شود، نیازمند درمان تخصصی با داروهای ضدعفونی ‌کننده است. در مقابل، کراتیت غیرعفونی که می ‌تواند ناشی از بیماری‌ های خود ایمنی، سندرم خشکی چشم یا تماس با مواد سمی باشد، معمولاً با کورتیکواستروئیدها یا دیگر داروهای ضد التهاب درمان می ‌شود. تجویز نادرست داروها—برای مثال استفاده از کورتیکواستروئیدها در عفونت ‌های قرنیه— می ‌تواند پیامدهای نامطلوبی به همراه داشته باشد، که اهمیت تشخیص دقیق افتراقی را بیش از پیش برجسته می ‌سازد. شباهت علائم بالینی مانند قرمزی چشم، درد، فتوفوبی (حساسیت به نور) و کاهش دید، همراه با سرعت پیشرفت برخی بیماری ‌های قرنیه، ضرورت تشخیص سریع و دقیق را برجسته می ‌سازد. چنین تشخیصی برای پیشگیری از عوارض جدی نظیر سوراخ شدن قرنیه، تشکیل اسکار (جای زخم) و کاهش دائمی بینایی، حیاتی است. با این حال، تشخیص دقیق اغلب نیازمند استفاده از ابزارهای تخصصی و مهارت بالینی بالاست—عواملی که ممکن است در مناطق کم ‌برخوردار یا با منابع محدود به ‌راحتی در دسترس نباشند. پیشرفت‌ های اخیر در حوزه هوش مصنوعی و ابزارهای نوین تشخیصی، نوید بخش افزایش دقت و سرعت در شناسایی بیماری ‌های قرنیه هستند و در نهایت می ‌توانند به ارتقای کیفیت مراقبت و بهبود نتایج درمانی در چشم‌ پزشکی منجر شوند. تاکنون سامانه ‌های متعددی برای تشخیص افتراقی بیماری ‌های مختلف بخش قدامی چشم توسعه یافته ‌اند. افزون بر این، الگوریتم ‌های یادگیری عمیق که بر پایه تحلیل تصاویر اسلیت‌ لامپ طراحی شده‌ اند، قادرند با دقت قابل توجهی عامل بیماری ‌زای احتمالی را در موارد کراتیت عفونی شناسایی و تخمین بزنند.

مطلب پیشنهادی: طراحی سایت آزمایشگاهی

تصویربرداری با گوشی هوشمند

استفاده از تصویربرداری با گوشی ‌های هوشمند در ترکیب با فناوری هوش مصنوعی، می ‌تواند نقش مهمی در ارتقای دقت و دسترسی به تشخیص بیماری‌ های بخش قدامی چشم ایفا کند. دوربین‌ های پیشرفته در گوشی‌ های هوشمند امروزی، به‌ دلیل وضوح بالا و قابلیت ثبت تصاویر دقیق، امکان تصویربرداری با کیفیت از ساختارهایی مانند قرنیه، ملتحمه و پلک را فراهم می ‌کنند. زمانی که این تصاویر با استفاده از الگوریتم ‌های هوش مصنوعی—به‌ ویژه مدل‌ های مبتنی بر یادگیری عمیق— مورد تحلیل قرار می ‌گیرند، سیستم می ‌تواند به‌ طور مؤثری انواع مختلفی از بیماری‌ های بخش قدامی چشم از جمله کراتیت، کونژکتیویت (التهاب ملتحمه) و دیستروفی ‌های قرنیه ‌ای را با دقت بالا شناسایی و از یکدیگر افتراق دهد.

مزایای این رویکرد مبتنی بر تصویربرداری با گوشی هوشمند و هوش مصنوعی، متعدد و چشمگیر است. نخست آن که این فناوری موجب مردمی شدن دسترسی به خدمات مراقبت از چشم می ‌شود؛ به این معنا که بیماران ساکن در مناطق دور افتاده یا کم‌ برخوردار می‌ توانند بدون نیاز به مراجعه حضوری به مراکز تخصصی، از ارزیابی ‌های دقیق و قابل اعتماد بهره ‌مند شوند. این موضوع به ‌ویژه در مناطقی که با کمبود چشم‌ پزشک مواجه‌ اند، از اهمیت ویژه ‌ای برخوردار است. دوم، این سامانه ‌ها قادرند نتایج تشخیصی سریع و دقیقی ارائه دهند که امکان مداخله درمانی به ‌موقع را فراهم می ‌سازد. الگوریتم ‌های هوش مصنوعی می ‌توانند محتمل ‌ترین تشخیص را اولویت‌ بندی کرده و با این کار، هم دقت فرآیند تشخیص را افزایش دهند و هم تصمیم‌ گیری بالینی را برای پزشکان ساده‌ تر و مؤثرتر کنند.(شکل 4) در مجموع، تلفیق تصویربرداری با گوشی هوشمند و هوش مصنوعی موجب بهبود دسترسی، سرعت و دقت در تشخیص بیماری ‌های بخش قدامی چشم می ‌شود که در نهایت به ارتقای نتایج درمانی و کیفیت مراقبت از بیماران منجر خواهد شد.

مطلب پیشنهادی: هوش مصنوعی در مهندسی پزشکی

انواع هوش مصنوعی

آشکارسازهای خودکار ساده

آشکارساز خودکار ساده، سیستمی است که با استفاده از الگوریتمی مبتنی بر قواعد مشخص و عینی، وجود یا عدم وجود ویژگی ‌هایی مانند موقعیت، اندازه یا حاشیه یک ضایعه را تشخیص می ‌دهد. این سیستم ‌ها از مجموعه ‌ای از قوانین گام ‌به‌ گام استفاده می‌ کنند که توسط متخصصانی طراحی شده ‌اند که مدل پیش ‌بینی ‌کننده را ایجاد کرده‌ اند. در این روش، الگوریتم بر پایه قواعد از پیش تعیین ‌شده، داده‌ ها را تحلیل و ویژگی ‌ها را ارزیابی می ‌کند. سپس با شناسایی الگوهای خاص، نتیجه ‌ای مانند یک تشخیص ارائه می ‌دهد. این قوانین معمولاً توسط برنامه ‌نویسان یا متخصصان موضوعی نوشته می‌ شوند که پیش ‌تر ویژگی ‌های مهم برای تشخیص را شناسایی کرده ‌اند.

یادگیری ماشین

یادگیری ماشین (Machine Learning) یکی از پیشرفته ‌ترین شاخه‌ های هوش مصنوعی است که برخلاف آشکارسازهای خودکار ساده، به جای استفاده از مجموعه ‌ای از قوانین از پیش تعیین ‌شده، بر پایه داده‌ های آموزشی عمل می ‌کند. در این روش، ورودی سیستم مجموعه ‌ای از داده‌ ها (مانند تصاویر، متون یا سیگنال ‌ها) است و الگوریتم با تحلیل این داده ‌ها، الگوهای پنهان را شناسایی کرده و توانایی تصمیم ‌گیری یا پیش ‌بینی پیدا می ‌کند. یادگیری ماشین به سه نوع اصلی تقسیم می ‌شود: یادگیری نظارت ‌شده، نیمه ‌نظارت ‌شده، و بدون نظارت.

در یادگیری بدون نظارت، الگوریتم باید به‌ صورت مستقل، بدون داشتن برچسب یا پاسخ صحیح، الگوهایی مانند گروه‌ بندی یا ساختارهای پنهان در داده ‌ها را شناسایی کند. در این حالت، ماشین تلاش می ‌کند تا ورودی‌ ها را بر اساس شباهت ‌های موجود، در دسته‌ هایی منطقی قرار دهد، بدون این که اطلاعات قبلی درباره‌ نوع یا معنای این دسته ‌ها داشته باشد. اما دقت و اثربخشی یادگیری ماشین می ‌تواند با استفاده از داده‌ های برچسب‌ خورده به ‌طور چشمگیری بهبود یابد. در این حالت که پایه ‌گذار یادگیری نظارت ‌شده است، داده‌ ها دارای برچسب ‌هایی هستند که معمولاً توسط انسان و با استفاده از روش ‌های استاندارد و تخصصی تعیین شده ‌اند. برای مثال، یک مجموعه داده برچسب‌ خورده شامل تصاویری است که تشخیص “واقعی” یا نهایی آن ‌ها توسط متخصصانی انجام شده که از روش‌ های استاندارد تشخیص بهره برده ‌اند. اجماع میان متخصصان در مورد تشخیص نهایی هر مورد (مثلاً هر تصویر) می ‌تواند کیفیت مجموعه داده ‌ای را که در مرحله اولیه یادگیری به ماشین ارائه می‌ شود، بهبود بخشد؛ زمانی که الگوریتم ‌ها در حال شکل‌ گیری هستند.

در صورتی که سیستم یادگیری ماشین، با ترکیبی از داده ‌های آموزشی بدون برچسب و داده ‌های برچسب ‌خورده تغذیه شود، این روش را یادگیری نیمه‌ نظارت ‌شده می‌ نامند.

مطلب پیشنهادی: ابزارهای طراحی سایت پزشکی ضروری

تکنیک‌ های یادگیری ماشین

مدل‌ های یادگیری ماشین می ‌توانند از روش ‌های مختلفی برای پیش ‌بینی خروجی استفاده کنند. یکی از این روش ‌ها طبقه ‌بندی (Classification)  است که بر اساس یادگیری نظارت‌ شده یا نیمه ‌نظارت ‌شده عمل می‌ کند. در این تکنیک، سیستم قادر است خروجی ‌ها را در دسته‌ های مشخصی قرار دهد (برای مثال: وجود یا عدم وجود یک بیماری، یا تمایز بین نوع خفیف و شدید آن). در شرایطی که داده‌ ها فاقد برچسب یا دسته ‌بندی باشند، یادگیری بدون نظارت همچنان می ‌تواند ورودی ‌های مشابه را به صورت خودکار خوشه ‌بندی (Clustering)  کند، هر چند ممکن است نتواند این خوشه‌ ها را به ‌طور دقیق به دسته ‌های مشخصی نسبت دهد.

در شرایطی که هدف، دستیابی به نتایجی با ماهیت ترتیبی یا پیوسته باشد (و نه صرفاً دسته‌ بندی ساده)، می ‌توان از تکنیک‌ های رگرسیون استفاده کرد. در این روش، مدل با بهره‌ گیری از یادگیری نظارت ‌شده، قادر است بر اساس ورودی ‌هایی مانند تصویر، یک نمره یا مقدار عددی پیوسته پیش ‌بینی کند. ساختار مدل ‌های یادگیری ماشین می ‌تواند شامل شبکه‌ های عصبی مصنوعی (که در بخش بعدی توضیح داده می ‌شود) باشد و همچنین از تکنیک ‌های دیگری مانند برنامه ‌نویسی ژنتیک، ماشین ‌های بردار پشتیبان (SVM)، رگرسیون آماری، طبقه ‌بندی و رگرسیون مبتنی بر درخت، یا جنگل ‌های تصادفی (Random Forests) نیز استفاده کند.

مطلب پیشنهادی: طراحی سایت پزشکی

استفاده از شبکه ‌های عصبی در یادگیری ماشین

سیستمی که بر پایه شبکه ‌های عصبی مصنوعی ( (Artificial Neural Networksیا  ANNs طراحی شده باشد، جزو شاخ ه‌های یادگیری ماشین محسوب می ‌شود و می ‌تواند در یادگیری نظارت ‌شده، نیمه‌ نظارت ‌شده و بدون نظارت کاربرد داشته باشد. ساختار شبکه عصبی مصنوعی شامل چندین لایه متوالی از نورون‌ ها است. این شبکه ‌ها معمولاً دارای:

• یک لایه ورودی که ویژگی‌ های مشخصی (مثلاً ویژگی ‌های تشخیصی) را دریافت می‌ کند؛ این ویژگی ‌ها معمولاً توسط برنامه ‌نویسان و متخصصان از پیش تعیین شده ‌اند.
• چندین لایه میانی عصبی که وظیفه پردازش و تحلیل پیچیده داده‌ ها را بر عهده دارند.
• و یک لایه خروجی که نتایج تحلیل‌ های انجام‌ شده در لایه‌ های میانی را دریافت و در نهایت یک خروجی مشخص (مثل تشخیص بیماری) را ارائه می ‌دهد.

هر «لایه» در واقع سطحی از تحلیل است که در آن مجموعه ‌ای از ویژگی ‌های خاص پردازش می‌ شوند. هر لایه شامل چندین نورون یا گره است که عملکردشان مشابه نورون‌ های مغز طراحی شده و به صورت پیشرفت ه‌تری داده ‌ها را تحلیل می ‌کنند.

هر گره در شبکه عصبی را می ‌توان به عنوان یک واحد محاسباتی ساده در نظر گرفت که ورودی ‌ها را ابتدا در یک وزن مشخص ضرب می‌ کند، سپس یک مقدار بایاس به آن اضافه می‌ کند و در نهایت نتیجه را از طریق یک تابع فعال ‌سازی غیر خطی عبور می‌ دهد تا قابلیت تحلیل‌ های پیچیده ‌تر فراهم شود. خروجی هر گره در یک لایه به چندین گره در لایه بعدی منتقل می ‌شود و این روند پردازش و تحلیل داده ‌ها در هر مرحله ادامه می ‌یابد. در لایه خروجی شبکه عصبی، مقدار نهایی که به دست می ‌آید می‌ تواند نمایانگر یک عدد پیوسته (برای پیش‌ بینی‌ های رگرسیونی) یا احتمال تعلق داده به یک دسته خاص (برای مسائل طبقه ‌بندی) باشد.

هر نمونه داده (مثل یک تصویر) معمولاً چندین بار در طول فرآیند آموزش مورد تحلیل قرار می ‌گیرد. در این فرایند، با استفاده از روش بازگشت برای اصلاح (Backpropagation)، وزن‌ ها و بایاس ‌های شبکه بروزرسانی می‌ شوند تا مدل بتواند عملکرد پیش ‌بینی خود را بهینه و به حداکثر دقت برساند.

مطلب پیشنهادی: کاربرد هوش مصنوعی در پزشکی از راه دور

یادگیری عمیق

در شبکه ‌های عصبی ساده، معمولاً تعداد لایه ‌ها محدود است؛ گاهی تنها یک لایه ورودی و یک لایه خروجی وجود دارد. اما در الگوریتم ‌های یادگیری عمیق، شبکه‌ های عصبی شامل تعداد زیادی لایه میانی بین لایه‌ های ورودی و خروجی هستند که می ‌تواند از چند ده تا چند صد لایه متغیر باشد. این نوع پیشرفته و پیچیده یادگیری ماشین، معمولاً در قالب یادگیری نظارت‌ شده به کار می‌ رود و برای آموزش، از مجموعه داده‌ های برچسب ‌خورده استفاده می‌ کند؛ مثلاً تصاویر پزشکی که تشخیص‌ های آن‌ ها توسط کارشناسان به صورت دقیق تعیین شده است. برای درک بهتر این فرایند و مقایسه آن با یادگیری ماشین که در قسمت پیشین توضیح داده شد، به شکل زیر مراجعه کنید.

نمودار جریان هوش مصنوعی

یکی از پرکاربردترین انواع شبکه‌ های عصبی در یادگیری عمیق، شبکه عصبی کانولوشنی (Convolutional Neural Network – CNN) است. علاوه بر آن، مدل‌ های دیگری نیز در یادگیری عمیق مورد استفاده قرار می ‌گیرند، از جمله:

• شبکه‌ های عصبی بازگشتی (Recurrent Neural Networks – RNN)
• حافظه‌ های بلند مدت – کوتاه ‌مدت (Long Short-Term Memory – LSTM)
• و شبکه ‌های عمیق کاملاً متصل (Fully-connected Deep Neural Networks)

هر یک از این مدل ‌ها بسته به نوع داده و هدف تحلیل، کاربردهای خاص خود را دارند.

مدل شبکه عصبی کانولوشنی (CNN) با یک ماتریس بزرگ از ورودی ‌ها در لایه اول آغاز می‌ شود، که اغلب به‌ صورت یک تصویر دو بعدی نمایش داده می‌ شود. خروجی این لایه به ‌عنوان ورودی به لایه بعدی منتقل می ‌شود. ارتباط میان لایه‌ ها در CNN نوعی عملیات کانولوشن را اجرا می ‌کند که اطلاعات محلی (مثلاً ویژگی ‌های بصری در بخش ‌های کوچک تصویر) را استخراج و منتقل می ‌نماید. در این فرایند، وزن ‌ها و بایاس ‌های کانولوشن بین تمام نودهای یک لایه به‌ اشتراک گذاشته می ‌شوند؛ این کار باعث کاهش چشمگیر تعداد پارامترها و در نتیجه کاهش پیچیدگی آموزش مدل می ‌شود. تحلیل و استخراج ویژگی ‌ها در هر لایه به لایه ‌های بعدی منتقل می ‌شود و این فرآیند تا لایه خروجی ادامه می ‌یابد، جایی که نتیجه نهایی (مانند تشخیص یا طبقه ‌بندی) تولید می‌ شود.

مطلب پیشنهادی: برترین ویژگی های وب سایت پزشکی

برای مثال، در شبکه ‌های عصبی کانولوشنی (CNN) که برای تشخیص بیماری بر اساس تصویر طراحی شده‌ اند، پیکسل‌ های تصویر بر اساس ویژگی ‌هایی که با وضعیت بیماری مرتبط هستند، تحلیل می ‌شوند. اگر نتیجه پیش ‌بینی ‌شده مدل با تشخیص کارشناسی (که با روش ‌های استاندارد تعیین شده) مطابقت نداشته باشد، خطا از طریق شبکه برای اصلاح بازگشت داده می شود تا وزن ‌ها اصلاح شوند و میزان خطا کاهش یابد. پس از اتمام مرحله آموزش، مدل می ‌تواند با مجموعه داده ‌های جدید (برای مثال، تصاویر بدون برچسب) رو به ‌رو شود و با تکیه بر دانشی که در مرحله یادگیری نظارت‌ شده کسب کرده، خروجی مناسب (مانند یک تشخیص) تولید کند. در حالی که مجموعه داده آموزشی می ‌تواند پایه ‌ای برای تحلیل اولیه باشد، نکته مهم آن است که الگوریتم باید توانایی تعمیم به داده ‌های جدید را داشته باشد.

برای اطمینان از این قابلیت تعمیم و جلوگیری از بیش ‌برازش (Overfitting)  به داده ‌های آموزشی، از مجموعه‌ داده ‌های اعتبارسنجی (Validation Datasets) در طول فرآیند آموزش استفاده می‌ شود. این مجموعه‌ ها به ارزیابی عملکرد واقعی مدل در مواجهه با داده‌ های نادیده کمک می ‌کنند و نقش مهمی در تنظیم دقیق مدل دارند.

تکنیک‌ هایی برای کاهش بیش‌ برازش شامل گسترش مجموعه داده، افزایش داده (augmentation)، استفاده از حذف نود (dropout) و منظم ‌سازی (regularization) هستند. افزایش داده زمانی به ‌کار می ‌رود که امکان گسترش مستقیم مجموعه داده وجود نداشته باشد؛ برای مثال، تصاویر می ‌توانند با تغییراتی مانند تغییر اندازه، برش، یا چرخش اصلاح شوند، بدون آن ‌که از واقع‌ گرایی آن‌ ها کاسته شود. در تکنیک dropout، برخی نودها در زمان آموزش به ‌صورت تصادفی نادیده گرفته می‌ شوند تا نودهای دیگر نقش آن ‌ها را بر عهده گیرند. منظم ‌سازی نیز با اعمال محدودیت بر مجموع وزن ‌های شبکه، از پیچیده شدن بیش ‌از حد مدل جلوگیری می ‌کند. در نهایت، عملکرد مدل با استفاده از مجموعه‌ داده‌ ای که پیش ‌تر توسط آن دیده نشده، ارزیابی می ‌شود.

مطلب پیشنهادی: چگونه یک سایت پزشکی طراحی کنیم؟

محدودیت ‌های هوش مصنوعی

هوش مصنوعی، با وجود پیشرفت ‌های سریع، با چالش ‌هایی نیز مواجه است. یکی از مهم ‌ترین این چالش‌ ها، وابستگی زیاد دقت نتایج به کیفیت داده ‌های ورودی است. این موضوع با اصطلاح ورودی نامناسب، خروجی نامناسب (garbage in, garbage out) شناخته می ‌شود؛ یعنی اگر داده‌ های اولیه ‌ای که به سیستم داده می ‌شود ناکافی یا نادرست باشند، پیش ‌بینی ‌ها و خروجی‌ های هوش مصنوعی نیز نادرست خواهند بود.

در برخی موارد، پیشنهادهایی که توسط ابزارهای هوش مصنوعی ارائه می‌ شوند ممکن است کاملاً نادرست باشند. برای نمونه، الگوریتم هوش مصنوعی شرکت IBM Watson Health که با هدف پیشنهاد روش ‌های درمانی برای بیماران مبتلا به سرطان طراحی شده بود، داروی بواسیزوماب (bevacizumab) را برای بیمارانی که دچار خونریزی شدید بودند توصیه می‌ کرد؛ در حالی که خونریزی شدید به‌ عنوان هشدار سیاه (black box warning)  برای این دارو ثبت شده است. این مثال نشان می‌ دهد که آموزش و ارزیابی دقیق الگوریتم‌ های هوش مصنوعی تا چه اندازه اهمیت دارد. پیش ‌بینی ‌های نادرست الگوریتم‌ های هوش مصنوعی می ‌توانند موضوع مسئولیت حقوقی پزشکان را مطرح کنند. در حال حاضر، قوانین موجود، پزشکان را تا زمانی که از استانداردهای مراقبتی پیروی کنند، از مسئولیت مبرا می ‌دانند. بنابراین، پزشکان تنها زمانی به استفاده از پیش ‌بینی ‌های هوش مصنوعی تمایل دارند که با روش ‌های معمول تصمیم ‌گیری هماهنگ باشد و نه به عنوان ابزاری برای بهبود یا ارتقای کیفیت مراقبت از بیمار. در آینده، اگر هوش مصنوعی به بخشی از استاندارد مراقبتی تبدیل شود، پیامدهای حقوقی و اخلاقی بیشتری باید بررسی شود.

علاوه بر این، الگوریتم ‌های شبکه عصبی به طور کامل توسط برنامه ‌نویسان طراحی نمی ‌شوند و قواعد آن‌ ها بر اساس داده ‌های آموزشی استخراج می‌ شود. این الگوریتم ‌ها به صورت غیر شفاف به نتایج می ‌رسند، زیرا طراحان از منطق پشت قواعد تولید شده توسط سیستم آگاهی ندارند. این موضوع به «معضل جعبه سیاه» معروف است، چرا که افراد ممکن است به پیش ‌بینی ‌هایی که از فرآیندی نامشخص حاصل شده ‌اند، اعتماد نکنند. همچنین، سوگیری ‌ها و کلیشه‌ های موجود در داده ‌های آموزشی ممکن است وارد عملکرد مدل شده و تأثیرگذار باشند.

مطلب پیشنهادی: استراتژی های دیجیتال مارکتینگ برای پزشکان 2024

نگرانی ‌هایی نیز در خصوص کاهش نیاز به پزشکان در اثر استفاده از هوش مصنوعی وجود دارد، چرا که مطالعات متعدد نشان داده ‌اند که برخی الگوریتم ‌ها در تشخیص بیماری ‌ها، دقت بالاتری نسبت به پزشکان دارند. این نگرانی به ‌ویژه در حوزه‌ هایی مانند رادیولوژی و آسیب‌ شناسی، بیشتر به چشم می ‌خورد. بیم آن می ‌رود که این فناوری‌ ها باعث تضعیف قضاوت بالینی پزشکان، محدود شدن تشخیص ‌های افتراقی و اتوماسیون بیش از حد در روند مراقبت از بیماران شوند، که می ‌تواند بر رابطه پزشک و بیمار تأثیر منفی بگذارد. هوش مصنوعی با پیش ‌بینی تشخیص ‌ها به ‌صورت صرفاً الگوریتمی و عینی، ممکن است ابعاد ذهنی بیماری را که منحصر به هر بیمار است، نادیده بگیرد و اطلاعات مهمی را از قلم بیندازد.

با این حال، می ‌توان گفت که هوش مصنوعی به ‌عنوان ابزاری مکمل برای پزشکان عمل می‌ کند و در فرآیند تشخیص کمک‌ رسان است و می ‌تواند تأثیر مثبتی بر مدیریت بیماران داشته باشد. به ‌عنوان مثال، یک پلتفرم پزشکی از راه دور مجهز به هوش مصنوعی، که برای غربالگری و ارجاع بیماران مبتلا به آب‌ مروارید طراحی شده بود، دقتی بیش از ۹۰٪ از خود نشان داد. مهم ‌تر این ‌که، این سیستم موجب افزایش بهره‌وری پزشکان شد، به‌ طوری‌ که آن ‌ها توانستند سالانه ده برابر تعداد بیشتری از بیماران را ویزیت کنند. بنابراین، هوش مصنوعی با نقش مکملی که برای پزشکان دارد، این توانایی را دارد که با بهبود بهره‌وری و نتایج درمانی، نقش مهمی در ارتقای مراقبت از بیماران در آینده نزدیک ایفا کند.

روش‌ های مطالعه هوش مصنوعی

مطالعه در زمینه هوش مصنوعی به ‌سرعت در حال پیشرفت است و این رشد به ‌ویژه در حوزه چشم ‌پزشکی مشهود است. الگوریتم ‌ها و روش ‌های نوینی به‌ صورت مداوم در مقالات علمی منتشر می ‌شوند که ممکن است برای بسیاری از افراد چالش ‌برانگیز باشد، به ‌ویژه زمانی که استاندارد مشخصی برای ارائه داده ‌ها، آمارها و ارزش‌ های بالینی وجود نداشته باشد. با این حال، ویژگی ‌های کلیدی ‌ای وجود دارد که خوانندگان می ‌توانند برای ارزیابی دقیق و انتقادی این مطالعات به آن ‌ها توجه کنند.

در بخش مقدمه مقالات، معمولاً به شکاف ‌های بالینی که هوش مصنوعی می ‌تواند پر کند اشاره شده و سوالات پژوهشی که مطالعه قصد پاسخ ‌گویی به آن‌ ها را دارد، مطرح می ‌شود. همچنین، مقدمه معمولاً شامل مرور دقیق ادبیات موجود درباره فناوری ‌های مرتبط با بیماری خاص است و پتانسیل هوش مصنوعی برای تکمیل این فناوری‌ ها و ارائه دیدگاه ‌های نوین را بررسی می ‌کند.

مطلب پیشنهادی: دیجیتال مارکتینگ

در بخش روش تحقیق، مقالات چارچوب پایه ای یک سیستم هوش مصنوعی را توضیح می ‌دهند که معمولاً شامل دو مرحله اصلی است: (۱) آموزش و اعتبارسنجی، و (۲) آزمون. مرحله آموزش و اعتبارسنجی خود به دو بخش تقسیم می ‌شود: (۱) انتخاب مدل یادگیری ماشین، و (۲) استفاده از یک مجموعه داده آموزشی شامل داده‌ ها و/یا تصاویر.

مجموعه داده‌ ها ممکن است از نظر حجم نمونه متفاوت باشند و در برخی موارد از نظر تنوع یا قابلیت تعمیم محدودیت داشته باشند. همان ‌طور که پیش ‌تر گفته شد، مدل ‌های یادگیری ماشین به ‌راحتی می‌ توانند سوگیری‌ های موجود در داده ‌ها را جذب کنند و از آن جا که منطق تصمیم ‌گیری آن‌ ها شفاف نیست، انتخاب داده ‌های آموزشی اهمیت زیادی دارد. بنابراین، بخش روش تحقیق مقاله باید منبع مجموعه داده‌ های آموزشی و ویژگی ‌های آن ‌ها مانند تنوع، جنسیت، دامنه شدت بیماری، سن و غیره را به ‌روشنی شرح دهد.

تمام مراحل آموزش باید به ‌دقت توضیح داده شوند، از جمله مدل یادگیری ماشین بکار رفته، منبع وزن ‌های پیش ‌آموزش ‌دیده (در صورت استفاده از یادگیری انتقالی)، نسخه نرم ‌افزارهای مورد استفاده و محل دسترسی به کد منبع مدل آموزشی.

علاوه بر این، مقالات هوش مصنوعی باید روند کاری (workflow) استفاده از سیستم را به ‌صورت واضح شرح دهند. برای مثال، ورودی سیستم می ‌تواند یک تصویر باشد که توسط هوش مصنوعی تحلیل شده و ویژگی ‌های خاصی را شناسایی می‌ کند و در نهایت خروجی ‌ای مانند یک تشخیص ارائه می ‌دهد. این تشخیص می ‌تواند مکمل کار پزشکان باشد و نشان دهد که سیستم ‌های هوش مصنوعی معرفی شده، قابلیت ادغام در عمل بالینی را دارند.

همچنین، مقالات مربوط به هوش مصنوعی باید به محدودیت ‌های سیستم‌ های مورد بحث نیز اشاره کنند. این کار به خوانندگان درک بهتری از قابلیت ادغام هوش مصنوعی در محیط بالینی و همچنین محدودیت‌ های موجود در این سیستم‌ ها می ‌دهد.

مطلب پیشنهادی: بهترین شیوه های ایمیل مارکتینگ حوزه پزشکی و درمان

کاربردهای بالقوه هوش مصنوعی در چشم ‌پزشکی

ادغام سیستم‌ های هوش مصنوعی در محیط بالینی می ‌تواند به ‌طور بالقوه بهره‌ وری کار را افزایش دهد و همچنین در تصمیم‌ گیری بالینی و ارتباط با بیماران نقش حمایتی ایفا کند. استفاده از هوش مصنوعی در ارزیابی‌ های تشخیصی پزشکی، امکان تحلیل خودکار تصاویر و در نهایت تولید تشخیص یا پیش ‌بینی روند بیماری را فراهم می ‌آورد.

در چشم‌ پزشکی، پلتفرم ‌های متعددی از هوش مصنوعی در حال بررسی هستند تا در تشخیص، پایش و درمان انواع بیماری ‌های چشمی به کار گرفته شوند. با این حال، بسیاری از این سیستم‌ ها هنوز در مرحله آزمایشی بوده و نیازمند ارزیابی ‌های بیشتری برای تعیین میزان مناسب بودن آن ‌ها در کاربردهای بالینی هستند.

الگوریتم ‌های هوش مصنوعی در مقالات علمی در حوزه‌ های مختلف چشم‌ پزشکی، از جمله بیماری ‌هایی مانند رتینوپاتی دیابتی (DR)، گلوکوم (آب ‌سیاه)، تباهی لکه زرد وابسته به سن (AMD)، رتینوپاتی نوزادان نارس(ROP)، انسداد عروق شبکیه، کراتوکونوس، آب ‌مروارید، عیوب انکساری، جداشدگی شبکیه، لوچی (استرابیسم) و سرطان ‌های چشمی معرفی شده ‌اند. همچنین، هوش مصنوعی در محاسبه توان لنزهای داخل چشمی، برنامه ‌ریزی جراحی ‌های لوچی و تنظیم برنامه تزریق داروهای ضد فاکتور رشد اندوتلیال عروقی (anti-VEGF) داخل چشمی نیز کاربرد دارد. علاوه بر این، هوش مصنوعی قادر است با استفاده از عکس ‌های فوندوس (ته چشم) و توموگرافی انسجام نوری  (OCT)، اختلالات شناختی، زوال عقل، بیماری آلزایمر، خطر سکته مغزی و غیره را نیز شناسایی کند.

مطلب پیشنهادی: چگونه از هوش مصنوعی استفاده کنیم؟

1) رتینوپاتی دیابتی

شیوع دیابت در دو دهه گذشته در سراسر جهان بیش از سه برابر افزایش یافته است و این روند منجر به افزایش قابل ‌توجه آسیب ‌های میکروواسکولار، از جمله اختلال عملکرد شبکیه ناشی از هایپرگلیسمی مزمن شده است. حدود یک‌ سوم از افراد مبتلا به دیابت، دچار رتینوپاتی دیابتی (DR)  می‌ شوند—عارضه ‌ای که یکی از مهم ‌ترین علل کاهش بینایی در بزرگسالان در سنین فعالیت به‌ شمار می‌ رود. تشخیص زودهنگام و درمان به ‌موقع رتینوپاتی دیابتی می ‌تواند از بروز نابینایی در بیش از ۹۵٪ موارد پیشگیری کند. از این رو، سازمان جهانی بهداشت (WHO) غربالگری منظم رتینوپاتی دیابتی را برای تمامی بیماران دیابتی توصیه کرده است. با این حال، اجرای برنامه‌ های گسترده غربالگری، نیازمند منابع انسانی، زیر ساخت و تجهیزات قابل ‌توجهی است— موضوعی که در کشورهای با درآمد پایین و متوسط، چالشی جدی به ‌شمار می‌ رود.

ظهور فناوری هوش مصنوعی راه ‌حل‌ های نوآورانه ‌ای برای غلبه بر چالش ‌های غربالگری رتینوپاتی دیابتی فراهم کرده است؛ از جمله توسعه سیستم ‌های غربالگری و ارجاع خودکار برای شناسایی این عارضه. الگوریتم ‌های هوش مصنوعی، به‌ ویژه مدل‌ های مبتنی بر یادگیری عمیق، قادرند تصاویر شبکیه را با دقت بالا تحلیل کرده، وجود رتینوپاتی دیابتی را تشخیص دهند و شدت آن را درجه ‌بندی کنند. این سامانه‌ ها توانایی پردازش سریع و دقیق حجم زیادی از تصاویر را دارند، که می ‌تواند بار کاری چشم‌ پزشکان را کاهش داده و پوشش غربالگری را در مقیاس وسیع ‌تری افزایش دهد— به ‌ویژه در سیستم ‌های سلامت با محدودیت منابع انسانی.

قابلیت‌ های هوش مصنوعی در شناسایی مراحل اولیه رتینوپاتی دیابتی (DR) و پیش ‌بینی روند پیشرفت بیماری، نقش حیاتی در امکان مداخله به‌ موقع ایفا می ‌کند؛ مداخله‌ ای که می ‌تواند روند پیشرفت بیماری را به ‌طور قابل توجهی به تأخیر انداخته یا حتی آن را معکوس کند. علاوه بر این، مدل‌ های پیش ‌بینی ‌کننده مبتنی بر هوش مصنوعی، قادرند بازه ‌های زمانی بهینه برای انجام غربالگری را تعیین کرده و تخصیص منابع درمانی را به شکل مؤثرتری انجام دهند، که در نهایت منجر به کاهش هزینه‌ ها و بهبود نتایج درمانی بیماران می ‌شود. مروری بر مطالعات اخیر نشان داده است که عملکرد الگوریتم ‌های هوش مصنوعی در غربالگری رتینوپاتی دیابتی با استفاده از تصاویر فوندوس، قابل مقایسه با ارزیابی ‌های تخصصی پزشکان است. استفاده از دوربین فوندوس همراه با نرم ‌افزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی، می ‌تواند به طور قابل توجهی حجم کار چشم ‌پزشکان را کاهش داده و دقت تشخیص رتینوپاتی دیابتی را افزایش دهد.

2) دژنراسیون ماکولا (تحلیل لکه زرد) مرتبط با سن(AMD)

دژنراسیون ماکولا مرتبط با سن (AMD) بیماری ‌ای است که ناحیه ماکولای شبکیه را درگیر می‌ کند و معمولاً به کاهش پیشرونده بینایی مرکزی منجر می ‌شود. با افزایش سن جمعیت، پیش‌ بینی می‌ شود که AMD همچنان یکی از علل اصلی اختلال بینایی در سراسر جهان باقی بماند. انجام غربالگری منظم و مداخله به ‌موقع، به ‌ویژه در موارد نوع نئواسکولار  AMD، می ‌تواند از افت بینایی جلوگیری کرده و نتایج درمانی بیماران را ب ه‌طور قابل توجهی بهبود بخشد.

هوش مصنوعی پتانسیل بالایی در تشخیص خودکار و پیش ‌بینی روند پیشرفت دژنراسیون ماکولا مرتبط با سن (AMD) دارد. با بهره ‌گیری از الگوریتم‌ های یادگیری عمیق، سیستم ‌های هوش مصنوعی قادرند تصاویر فوندوس را تحلیل کرده و علائم اولیه  AMD، مانند وجود دروزن ‌های بزرگ و تغییرات رنگدانه ‌ای، را شناسایی کنند. همچنین این سیستم ‌ها می ‌توانند مراحل مختلف بیماری را با دقت بالا طبقه ‌بندی نمایند. علاوه بر این، هوش مصنوعی توانایی پیش ‌بینی احتمال پیشرفت بیماری به مراحل پیشرفته را دارد، که به بیماران پرخطر در اتخاذ اقدامات پیشگیرانه کمک کرده و پزشکان را در تعیین فواصل مناسب پیگیری یاری می ‌کند. با ادغام داده ‌های ژنتیکی و عوامل محیطی، روش ‌های هوش مصنوعی می ‌توانند پیش ‌بینی ‌های دقیق‌ تری از روند بیماری ارائه داده و امکان انجام مداخلات فرد محور و به ‌موقع را فراهم آورند.

مطلب پیشنهادی: کاربرد هوش مصنوعی در دیجیتال مارکتینگ

3) رتینوپاتی نوزادان نارس (ROP)

رتینوپاتی نوزادان نارس (ROP) نوعی بیماری تکثیری شبکیه است که نوزادان نارس یا کم‌ وزن را در هنگام تولد تحت تأثیر قرار می ‌دهد. هوش مصنوعی در تشخیص خودکار و مرحله ‌بندی این بیماری عملکرد قابل‌ توجهی داشته است. با استفاده از تکنیک ‌های یادگیری عمیق، مدل‌ های هوش مصنوعی قادرند تصاویر شبکیه را تحلیل کرده و ROP را با دقت بالا شناسایی و مرحله ‌بندی کنند، به طوری که در برخی موارد از عملکرد پزشکان متخصص نیز فراتر می ‌روند. این سیستم‌ ها موجب افزایش کارایی و دقت غربالگری رتینوپاتی نوزادان نارس (ROP) شده، فشار کاری پزشکان را کاهش داده و امکان مداخله به ‌موقع را فراهم می ‌کنند. توانایی هوش مصنوعی در شناسایی، درجه ‌بندی و ارزیابی شدت بیماری، همچنین پیش ‌بینی روند پیشرفت آن، این فناوری را به ابزاری ارزشمند در مدیریت بالینی ROP تبدیل کرده است. هوش مصنوعی با بهبود دقت تشخیص و تسهیل درمان زود هنگام، نقش مؤثری در ارتقای نتایج بینایی نوزادان در معرض خطر ایفا می ‌کند.

4) جراحی ‌های ویترئورتینال (Vitreoretinal)

جراحی رباتیک، به ‌ویژه در کنترل حرکات دقیق و کاهش لرزش دست، مزایای قابل توجهی دارد، اگر چه کاربرد آن در چشم ‌پزشکی هنوز در مراحل توسعه قرار دارد. این سیستم ‌ها، در ترکیب با تصویربرداری دیجیتال، درک بهتر عمق را فراهم می ‌کنند که انجام اقدامات ظریف مانند تزریق دارو به زیر شبکیه و کانولاسیون عروق شبکیه را بسیار دقیق‌ تر و ایمن ‌تر می ‌سازد. سیستم‌ های رباتیک در جراحی می ‌توانند به صورت دستی، از راه دور، همکار با جراح یا کاملاً خودکار عمل کنند. استفاده از کنترل مغناطیسی، اگرچه نیازمند برش‌ های بزرگ ‌تر است اما انعطاف ‌پذیری حرکات داخل ‌چشمی را افزایش می‌ دهد. علاوه بر این، تکنیک ‌های یادگیری تقویتی و یادگیری عمیق، برای بهبود عملکرد ربات‌ ها در جراحی ‌های هدایت ‌شده با تصویربرداری مقطعی با انسجام نوری (OCT) و تزریق زیر شبکیه ‌ای توسعه یافته ‌اند. همچنین، مدل‌ های یادگیری عمیق برای تخمین فاصله ابزار با لایه ‌های شبکیه در حین عمل، با استفاده از داده‌ های OCT طراحی شده‌ اند.

مطلب پیشنهادی: توسعه وب در حوزه سلامت و پزشکی

5) گلوکوم (آب مروارید)

برنامه‌ های مختلف یادگیری عمیق توانسته ‌اند با دقت و حساسیت بالایی تغییرات عصب بینایی ناشی از گلوکوم را تشخیص دهند. این تشخیص ‌ها مبتنی بر ویژگی ‌های بالینی هستند که معمولاً توسط متخصصان انسانی بررسی می ‌شوند؛ از جمله یافته‌ های به ‌دست ‌آمده از تصویربرداری OCT، عکاسی رنگی فوندوس (ته چشم)، نتایج آزمون میدان بینایی، و اندازه ‌گیری فشار داخل چشمی و ضخامت قرنیه. علاوه بر این سیستم‌ های هوش مصنوعی طراحی ‌شده برای غربالگری وجود یا عدم وجود گلوکوم، الگوریتمی مبتنی بر یادگیری عمیق توسعه یافته است که قادر است افراد مشکوک به گلوکوم را با دقت بالا شناسایی کند و این موضوع امکان مداخله و مدیریت به ‌موقع بیماری را فراهم می ‌آورد.

گلوکوم، که با گودی دیسک بینایی و اختلال در میدان بینایی شناخته می ‌شود، یکی از علل اصلی نابینایی غیر قابل برگشت در جهان است و بیش از ۷۰ میلیون نفر را تحت تأثیر قرار داده است. تشخیص زود هنگام و درمان به‌ موقع این بیماری می‌ تواند از بسیاری از موارد کاهش بینایی جلوگیری کند. با این حال، تشخیص اولیه انواعی از گلوکوم مانند گلوکوم زاویه باز اولیه، گلوکوم با فشار طبیعی و گلوکوم مزمن زاویه بسته، دشوار است. این نوع گلوکوم ‌ها معمولاً بدون درد بوده و تغییرات اولیه در میدان بینایی بسیار خفیف است، بنابراین اغلب زمانی شناسایی می ‌شوند که دید مرکزی بیمار به طور قابل توجهی کاهش یافته است. روش ‌های سنتی تشخیص گلوکوم، که شامل بررسی دیسک بینایی و لایه الیاف عصبی شبکیه توسط متخصصان است، زمان ‌بر و پر هزینه‌ اند و برای غربالگری وسیع مناسب نیستند.

هوش مصنوعی راهکارهای نوینی برای انجام غربالگری کم‌ هزینه گلوکوم از طریق تحلیل خودکار تصاویر فوندوس و OCT ارائه کرده است. سیستم ‌های مبتنی بر AI قادرند نوروپاتی گلوکومی را با حساسیت و دقت بالا تشخیص دهند و کارایی برنام ه‌های غربالگری را بهبود بخشند. برخلاف تصاویر دو بعدی فوندوس، تصویربرداری مقطعی با انسجام نوری (OCT) امکان بررسی تغییرات ساختاری سه‌ بعدی در گلوکوم را فراهم می‌ کند. مدل‌ های AI آموزش ‌دیده با استفاده از تصاویر OCT، دقت بیشتری نسبت به مدل ‌های مبتنی بر فوندوس دارند و عملکردی در سطح متخصصان گلوکوم از خود نشان می ‌دهند. علاوه بر این، هوش مصنوعی می ‌تواند با تحلیل داده‌ های میدان بینایی، روند پیشرفت بیماری را پیش ‌بینی نماید، حتی پیش از آن که با روش‌ های سنتی قابل تشخیص باشد. این فناوری ‌ها امکان شناسایی و پایش زودهنگام گلوکوم را فراهم می‌ کنند و به مداخلات به ‌موقع و نتایج بهتر برای بیماران منجر می ‌شوند.

6) کراتوکونوس

تشخیص و مدیریت بیماری ‌های قرنیه به شدت وابسته به روش ‌های تصویربرداری متنوعی مانند عکس برداری با اسلیت ‌لامپ، توپ ‌نگاری قرنیه، تصویربرداری OCT بخش قدامی، میکروسکوپی اسپکولار و میکروسکوپی کنفوکال زنده قرنیه است. این تصاویر، داده ‌های ارزشمندی برای آموزش الگوریتم ‌های هوش مصنوعی فراهم می‌ کنند که امکان تشخیص خودکار و غربالگری مؤثر بیماری‌ های قرنیه‌ ای را بهبود می ‌بخشند.

کراتوکونوس یک بیماری پیش‌ رونده قرنیه است که با نازک شدن و برجستگی غیر طبیعی قرنیه همراه بوده و در نهایت منجر به کاهش غیر قابل بازگشت بینایی به دلیل ایجاد آستیگماتیسم نامنظم یا کدر شدن قرنیه می ‌شود. تشخیص زود هنگام، به ویژه در مراحل اولیه و زیر بالینی، و درمان به موقع مانند کراس ‌لینکینگ یا کاشت حلقه داخل ‌استرومایی، نقش بسیار مهمی در کنترل پیشرفت بیماری و حفظ بینایی دارد.

هوش مصنوعی در تشخیص دقیق کراتوکونوس و انواع تحت ‌بالینی آن و همچنین پیش ‌بینی روند پیشرفت بیماری، عملکردی بسیار امیدوار کننده از خود نشان داده است. الگوریتم‌ های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق قادرند با تحلیل داده ‌های حاصل از ابزارهای مختلف تصویربرداری قرنیه‌ ای، تغییرات ظریف و دشواری را که ممکن است در معاینه‌ های سنتی قابل شناسایی نباشند، تشخیص دهند. این مدل ‌ها با دقت، حساسیت و ویژگی بالا می ‌توانند کراتوکونوس را شناسایی کرده و در تشخیص زود هنگام آن بسیار مؤثر عمل کنند.

علاوه بر این، هوش مصنوعی توانایی پیش ‌بینی روند پیشرفت بیماری را دارد و می ‌تواند پزشکان را در تدوین برنامه درمانی شخصی ‌سازی ‌شده و تعیین زمان مناسب برای مداخلاتی مانند کراس ‌لینکینگ و ویزیت‌ های پیگیری یاری دهد. این قابلیت، بهره ‌وری درمان ‌ها را افزایش داده و به استفاده بهینه و اقتصادی از منابع درمانی منجر می ‌شود که در نهایت مراقبت بهتری از بیماران را فراهم می ‌آورد.

7) آب ‌مروارید (کاتاراکت)

برنامه‌ های یادگیری ماشین برای شناسایی و درجه ‌بندی آب‌ مروارید توسعه یافته ‌اند. در یکی از مطالعات، با استفاده از الگوریتم هوش مصنوعی ResNet  مدلی برای تشخیص آب ‌مرواریدهایی که نیاز به ارجاع دارند، اعتبارسنجی شد. همچنین، الگوریتم‌ های یادگیری عمیق برای ارزیابی آب‌ مرواریدهای مادرزادی نیز گزارش شده ‌اند. به‌ عنوان نمونه، سیستم CC-Cruiser  دقت بالایی در شناسایی ناحیه، چگالی و شدت آب ‌مروارید مادرزادی بر اساس تصاویر شکاف ‌سنجی (slit-lamp) نشان داده است.

سیستم‌ های یادگیری ماشین برای آب‌ مروارید، همچنین قادرند برنامه‌ های جراحی را به‌ خوبی هدایت کرده و احتمال ایجاد کدورت کپسول خلفی لنز پس از عمل را پیش‌ بینی کنند. محاسبه توان لنز داخل چشمی نیز با استفاده از روش‌ های یادگیری ماشین انجام ‌پذیر است. یکی از نمونه‌ های برجسته، فرمول Hill-RBF است که داده‌ هایی مانند طول محوری چشم، ضخامت مرکزی قرنیه، عمق اتاق قدامی، ضخامت لنز، قطر قرنیه و اندازه ‌گیری‌ های کراتومتری را تحلیل می‌ کند.

آب ‌مروارید شایع ‌ترین علت نابینایی و کاهش بینایی قابل پیشگیری در جهان است. عمل جراحی برداشت آب ‌مروارید نیز یکی از رایج ‌ترین جراحی ‌ها در تمام حوزه‌ های پزشکی به شمار می‌ رود.
مدل ‌های هوش مصنوعی قادرند تصاویر اسلیت ‌لامپ را تحلیل کرده و انواع مختلف کاتاراکت مانند اسکلروز هسته‌ ای، کدورت قشری عدسی و کاتاراکت زیرکپسولی خلفی را با دقت بالا تشخیص داده و درجه ‌بندی کنند. این طبقه ‌بندی خودکار می ‌تواند دسترسی جهانی به خدمات غربالگری کاتاراکت را تسهیل کرده و کارایی آن را بهبود بخشد. علاوه بر این، الگوریتم ‌هایی مبتنی بر تصاویر فوندوس نیز برای غربالگری کاتاراکت توسعه یافته‌ اند که عملکرد بسیار دقیقی دارند و امکان ادغام با سیستم‌ های غربالگری سایر بیماری‌ های شبکیه را فراهم می ‌کنند.

مطلب پیشنهادی: بهترین اپلیکیشن های تشخیص پزشکی مبتنی بر هوش مصنوعی

علاوه بر کاربرد در غربالگری، هوش مصنوعی می ‌تواند تجربه جراحی فکوامولسیفیکاسیون را نیز بهبود بخشد. پلتفرم ‌های مبتنی بر AI با تحلیل فریم ‌های ویدیویی حین عمل جراحی، قادرند موقعیت مردمک را تشخیص داده، مراحل مختلف جراحی را شناسایی کنند و بازخورد بصری فوری به جراح ارائه دهند. این قابلیت ‌ها به ویژه در موارد پیچیده کاتاراکت می ‌توانند به افزایش دقت و ایمنی جراحی کمک کنند. به ‌طور کلی، ادغام هوش مصنوعی در تشخیص، غربالگری و جراحی کاتاراکت ظرفیت بالایی برای بهبود نتایج درمانی و کاهش بار جهانی ناشی از نا بینایی مرتبط با این بیماری دارد.

یک سیستم مبتنی بر هوش مصنوعی می ‌تواند در مدیریت ایمنی پیش از جراحی آب‌ مروارید کاربرد داشته باشد. این سیستم شامل شناسایی چهره بیمار، تأیید جهت چشم (سمت چشم) و بررسی صحت پارامترهای لنز داخل‌ چشمی (IOL) است. با استفاده از مدل ‌های یادگیری عمیق، این سامانه در هر سه حوزه عملکرد بسیار دقیقی داشته و پس از احراز هویت، نرخ خطای رد یا پذیرش اشتباه آن به صفر درصد رسیده است. این فناوری به‌ طور مؤثری ایمنی قبل از جراحی آب‌ مروارید را بهبود می ‌بخشد.

8) اکولوپلاستیک (جراحی پلاستیک چشم)

در حوزه اکولوپلاستیک ، هوش مصنوعی پتانسیل قابل‌ توجهی برای بهبود ارزیابی‌ های پیش و پس از جراحی و ارائه حمایت در تصمیم‌ گیری برای ارجاعات توسط پزشکان غیر متخصص دارد. شبکه ‌های یادگیری عمیق قادرند بخش ‌بندی معنایی تصاویر اطراف چشم را به‌ صورت خودکار و با دقتی مشابه ارزیابان انسانی انجام دهند. علاوه بر این، مدل ‌های هوش مصنوعی برای کمک به پزشکان عمومی در تصمیم ‌گیری درباره ارجاع بیماران مبتلا به پتوز پلک (افتادگی پلک) آموزش دیده ‌اند و در این زمینه حساسیت بالاتری نسبت به ارجاعات غیر متخصصان نشان داده ‌اند. همچنین الگوریتم ‌هایی برای پایش عینی روند بهبودی بیماران پس از جراحی پلک توسعه یافته ‌اند تا ارزیابی ‌ها به صورت استاندارد و منسجم انجام شود.

در زمینه اوکولوپلاستیک، هوش مصنوعی می ‌تواند در پردازش خودکار و اندازه ‌گیری ابعاد صورت بیماران برای ارزیابی ‌های قبل و بعد از عمل جراحی کمک کند و همچنین به تصمیم‌ گیری بالینی برای ارجاع بیماران توسط پزشکان غیر چشم‌ پزشک یاری رساند. شبکه ‌های تقسیم ‌بندی معنایی (semantic segmentation)  آموزش دیده ‌اند تا اندازه‌ گیری‌ های اطراف چشم را به صورت خودکار انجام دهند که عملکرد آن ‌ها با ارزیابی انسانی قابل مقایسه است. همچنین، مدل ‌هایی برای کمک به پزشکان عمومی در تصمیم‌ گیری برای ارجاع بیماران مبتلا به پتوز پلک (blepharoptosis)  توسعه یافته ‌اند که حساسیت و ویژگی بالاتری نسبت به تصمیمات ارجاعی پزشکان غیر چشم ‌پزشک دارند. الگوریتم ‌هایی نیز وجود دارند که پیشرفت بیماران پس از جراحی پلک را به صورت استاندارد و قابل تکرار ارزیابی می ‌کنند.

9) سایر بیماری ‌های بخش قدامی چشم

پیشرفت فناوری هوش مصنوعی موجب تحقیقات قابل توجهی در استفاده از مدل ‌های هوشمند برای تشخیص پتریژیوم (نوعی رشد غیر طبیعی بافت روی سطح چشم) شده است. اگر چه سیستم‌ های تشخیص پتریژیوم مبتنی بر هوش مصنوعی، هنوز در مراحل اولیه توسعه قرار دارند، اما این فناوری نوید بخش کاربردهای بالینی آینده از جمله تشخیص با استفاده از تصاویر گوشی ‌های هوشمند است. همچنین، سیستم‌ های هوش مصنوعی برای تشخیص اختلال عملکرد غدد میبومی انسدادی و آتروفیک با بهره‌ گیری از تصاویر میکروسکوپی کنفوکال لیزری زنده طراحی شده ‌اند که دقت و حساسیت بالایی دارند.

یک سیستم دیگر برای تشخیص تومورهای بدخیم پلک با استفاده از عکس ‌های گرفته شده توسط دوربین ‌های دیجیتال معمولی معرفی شده است که در آزمون‌ های خارجی عملکرد دقیقی داشته است. علاوه بر این، یک سیستم یادگیری عمیق مبتنی بر تصاویر OCT بخش قدامی چشم، بیماری خشکی چشم را با دقت و حساسیت قابل توجهی شناسایی کرده است که عملکرد آن از آزمایش ‌های بالینی سنتی مانند تست شرمر (تست سنجش تولید اشک) و رنگ ‌آمیزی قرنیه بهتر بوده و با تست زمان شکستن اشک و شاخص بیماری سطح چشم هم ‌تراز است. این پیشرفت ‌ها نشان‌ دهنده پتانسیل قابل توجه هوش مصنوعی در بهبود تشخیص و مدیریت بیماری ‌های بخش قدامی چشم هستند.

10) چشم ‌پزشکی کودکان

ادغام هوش مصنوعی در روش ‌های غربالگری و درمان چشم‌ پزشکی، ظرفیت بسیار بالایی برای بهینه ‌سازی مراقبت‌ های چشمی کودکان ایجاد می ‌کند. الگوریتم‌ های پیشرفته یادگیری عمیق با تحلیل تصاویر خارجی، قادر به ارزیابی استرابیسموس (انحراف چشم) هستند، که این امر امکان ارائه خدمات پزشکی از راه دور یا تله ‌افتالمولوژی را فراهم می ‌آورد. علاوه بر این، سیستم‌ های هوش مصنوعی برای تشخیص استرابیسموس از داده ‌هایی مانند انحرافات رهگیری چشم و اسکن بایرفرینجنس (Birefringence) شبکیه نیز استفاده می‌ کنند. فناوری‌ های یادگیری ماشینی همچنین در غربالگری میوپی شدید و سایر خطاهای انکساری و شناسایی کودکانی که در معرض مشکلات خواندن قرار دارند، نقش بسیار امیدوارکننده ‌ای دارند. یکی از این سیستم ‌ها با استفاده از تصویربرداری انعکاس قرمز مردمک (بروکنر) و فوتورفراکشن اکسنتریک توسعه یافته است تا ویژگی ‌های آمبلیوژنیک استرابیسموس و خطاهای انکساری شدید را شناسایی کند، که این امر به تشخیص زود هنگام و مداخله مؤثر کمک شایانی می‌ کند.

مدیریت به ‌موقع بیماری ‌های چشمی در کودکان، برای حفظ بینایی اهمیت بالایی دارد. ادغام هوش مصنوعی در فرآیندهای غربالگری و درمان می ‌تواند به بهبود مراقبت‌ های چشم ‌پزشکی کمک کند. الگوریتم ‌های یادگیری عمیق برای ارزیابی لوچی (استرابیسم) از تصاویر ظاهری صورت توسعه یافته ‌اند که قابلیت کاربرد در تله ‌اوفتالمولوژی (معاینات از راه دور چشم‌ پزشکی) را دارند.

سیستم ‌های دیگری نیز برای تشخیص لوچی بر اساس انحراف ‌های ردیابی حرکات چشم یا اسکن دوگانگی رتینال (retinal birefringence scanning) طراحی شده ‌اند. همچنین، سیستم ‌های یادگیری ماشین می ‌توانند در غربالگری میوپی شدید (نزدیک بینی پیشرفته) و سایر عیوب انکساری، و نیز در طبقه‌ بندی کودکان مستعد مشکلات در خواندن، نقش مؤثری ایفا کنند.

سیستمی توصیف شده که با بهره‌ گیری از یادگیری ماشین، تصویربرداری رفلکس قرمز مردمک برکر (Brückner) و فوتورفراکشن اکسنتریک را ترکیب می ‌کند تا ویژگی ‌های آمبلیوژنتیک مرتبط با استرابیسم یا عیوب انکساری شدید را شناسایی نماید.

11) آنکولوژی چشمی

یک الگوریتم یادگیری ماشین، که از مدل درخت تصمیم الهام گرفته است، برای پیش ‌بینی روند بازسازی اطراف چشم در حین درمان و جراحی سرطان سلول پایه ‌ای (basal cell carcinoma) توسعه یافته است. همچنین، چندین سیستم یادگیری ماشین با استفاده از شبکه‌ های عصبی مصنوعی طراحی شده ‌اند تا با تحلیل داده ‌های جمعیت ‌شناختی و سابقه انکولوژیک، نتایج بیماری ملانومای کوروئید را پیش ‌بینی کنند. برخی از محققان از تکنیک‌ های یادگیری ماشین در توسعه سیستم تصویربرداری چند طیفی برای تشخیص نئوپلازی ‌های سنگ فرشی سطح چشم روی نمونه‌ های بیوپسی استفاده کرده ‌اند. این سیستم، مناطق تغییرات نئوپلاستیک را شناسایی کرده و در کوتاه ‌ترین زمان نمای بصری از حاشی ه‌های بیماری را به پزشک یا جراح ارائه می ‌دهد.

12) رتینا (شبکیه)

هوش مصنوعی در بیماری ‌هایی مانند رتینوپاتی دیابتی (DR)، رتینوپاتی نوزادان نارس (ROP) و تحلیل تباهی لکه زرد وابسته به سن (AMD) کاربرد یافته است. سیستم IDx-DR اولین سیستم خودکار تأیید شده توسط سازمان غذا و داروی آمریکا (FDA) برای غربالگری DR بود. پس از آن، سیستم ‌های EyeArt و AEYE-DSنیز برای غربالگری DR توسط FDA تأیید شدند. همه این سیستم ‌ها، حساسیت بالا و ویژگی‌ های تشخیصی کافی برای کاربرد در غربالگری DR دارند. علاوه بر این، مقایسه هوش مصنوعی با پزشکان، نشان داده که سیستم‌ های هوش مصنوعی حساسیت بالاتری دارند. کاربردهای دیگری نیز وجود دارد که می ‌توانند شدت DR و وجود ادما ماکولا (تجمع مایع در شبکه) با اهمیت بالینی را شناسایی کنند. در رتینوپاتی نوزادان نارس، ابزارهای هوش مصنوعی مانند سیستم i-ROP DL قادر به تشخیص ویژگی‌ هایی مثل بیماری پلاس (plus disease) هستند و عملکردی برابر یا بهتر از تشخیص کارشناسان دارند. در تباهی لکه زرد وابسته به سن (AMD)، هوش مصنوعی می‌ تواند تفاوت بین نوع غیر ترشحی و ترشحی این بیماری را تشخیص دهد. توسعه هوش مصنوعی برای غربالگری AMD با چالش‌ هایی رو به‌ رو است که گروه «جوامع همکاری در تصویربرداری چشمی»در حال تلاش برای رفع آن ‌هاست.

ملاحظات اخلاقی هوش مصنوعی در چشم‌ پزشکی

استفاده از هوش مصنوعی در چشم ‌پزشکی با چالش‌ های اخلاقی متعددی همراه است که نیازمند بررسی دقیق و همه ‌جانبه ‌اند تا اطمینان حاصل شود این فناوری در راستای منافع همه بیماران به کار گرفته می‌ شود. با پیشرفت سریع هوش مصنوعی در این حوزه، رویکردی مسئولانه و مبتنی بر اصول اخلاقی ضرورت دارد. لازم است میان ظرفیت این فناوری برای بهبود تشخیص و درمان، و مسئولیت رسیدگی به دغدغه ‌های اخلاقی، توازن برقرار شود. تدوین و اجرای دستورالعمل ‌های اخلاقی می ‌تواند تضمین کند که کاربرد هوش مصنوعی در چشم‌ پزشکی نه‌ تنها به ارتقاء کیفیت مراقبت از بیماران منجر شود، بلکه هم‌ زمان بالاترین معیارهای اخلاقی نیز رعایت گردد.

حریم خصوصی و امنیت داده ‌ها

سیستم ‌های هوش مصنوعی به شدت متکی به مجموعه‌ های گسترده ‌ای از داده ‌ها هستند که اغلب شامل اطلاعات حساس بیماران، مانند سوابق پزشکی، تصاویر تشخیصی و اطلاعات درمانی می ‌شوند. حفاظت از حریم خصوصی و محرمانگی این داده ‌ها مستلزم جمع ‌آوری، ذخیره‌ سازی و بهره‌ برداری مسئولانه و اخلاق ‌مدار از آن ‌هاست. تدوین چارچوب‌ های اخلاقی جامع برای مدیریت کل چرخه عمر داده ‌ها، از مرحله دریافت تا حذف نهایی، و پایبندی کامل به مقررات مربوط به حفظ حریم خصوصی، ضروری است. برای کاهش خطر دسترسی غیرمجاز، نشت اطلاعات و سوء استفاده از داده‌ های سلامت، اجرای پروتکل ‌های قدرتمند حاکمیت داده، نظیر رمزنگاری، کنترل دسترسی و تکنیک‌ های ناشناس‌ سازی، اهمیت بالایی دارد. همچنین، مراکز درمانی باید به پایش مستمر، انجام ممیزی‌ های منظم و اطمینان از انطباق داد ه‌ها با استانداردهای امنیتی و اخلاقی اولویت دهند تا استفاده از هوش مصنوعی در چشم ‌پزشکی در چارچوب بالاترین معیارهای حفظ حریم خصوصی و امنیت داده‌ها انجام گیرد.

حفظ حریم خصوصی و امنیت داده‌ ها در اجرای هوش مصنوعی، صرفاً یک الزام قانونی نیست، بلکه ضرورتی اخلاقی است که بیانگر تعهد به اعتماد بیماران، احترام به استقلال فردی و حمایت از سلامت آن‌ هاست. شفافیت در سیاست ‌ها و رویه ‌های مرتبط با داده، نقش مهمی در جلب اعتماد بیماران و افزایش مشارکت آگاهانه آن ‌ها در فرآیندهای مراقبتی مبتنی بر هوش مصنوعی ایفا می‌ کند. پزشکان و پژوهشگران باید آموزش بیماران و دریافت رضایت آگاهانه آن ‌ها را در زمینه گردآوری، ذخیره و استفاده از داده ‌های سلامت برای کاربردهای هوش مصنوعی، در اولویت قرار دهند. با پایبندی به اصول اخلاقی نظیر شفافیت، پاسخگویی و مراقبت مبتنی بر نیازهای بیمار، ذی ‌نفعان حوزه سلامت می ‌توانند اطمینان حاصل کنند که بکارگیری هوش مصنوعی در چشم ‌پزشکی، ضمن احترام و حفاظت از حقوق حریم خصوصی بیماران، از ظرفیت نوآوری‌ های مبتنی بر داده برای ارتقاء نتایج بالینی و بهبود کیفیت مراقبت بهره ‌مند می ‌شود.

تعصب الگوریتمی

تعصب الگوریتمی یکی از چالش ‌های اخلاقی مهم در طراحی و بکارگیری الگوریتم ‌های هوش مصنوعی در چشم‌ پزشکی به‌ شمار می ‌آید. زمانی که الگوریتم‌ ها با داده ‌هایی آموزش می‌ بینند که دارای سوگیری و تعصب هستند، این الگوریتم ‌ها ممکن است تبعیض ‌ها و نابرابری ‌های موجود را بازتولید کرده و حتی تشدید کنند، به ‌ویژه در زمینه نتایج درمانی و دسترسی بیماران به خدمات مراقبتی. پیامدهای اخلاقی تعصب الگوریتمی، صرفاً به سطح فردی محدود نمی ‌شود، بلکه آثار گسترده‌ تری در سطح نظام سلامت و جامعه دارد و می ‌تواند نابرابری‌ های ساختاری را تقویت کند. برای مواجهه مؤثر با این چالش، بکارگیری مسئولانه و اخلاق ‌مدار هوش مصنوعی مستلزم تلاش مداوم برای شناسایی، کاهش و پیشگیری از سوگیری الگوریتمی در تمامی مراحل توسعه الگوریتم است. این اقدامات شامل بررسی دقیق و نظام ‌مند داده‌ های آموزشی به ‌منظور شناسایی و اصلاح سوگیری ‌ها، و همچنین پایش و ارزیابی مستمر عملکرد الگوریتم ‌ها در میان گروه ‌های مختلف جمعیتی است تا از عدالت، دقت و بی‌ طرفی در نتایج بالینی اطمینان حاصل شود. علاوه بر این، توسعه اخلاقی هوش مصنوعی مستلزم آن است که مفاهیمی مانند عدالت، برابری و تنوع در طراحی و ارزیابی الگوریتم‌ ها لحاظ شوند. همکاری میان پزشکان، دانشمندان داده و متخصصان اخلاق برای ایجاد الگوریتم‌ هایی که به نیازها و ویژگی ‌های متنوع جمعیت بیماران توجه دارند، ضروری است. راهکارهایی همچون شفافیت الگوریتمی، قابلیت تفسیر و توضیح‌ پذیری می ‌توانند به افزایش پاسخ‌ گویی و اعتماد در فرآیندهای تصمیم ‌گیری مبتنی بر هوش مصنوعی کمک کنند و این امکان را برای پزشکان و بیماران فراهم آورند که دلایل پشت توصیه ‌های الگوریتمی را بهتر درک و ارزیابی کنند. با اولویت دادن به اصول اخلاقی عدالت و فراگیری، ذی‌ نفعان می‌ توانند خطرات ناشی از سوگیری و تعصب الگوریتمی در چشم ‌پزشکی مبتنی بر هوش مصنوعی را کاهش داده و مراقبت ‌های بهداشتی عادلانه ‌تر و مبتنی بر بیمار را ترویج دهند.

شفافیت و قابلیت توضیح ‌پذیری

پیچیدگی سیستم ‌های هوش مصنوعی مورد استفاده در چشم ‌پزشکی، اغلب منجر به فقدان شفافیت و قابلیت توضیح ‌پذیری می‌ شود که چالش ‌های اخلاقی قابل ‌توجهی را به همراه دارد. هم پزشکان و هم بیماران ممکن است در درک نحوه تصمیم ‌گیری این سیستم ‌ها با دشواری مواجه شوند، امری که می ‌تواند اعتماد و پاسخ‌ گویی را تضعیف کند. برای مقابله با این مشکل، باید تلاش ‌ها بر افزایش شفافیت و قابلیت توضیح ‌پذیری الگوریتم ‌های هوش مصنوعی متمرکز شوند.

یکی از راه‌ های افزایش شفافیت در سامانه‌ های هوش مصنوعی، توسعه مدل‌ های قابل فهم است. این مدل ‌ها به گونه ‌ای طراحی شده ‌اند که فرآیند تصمیم‌ گیری الگوریتم‌ های هوش مصنوعی را روشن کنند و به پزشکان و بیماران کمک کنند تا بهتر متوجه شوند چگونه پیش ‌بینی‌ ها شکل می‌ گیرند. روش‌ هایی مانند تجسم ویژگی‌ ها، مکانیزم‌ های توجه و روش ‌های تفسیر مستقل از مدل می ‌توانند عوامل مؤثر در پیش‌ بینی‌ های هوش مصنوعی را نشان دهند.

علاوه بر این، برقراری ارتباط شفاف درباره نحوه عملکرد سیستم ‌های هوش مصنوعی برای حفظ اعتماد کاربران بسیار مهم است. پزشکان باید آموزش ببینند که چگونه توصیه ‌های ایجاد شده توسط هوش مصنوعی را تفسیر و نقد کنند تا بتوانند این توصیه ‌ها را به درستی در فرایند تصمیم ‌گیری خود به کار گیرند. همچنین بیماران باید از نقش هوش مصنوعی در روند درمان خود آگاه شوند و توضیحاتی درباره چگونگی تولید و استفاده از این توصیه‌ ها دریافت کنند.

نقش انسان در تصمیم‌ گیری

اگرچه هوش مصنوعی فرصت‌ هایی برای افزایش دقت و کارایی در چشم‌پ زشکی فراهم می‌ کند، اما نباید جایگزین نقش حیاتی قضاوت انسانی شود. چشم ‌پزشکان دارای مهارت ‌ها، تخصص و شهود منحصر به ‌فردی هستند که در تصمیم‌ گیری ‌های بالینی ضروری ‌اند. بنابراین، حفظ نقش مرکزی چشم ‌پزشکان برای تضمین استفاده اخلاقی و مسئولانه از هوش مصنوعی بسیار مهم است.

هوش مصنوعی باید به عنوان ابزاری مکمل دیده شود که توانایی ‌های انسانی را تقویت می‌ کند، نه این که جایگزین آن ‌ها شود. چشم‌ پزشکان می ‌توانند از بینش ‌های تولید شده توسط هوش مصنوعی برای بهبود دقت تشخیص، ساده ‌سازی فرایندها و بهینه ‌سازی برنامه ‌های درمانی استفاده کنند. با ادغام هوش مصنوعی در روند بالینی به این شکل، ارائه ‌دهندگان خدمات سلامت می ‌توانند از نقاط قوت هر دو هوش انسانی و مصنوعی بهره‌ مند شده و بالاترین کیفیت مراقبت را به بیماران ارائه دهند.

علاوه بر این، تأکید بر حضور انسانی در مراقبت از بیماران، برای حفظ همدلی، دلسوزی و ملاحظات اخلاقی ضروری است. اگرچه هوش مصنوعی در تحلیل داده ‌ها و شناسایی الگوها عملکرد خوبی دارد، اما توانایی همدلی با بیماران یا در نظر گرفتن پیامدهای اخلاقی گسترده ‌تر تصمیمات بالینی را ندارد. چشم ‌پزشکان نقش بسیار مهمی در پرداختن به این جنبه‌ های مراقبت از بیمار دارند و با این کار اطمینان حاصل می‌ کنند که ملاحظات اخلاقی همواره در اولویت فرایندهای تصمیم ‌گیری باقی بمانند.

برابری و دسترسی به مراقبت

استفاده اخلاقی از هوش مصنوعی در چشم ‌پزشکی نیازمند تعهد به دسترسی برابر به فناوری‌ های پیشرفته است. یکی از مهم ‌ترین اصول اخلاقی در بکارگیری هوش مصنوعی در این حوزه، پرداختن به نابرابری ‌های اقتصادی و اجتماعی در دسترسی به مراقبت ‌های درمانی است. در صورت عدم اقدام، خطر این وجود دارد که فناوری ‌های هوش مصنوعی بیشتر به نفع اقشار مرفه باشد و نابرابری ‌های موجود در حوزه سلامت را تشدید کند. استفاده اخلاقی مستلزم اقدامات پیشگیرانه ‌ای است که اطمینان حاصل شود مراقبت‌ های مبتنی بر هوش مصنوعی برای همه افراد با هر سطح اقتصادی قابل دسترسی باشد. این اقدامات می ‌تواند شامل ارائه یارانه ‌ها یا برنامه ‌های حمایت مالی برای افزایش توان خرید خدمات مجهز به هوش مصنوعی در بیماران کم ‌درآمد باشد. همچنین، تلاش برای ادغام فناوری هوش مصنوعی در نظام‌ های بهداشت عمومی می ‌تواند به تضمین دسترسی برابر برای جمعیت‌ های محروم کمک کند.

ملاحظات اخلاقی همچنین شامل دسترسی جغرافیایی می ‌شود، به‌ ویژه برای افرادی که در مناطق روستایی یا دور افتاده زندگی می ‌کنند و دسترسی به خدمات تخصصی بهداشتی برای آن ها محدود است. استفاده از هوش مصنوعی در چشم‌ پزشکی باید اولویت خود را بر طرح ‌هایی قرار دهد که به کاهش فاصله خدمات بهداشتی بین مناطق شهری و روستایی کمک کنند. این می ‌تواند شامل راه ‌اندازی کلینیک ‌های سیار مجهز به ابزارهای تشخیصی هوش مصنوعی برای دسترسی به جوامع محروم باشد، همچنین بهره‌ گیری از پلتفرم‌ های پزشکی از راه دور برای ارتباط بیماران با متخصصان چشم ‌پزشکی در مناطق دوردست. با اطمینان از این که مراقبت ‌های مبتنی بر هوش مصنوعی فراتر از مراکز شهری در دسترس قرار گیرد، ارائه ‌دهندگان خدمات سلامت می ‌توانند اصول اخلاقی عدالت و شمول را رعایت کنند. توجه دقیق باید به تأثیر احتمالی هوش مصنوعی بر گروه ‌های اجتماعی-اقتصادی و موقعیت ‌های جغرافیایی مختلف شود. باید تلاش ‌هایی صورت گیرد تا نابرابری‌ های دسترسی کاهش یابد و مراقبت‌ های چشم ‌پزشکی مبتنی بر هوش مصنوعی برای همه افراد قابل دسترس و مقرون ‌به ‌صرفه باشد.

مسیرهای آینده

ظهور هوش مصنوعی می ‌تواند زمینه پزشکی را به‌ طور بنیادین تغییر دهد. هوش مصنوعی پتانسیل بی‌ سابقه ‌ای برای گسترش تحقیقات علمی دارد، به‌ ویژه با استفاده از شبکه ‌های عصبی برای تولید فرضیه ‌ها و کشف‌ های جدید. با این حال، بسیار مهم است که اطمینان حاصل شود مدل ‌های مولد هوش مصنوعی دقیق و قابل ‌اعتماد هستند، که این موضوع نیازمند آزمون ‌های سخت‌ گیرانه بر روی مجموعه داده‌ های بزرگ است. همچنین، حوزه هوش مصنوعی در مراقبت‌ های بهداشتی به چارچوبی برای مدیریت و ارزیابی نیاز دارد تا خطرات ناشی از تحلیل ‌های داده ‌های نادرست به حداقل برسد.

با تحلیل سریع حجم وسیعی از داده ‌ها، هوش مصنوعی می ‌تواند ارتباط‌ هایی بین ویژگی ‌های بیماری کشف کند که ممکن است برای انسان ‌ها به ‌راحتی قابل مشاهده نباشد. هوش مصنوعی این پتانسیل را دارد که توانایی پزشکان را در تشخیص زود هنگام و دقیق ‌تر بیماری‌ ها افزایش دهد. در نهایت، هوش مصنوعی می ‌تواند به پزشکان کمک کند تا مدیریت درمانی بیماران را به ‌صورت فردی ‌سازی ‌شده انجام دهند و تنها زمانی که قضاوت بالینی پزشک توسط نتایج یادگیری عمیق تأیید می ‌شود، بیماران را در معرض درمان قرار دهند.

فراتر از استفاده صرف از هوش مصنوعی در عمل بالینی، روش ‌های یادگیری ماشین می ‌توانند در هدایت تحقیقات علمی نقش داشته باشند و به شناسایی ویژگی‌ های بیماری کمک کنند که از طریق تکنیک ‌های خودکار کشف شده ‌اند. در سطح جهانی، بکارگیری هوش مصنوعی در برنامه ‌های ‌چشم ‌پزشکی از راه دور موجود می ‌تواند به گسترش دسترسی به مناطق محروم کمک کند و کمبود متخصصان را که قادر به ارائه تخصص خود هستند، جبران نماید.

هوش مصنوعی مولد  

فناوری یادگیری عمیق در رشته چشم ‌پزشکی رشد نمایی داشته است و شبکه ‌های مولد رقابتی (Generative Adversarial Networks) یا (GAN) از زمان معرفی ‌شان در سال ۲۰۱۴، به ‌عنوان یکی از مدل ‌های بسیار موفق شناخته شده ‌اند. در این روش، دو مدل به صورت همزمان آموزش داده می ‌شوند: یک مدل مولد که تصاویر جدیدی بر اساس داد ه‌های آموزشی تولید می ‌کند و یک مدل تمییز دهنده که تشخیص می ‌دهد آیا تصاویر واقعی هستند یا تولید شده ‌اند. این رابطه رقابتی موجب بهبود عملکرد هر دو مدل می ‌شود تا جایی که مدل مولد قادر به تولید تصاویر مصنوعی می ‌شود که تقریباً از تصاویر واقعی قابل تشخیص نیستند.

اخیرا ً  GANها در چشم ‌پزشکی برای اهداف متنوعی به ‌کار رفته ‌اند، از جمله پیش ‌بینی پاسخ به درمان، افزایش قدرت آماری مطالعات بالینی، حذف سایه‌ ها در تصاویر، تولید تصاویر آنژیوگرافی از عکس ‌های فوندوس شبکیه، پیش ‌بینی ظاهر پس از عمل جراحی، تشخیص گلوکوم و اختلال عملکرد غدد میبومی، و تولید تصاویر مصنوعی OCT برای مجموعه ‌های آموزشی.

روش‌های مبتنی بر مدل ‌های پخش نهفته (latent diffusion models) نیز توسعه یافته ‌اند که با بهره‌ گیری از هوش مصنوعی به عنوان روشی کمکی در آموزش، دانشجویان را با حجم گسترده ‌ای از تصاویر آموزشی آشنا می ‌کنند و در عین حال حریم خصوصی بیماران را حفظ می ‌نمایند. این دوره آموزشی شامل استفاده از تصاویر مصنوعی گسترده شبکیه (ultra-widefield) بود که با تنظیم دقیق یک مدل مولد بزرگ و بر اساس تصاویر واقعی، شش دسته بیماری شبکیه و حالات طبیعی تولید شده بودند. وارد کردن این تصاویر مصنوعی در آموزش، به ‌طور چشمگیری دقت تشخیص دانشجویان را افزایش داد. این مطالعه نشان داد که تصاویر مصنوعی می ‌توانند به شکل مؤثری آموزش پزشکی را تقویت کنند و در عین حال بر اهمیت قضاوت انسانی در تشخیص‌ های پزشکی تأکید دارند. این روش قابلیت کاربرد در سایر زمینه ‌های تصویربرداری پزشکی را نیز دارد و می ‌تواند به آموزش متخصصان در سراسر جهان کمک کرده و نهایتاً منجر به بهبود نتایج درمان بیماران شود. این موضوع بیانگر پتانسیل هوش مصنوعی برای افزایش توانایی ‌های انسانی به جای جایگزینی آن ‌ها است.

محدودیت ‌ها و چالش ‌ها

هوش مصنوعی پتانسیل قابل توجهی در تشخیص، شناسایی، غربالگری، تعیین مرحله و درجه ‌بندی بیماری ‌های چشمی مختلف دارد، اما با چالش ‌هایی مواجه است که ممکن است مانع توسعه تحقیقات و کاربردهای بالینی آن شود. یکی از این چالش‌ ها نیاز به تصاویر با کیفیت بالا است؛ زیرا عوامل متعددی مانند نوع تجهیزات، مهارت اپراتور و همکاری بیمار بر کیفیت تصاویر تأثیر می ‌گذارند.

نشانه‌ گذاری دقیق و دستی توسط متخصصان ضروری است، اما این فرآیند زمان ‌بر و پر هزینه است. برای افزایش دقت مدل ‌ها، نیاز به حجم نمونه بزرگ ‌تری از داده‌ ها وجود دارد و ناهمگنی بیماران نیز باید در نظر گرفته شود، زیرا تفاوت ‌های جمعیت‌ شناختی می‌ تواند عملکرد مدل را تحت تأثیر قرار دهد. علاوه بر این، تفاوت بین شرایط آزمایشی تحقیق و محیط‌ های بالینی واقعی بر عملکرد هوش مصنوعی تأثیرگذار است و کمبود دانش کافی پزشکان در زمینه هوش مصنوعی موجب بروز «پدیده جعبه سیاه» می‌ شود؛ به این معنا که فرآیند تصمیم ‌گیری مدل ‌های هوش مصنوعی به‌ خوبی درک نمی ‌شود.

موضوع هزینه نیز اهمیت فراوانی دارد. اکثر مطالعات پیشین نشان داده ‌اند که استفاده از هوش مصنوعی در چشم‌ پزشکی از نظر اقتصادی مقرون ‌به ‌صرفه بوده و می‌ تواند به صرفه ‌جویی در هزین ه‌ها منجر شود. این امر نشان ‌دهنده پتانسیل هوش مصنوعی در ارائه مزایای اقتصادی قابل توجه در این حوزه است. با این حال، بیشتر این مطالعات از دیدگاه ارائه‌ دهندگان خدمات بهداشتی انجام شده‌ اند و دیدگاه جامعه می ‌تواند اطلاعات ارزشمندی برای سیاست‌ گذاران فراهم کند. چالش ‌هایی مانند ملاحظات اخلاقی شامل حفظ حریم خصوصی بیماران و امنیت داده‌ ها، میزان همکاری بیماران، نبود قوانین شفاف و هزینه‌ های بالای پیاده ‌سازی هوش مصنوعی وجود دارد که پرداختن به آن‌ ها برای انجام ارزیابی ‌های اقتصادی سلامت ضروری است.

تحقیقات فعلی عمدتاً بر بیماری‌ های اصلی شبکیه متمرکز شده‌ اند و نیاز به مطالعات بیشتری درباره بیماری‌ هایی مانند میوپیا در کودکان و آب‌ مروارید احساس می ‌شود. همچنین، تفاوت ‌های منطقه‌ ای در توسعه اقتصادی و منابع پزشکی، بر کاربرد داده ‌ها تأثیرگذار است و نیاز به انجام تحقیقات محلی، به ویژه در کشورهای در حال توسعه، برای طراحی راهکارهای متناسب با شرایط هر منطقه جهت ادغام هوش مصنوعی در مراقبت ‌های چشم‌ پزشکی را برجسته می ‌کند. پرداختن به این مسائل برای افزایش اثربخشی هوش مصنوعی در مدیریت بیماری ‌های چشمی و تضمین ادغام موفق آن در عمل بالینی بسیار حیاتی است.

نتیجه ‌گیری

در حوزه چشم‌ پزشکی، هوش مصنوعی ظرفیت چشمگیری برای افزایش دسترسی بیماران به خدمات غربالگری و تشخیص بالینی، به‌ ویژه در میان جمعیت‌ های پرخطر یا جوامعی با محدودیت ‌های اقتصادی، دارد؛ در عین حال می ‌تواند به کاهش هزین ه‌های مراقبت ‌های بهداشتی منجر شود. این فناوری در حال دگرگون ‌سازی چشم‌ پزشکی است؛ با افزایش دقت تشخیص، بهینه‌ سازی رویکردهای درمانی، و ارتقای کیفیت مراقبت از بیماران.

ادغام فناوری‌ های هوش مصنوعی، فرصت ‌های بی ‌سابقه ‌ای برای پیشرفت فراهم می ‌آورد و پزشکان را به ابزارهای قدرتمندی برای مقابله با چالش ‌های پیچیده تجهیز می ‌کند. با تداوم پیشرفت در این حوزه، نقش هوش مصنوعی در چشم ‌پزشکی روز به روز پررنگ ‌تر می ‌شود و نوآوری ‌هایی را به همراه خواهد داشت که به بهبود نتایج درمانی و بازتعریف استانداردهای مراقبتی منجر می‌ گردند.

آینده چشم ‌پزشکی، آینده‌ ای روشن و تحول ‌آفرین است؛ آینده ‌ای که هوش مصنوعی، پیشگام آن خواهد بود.