به گزارش پایگاه خبری سلامت 24، سرطان همچنان یکی از مهمترین علل مرگومیر در جهان است و تنها در سال ۲۰۲۴ بیش از دو میلیون مورد جدید در ایالات متحده تشخیص داده شد. پیچیدگی ژنتیکی و ناهمگونی تومورها باعث شده بیماران با یک نوع سرطان، پاسخهای کاملاً متفاوتی به درمان نشان دهند. همین مسئله ضرورت توسعه پزشکی شخصیسازیشده و ابزارهای دقیقتر برای انتخاب درمان را برجسته کرده است. در این میان، هوش مصنوعی بهعنوان یکی از تحولآفرینترین فناوریهای عصر جدید وارد میدان شده و در حال تغییر قواعد بازی در حوزه سرطان است.
در پزشکی شخصیسازیشده، پزشکان با بررسی ژنها، پروتئینها و بیومارکرهای تومور، درمانی متناسب با ویژگیهای زیستی هر بیمار طراحی میکنند. اما حجم عظیم دادههای ژنتیکی و تصویربرداری، تحلیل دستی را دشوار کرده است. اینجاست که AI وارد عمل میشود. الگوریتمهای یادگیری ماشین و یادگیری عمیق قادرند میلیونها داده را در چند ثانیه تحلیل کنند، الگوهای پنهان را بیابند و پیشبینیهایی ارائه دهند که پیشتر امکانپذیر نبود.
در حوزه تشخیص، هوش مصنوعی اکنون در تحلیل تصاویر پزشکی—از جمله MRI، CT و PET—به رادیولوژیستها کمک میکند. مدلهای یادگیری عمیق میتوانند ضایعات کوچک را با دقتی مشابه یا حتی بالاتر از متخصصان شناسایی کنند. نمونهای از این کاربرد، استفاده از AI در تحلیل MRI پروستات است که سرعت و دقت تشخیص را افزایش داده است.
اما نقش AI تنها به تشخیص محدود نمیشود. یکی از مهمترین کاربردهای آن، پیشبینی پاسخ بیماران به درمان است. در سرطانهایی مانند ملانوما و پستان، مدلهای هوش مصنوعی توانستهاند پاسخ به ایمونوتراپی یا شیمیدرمانی نئوادجوانت را با دقتی بالاتر از روشهای سنتی پیشبینی کنند. این توانایی به پزشکان اجازه میدهد درمانهای بیاثر را زودتر کنار بگذارند و از آسیبهای ناشی از عوارض دارویی جلوگیری کنند.
AI همچنین در پیشبینی سیر بیماری و بقا نقش مهمی دارد. با تحلیل دادههای بالینی، سابقه پزشکی، نتایج آزمایشها و تصاویر متعدد در طول زمان، الگوریتمها میتوانند احتمال پیشرفت بیماری، میزان بقا و پاسخ به درمان را با دقت بالایی تخمین بزنند. در سرطان ریه، مدلهای یادگیری عمیق توانستهاند با تحلیل تصاویر سریالی، پیشبینی دقیقی از پاسخ بیماران به پرتودرمانی ارائه دهند.
یکی از حوزههایی که AI بیشترین تحول را در آن ایجاد کرده، کشف و توسعه دارو است. فرآیند سنتی کشف دارو سالها زمان میبرد و هزینههای بسیار بالایی دارد. اما هوش مصنوعی با تحلیل دادههای ژنتیکی، ساختاری و تصویری، میتواند اهداف دارویی جدید را شناسایی کند، ترکیبات مؤثر را پیشنهاد دهد و حتی مسیرهای مولکولی را شبیهسازی کند. در سرطان پستان و کبد، مدلهای AI توانستهاند اهداف دارویی جدیدی را معرفی کنند که اکنون در مراحل پژوهشی قرار دارند.
با وجود این پیشرفتها، چالشهایی نیز وجود دارد. یکی از مهمترین آنها سوگیری دادههاست. بسیاری از دیتاستهای پزشکی نماینده جمعیت متنوع نیستند و این مسئله میتواند باعث شود مدلهای AI برای برخی گروهها عملکرد ضعیفتری داشته باشند. همچنین حریم خصوصی دادهها و محدودیت دسترسی به اطلاعات پزشکی، توسعه مدلهای دقیق را دشوار میکند. پراکندگی دادهها در پلتفرمهای مختلف نیز مانعی جدی برای یکپارچهسازی اطلاعات است.
با این حال، آینده روشن است. نقش هوش مصنوعی در درمان سرطان هنوز در مراحل اولیه است، اما پتانسیل آن بسیار گستردهتر از کاربردهای فعلی خواهد بود. از طراحی داروهای جدید تا پیشبینی دقیقتر پاسخ بیماران، از تحلیل ژنوم تا مدلسازی تومورها، AI میتواند پزشکی شخصیسازیشده را به سطحی برساند که درمان هر بیمار دقیقاً مطابق با ویژگیهای زیستی او طراحی شود.
در نهایت، این گزارش تأکید میکند که تشخیص زودهنگام همچنان مهمترین عامل در موفقیت درمان سرطان است. فناوریهای تصویربرداری پیشرفته مبتنی بر AI میتوانند این مسیر را کوتاهتر و دقیقتر کنند و بیماران را زودتر به درمان مؤثر برسانند. آینده درمان سرطان، آیندهای است که در آن انسان و ماشین در کنار هم کار میکنند تا پیچیدهترین بیماریهای بشر را قابلمدیریتتر و قابلدرمانتر کنند.
تنظیم کننده خبر: علیرضا آتشی
