مقدمه
سرطان پستان یکی از شایع‌ترین انواع سرطان در میان زنان است و تشخیص زودهنگام آن می‌تواند تأثیر چشمگیری در کاهش مرگ‌ومیر ناشی از این بیماری داشته باشد. در این راستا، فناوری‌های نوین مانند هوش مصنوعی (AI) به‌طور فزاینده‌ای در حال ورود به حوزه پزشکی هستند و پتانسیل بالایی برای بهبود فرآیندهای تشخیصی دارند. نتایج یک مطالعه اخیر نشان می‌دهد که استفاده از هوش مصنوعی در ماموگرافی می‌تواند به شناسایی تعداد بیشتری از موارد سرطان پستان کمک کند و دقت تشخیص را افزایش دهد. این مقاله به بررسی نتایج این تحقیق و نقش هوش مصنوعی در تحول فرآیند غربالگری سرطان پستان می‌پردازد.

نتایج مطالعه: افزایش دقت و شناسایی موارد بیشتر سرطان پستان

مطالعه‌ای که در نشست سالانه انجمن رادیولوژی آمریکای شمالی ارائه شد، نشان داد زنانی که از ماموگرافی تقویت‌شده با هوش مصنوعی استفاده کرده‌اند، ۲۱ درصد بیشتر از کسانی که این فناوری را انتخاب نکرده‌اند، شانس تشخیص ابتلا به سرطان پستان را داشته‌اند. در این تحقیق، داده‌های مربوط به ۱۰ مرکز پزشکی که برنامه غربالگری ماموگرافی مبتنی بر هوش مصنوعی را ارائه می‌کردند، مورد بررسی قرار گرفت.

این برنامه به این صورت طراحی شده بود که ابتدا تصاویر ماموگرافی توسط یک رادیولوژیست بررسی می‌شد و سپس نرم‌افزار هوش مصنوعی نتایج را تحلیل می‌کرد. در صورت وجود اختلاف میان نتایج رادیولوژیست و هوش مصنوعی، یک رادیولوژیست دوم بازبینی نهایی را انجام می‌داد. این فرآیند نه‌تنها دقت تشخیص را افزایش داد، بلکه احتمال شناسایی سرطان‌های پستان در مراحل اولیه را نیز بالا برد.

نقش هوش مصنوعی به‌عنوان «چشم دوم» برای رادیولوژیست‌ها

هوش مصنوعی در این مطالعه به‌عنوان یک ابزار مکمل برای رادیولوژیست‌ها عمل کرد. به گفته محققان، این فناوری به‌عنوان یک «چشم دوم» عمل می‌کند و به رادیولوژیست‌ها کمک می‌کند تا مواردی را که ممکن است در بررسی اولیه نادیده گرفته شوند، شناسایی کنند. این ویژگی به‌ویژه در شناسایی سرطان‌های کوچک‌تر یا مواردی که در مراحل اولیه قرار دارند، بسیار مفید است.

برایان هاسلام، مدیر ارشد شرکت «دیپ‌هلث» که هدایت این مطالعه را برعهده داشت، اظهار کرد: «این اولین گزارش از نتایج برنامه‌ای است که بازبینی تقویت‌شده با هوش مصنوعی را ارائه می‌دهد و بیماران می‌توانند انتخاب کنند که در آن ثبت‌نام کنند.» وی افزود که میزان ثبت‌نام در این برنامه ۳۶ درصد افزایش یافته و همچنان در حال رشد است.

دقت بالاتر و کاهش نتایج مثبت کاذب

یکی از مزایای کلیدی استفاده از هوش مصنوعی در ماموگرافی، افزایش دقت تشخیص و کاهش نتایج مثبت کاذب است. نتایج این مطالعه نشان داد که ارزش پیش‌بینی مثبت (PPV) در مواردی که از هوش مصنوعی استفاده شده بود، ۱۵ درصد بیشتر بود. این بدان معناست که احتمال اینکه نتایج مثبت واقعاً نشان‌دهنده سرطان باشد، در این موارد بالاتر بود.

علاوه بر این، زنانی که در این برنامه ثبت‌نام کرده بودند، ۲۱ درصد بیشتر از زنانی که از این فناوری استفاده نکرده بودند، برای غربالگری‌های اضافی فراخوانده شدند. این امر نشان‌دهنده حساسیت بالاتر هوش مصنوعی در شناسایی موارد مشکوک است.

چالش‌های پیش‌رو: هزینه و دسترسی

اگرچه هوش مصنوعی توانسته است تحولی در فرآیند غربالگری سرطان پستان ایجاد کند، اما چالش‌هایی نیز وجود دارد که می‌تواند مانع از گسترش سریع این فناوری شود. یکی از این چالش‌ها، هزینه اضافی استفاده از هوش مصنوعی در ماموگرافی است. در حال حاضر، برخی کلینیک‌ها این فناوری را با دریافت هزینه اضافی ارائه می‌دهند و بسیاری از بیمه‌ها این هزینه را پوشش نمی‌دهند. این مسئله ممکن است دسترسی گسترده‌تر به این فناوری را به تعویق بیندازد.

آینده هوش مصنوعی در تشخیص سرطان پستان

محققان امیدوارند با انجام تحقیقات بیشتر و آزمایش‌های کنترل‌شده تصادفی، بتوانند دقت و اثربخشی هوش مصنوعی در تشخیص سرطان پستان را بهبود بخشند و سوگیری‌های احتمالی ناشی از انتخاب خودخواسته را حذف کنند. همچنین، ادغام هوش مصنوعی با سیستم‌های بهداشتی و پوشش هزینه‌های آن توسط بیمه‌ها می‌تواند به افزایش دسترسی و استفاده گسترده‌تر از این فناوری کمک کند.

نتیجه‌گیری

نتایج این تحقیق نشان می‌دهد که هوش مصنوعی می‌تواند نقش مهمی در تشخیص سرطان پستان ایفا کند و به‌عنوان یک ابزار مکمل برای رادیولوژیست‌ها، دقت و حساسیت فرآیند غربالگری را افزایش دهد. این فناوری با شناسایی موارد بیشتر سرطان در مراحل اولیه، می‌تواند به بهبود نتایج درمانی و کاهش مرگ‌ومیر ناشی از این بیماری کمک کند.

با این حال، چالش‌هایی مانند هزینه و عدم پوشش بیمه‌ای ممکن است مانع از گسترش سریع این فناوری شود. برای رفع این موانع، لازم است سیاست‌گذاری‌های مناسبی در حوزه بهداشت و درمان انجام شود تا هوش مصنوعی بتواند به‌عنوان یک ابزار استاندارد در غربالگری سرطان پستان مورد استفاده قرار گیرد.

در نهایت، هوش مصنوعی نه‌تنها می‌تواند به بهبود فرآیندهای تشخیصی کمک کند، بلکه می‌تواند زمینه‌ساز تحولات گسترده‌تر در حوزه پزشکی و بهداشت شود و به ارتقای کیفیت زندگی بیماران کمک کند.