التعلم العميق لتحليل الصور الطبية هو تقنية من تقنيات الذكاء الاصطناعي التي أحدثها الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية، وتحديدا مجال التصوير الطبي، ومساهمته في تحليل صور الأشعة وتشخيص الأمراض بدقة عالية.
ومن المتوقع أن تحل تقنية التعلم العميق لتحليل الصور الطبية محل أخصائي الأشعة، وتهدف الدراسات لتحسين التشخيص بالكمبيوتر مما يساعد في زيادة كفاءة العلاج وتحسين البحث السريري.
يقدم المقال معلومات أساسية حول أساليب التعلم العميق ونجاحه في تسجيل وتحليل الصور، ثم نختتم بالمناقشة حول الاقتراحات المستقبلية.
ما المقصود بالتعلم العميق؟
التعلم العميق هو خوارزميات على شكل شبكة عصبونية، صممت على نفس نهج الدماغ البشري، يعني أنها تتكون من آلاف الخلايا العصبية، كما في الدماغ البشري، وتعمل جميعها على تعلم المعلومات ثم معالجتها، وتتخزن داخل الكمبيوتر طبقات من الشبكات العصبونية الاصطناعية.
تتكون هذه الشبكات العصبونية الاصطناعية من الخلايا العصبية الاصطناعية التي تعرف بمسمى العقد، وهي المسؤولة من معالجة البيانات باستخدام عمليات حسابية، يعني ذلك أن العنصر الأول والأهم في تقنية التعلم العميق هو العقد وتستخدم في حل المشكلات المعقدة.
استخدام التعلم العميق لتحليل الصور الطبية
يستخدم التعلم العميق في العديد من العمليات الآتية:
- تحليل الصور المجهرية.
- التشخيص بمساعدة الكمبيوتر.
- تقسيم الصور.
- شرح الصور.
- دمج الصور.
- التنبؤ.
- اكتشاف الآفات.
مبدئيا يتم إجراء تدريب للكمبيوتر عبر تقنية الذكاء الاصطناعي وتحليل البيانات الضخمة قبل انضمامه للتطبيق العملي، بإدخال عينات بأعداد كبيرة، ليكون على الجهاز قاعدة نماذج عميقة.
مثال على ذلك: شبكات الاعتقاد العميقة وهي نماذج على شكل بيانات رسومية، تمت تجربتها في تشخيص أمراض الدماغ وتصنيف الخلايا وتحليل الصور، وتتخزن في قاعدة البيانات، ليتم التعرف عليها وإخراجها في التقارير المستقبلية.
تطبيقات الذكاء الاصطناعي في التصوير الطبي
في هذا القسم سنتعرف على أحدث التطبيقات العملية على التعلم العميق لتحليل الصور الطبية، ونناقش تطبيقات الذكاء الاصطناعي في التنبؤ، والتشخيص بالكمبيوتر في الكشف عن الهياكل الخلوية، وتوقع الأمراض، وتجزئة الأنسجة.
1. التعلم العميق لتمثيل الميزات في الصور الطبية
تستخدم تقنيات التعرف على الصور باستخدام الذكاء الاصطناعي السمات المورفولوجية في معالجة الصور الطبية ذات المشكلات والميزات المتغيرة لتحديد خصائص التشريحات المحلية.
وتكون سمات الصورة مرتبطة بالمشكلة، ولا تعمل سمات الصورة مع نوع أخر من الصور، يعني ذلك أن لكل مجال معين يوجد قالب يحمل السمات المعروفة للصورة، بمجرد تغيير القالب يعني إعادة عملية التدريب وإدخال نماذج ليقوم الكمبيوتر بتخزينها.
2. الكشف عن الأعضاء وأجزاء الجسم
تعمل الدراسات على ابتكار نموذج صور في سلسلة زمنية تتيح الكشف الكامل عن أعضاء وأجزاء الجسم.
وتتم العملية عبر تجميع معلومات كل طبقة مثل دراسة نقائل الكبد ودراسة نقائل الكلى، ومن ثم ضغط كل السمات بشكل تدريجي هرمي.
ونظرًا لتنوع خصائص أعضاء الجسم، تم التدريب على نماذج متنوعة للفصل بين خصائص كل عضو عن بقية الأعضاء.
مثال على ذلك: تم ابتكار طريقة للتعرف على الأعضاء، تستطيع التعرف على 12 عضو، بإجراء جمع 7489 شريحة محوسبة من عمليات تحليل 675 حالة مرضية أعمارهم تتراوح بين عام واحد إلى 90 عام.
3. اكتشاف الخلايا
يستخدم التعلم العميق لتحليل الصور الطبية للتعرف التلقائي على الأمراض وتصنيفها، ويعتبر علم الأنسجة من أكثر العلوم التي تحتاج إلى دقة عالية في التشخيص والفحص نسبة للاعتماد على التحليل الدقيق لكل خلية على حِدَةٍ.
ويرجع السبب في ذلك إلى تنوع الدرجات في المرض الواحد، ويعتمد التمييز بين الدرجات على المعلومات لمستوى كل خلية.
مثل هذا الأمر تحديًا كبيرًا ولكن تمكن الباحثون من معالجة هذا التحدي، باستخدام شبكات CNN لتقوم بمهام الكشف على الخلايا وتقسيمها بدقة، وستفيد هذه الإضافة بشكل ملحوظ تشخيص الخلايا السرطانية لتقييم مستوى ودرجة كل خلية.
4. التعلم العميق للتجزئة
يحتاج الرنين المغناطيسي لصور الدماغ إلى تحديد الكم الدماغي، وبالتالي تحتاج العملية لإزالة كل ما هو دون الدماغ، مثل إزالة الجمجمة، ولكن بتدخل التعلم العميق في التصوير الطبي عبر البنية التلافيفية ثلاثية الأبعاد تم استبعاد الجمجمة من الصورة.
5. الشبكة العصبية التلافيفية
وهي عبارة عن إطار يتم إدخال الصور فيه، ومن ثم يقوم بتحويل بكسلات الصور إلى ميزات، موقع ريان سوفت يوضح كيفية سير عملية تحويل الصور إلى ميزات عبر طبقات الشبكة التلافيفية، وتتكون الشبكة العصبية التلافيفية من ثلاث طبقات:
- الطبقة التلافيفية.
- طبقة التجميع.
- الطبقة المتصلة بالكامل.
تتكون بنية التعلم العميق في الشبكات من المشفر الذي يقوم بإخراج الميزات من الصورة، وفك التشفير ومهمته إخراج النتائج النهائية.
التحديات التي تواجه التعلم العميق في تحليل الصور الطبية
اعتماد التعلم العميق لتحليل الصور الطبية على البيانات الضخمة: تحتاج تقنية التعلم العميق لكمية هائلة من النماذج والبيانات من الصور الطبية لتقدم تحليل وتشخيص دقيق جدًا، وهذا يمثل معضلة كبيرة نتيجة لتوفر بيانات محدودة، وعملية الإلمام بكمية كبيرة من النماذج تحتاج إلى مزيد من الوقت والمجهود اليدوي البحت.
موثوقية اتخاذ القرار الصائب
مع مهام التشخيص والكشف والتحليل، فإن اتخاذ القرار النهائي يدخل ضمن عملية تحليل الصورة الطبية، وتتجه المخاوف الطبية إلى موثوقية القرار والتشخيص النهائي.
يحتاج الأطباء إلى معرفة التنبؤات التي اعتمد عليها نظام التعلم العميق للخروج بالتشخيص النهائي.
التوجهات المستقبلية للتعلم العميق في تحليل الصور
ستركز التوجهات المستقبلية على تطوير التقنيات لإتاحة تحديثات جديدة والحد من المشاكل والتحديات الراهنة بمعالجتها.
أيضًا سيتم تحديث تقنيات للتأكد والتيقن من القرارات الصادرة عن التعلم العميق حول الحالة -من ناحية أخرى- سيتم تحسين نظام خصوصية البيانات للمرضى.
الخلاصة
وفي الختام سيقدم التعلم العميق لتحليل الصور الطبية نجاحات تطبيقية واسعة في قطاع الرعاية الصحية، من تحسين التشخيص الدقيق، وتوفير تجربة صحية متقدمة.
وتشير الأبحاث إلى الاجتهاد في التغلب على التحديات الراهنة لبناء بيئة طبية جيدة، ومع التوجهات المستقبلية وتقدم الأبحاث التكنولوجية وتكامل التقنيات، سيشهد العالم تقنيات حديثة تحدث ثورة في المجال الطبي وستنقذ حياة كثير من البشر.