5 تطبيقات للتجزئة الدلالية في الرعاية الصحية

لقد تغيرت الرعاية الصحية بشكل كبير على مر السنين، والتكنولوجيا هي أحد أسباب هذه التغييرات الهائلة. الذكاء الاصطناعي (AI)، على وجه التحديد، يظهر ليأخذ الرعاية الصحية إلى القرن الحادي والعشرين. بالنسبة للأشخاص المشاركين في هذه الصناعات، هذا ليس مفاجئًا، حيث أثرت الابتكارات التكنولوجية على مر السنين دائمًا على الرعاية الصحية.

لا تساعد هذه الابتكارات التكنولوجية في تطوير الأدوية فحسب، بل إنها تسهل أيضًا التشخيص الدقيق والسريع لمختلف الأمراض والعلاج والبحث والتطوير والأدوات واكتشاف الاحتيال وغير ذلك الكثير. الذكاء الاصطناعي، ومجموعاته الفرعية المختلفة مثل التعلم الآلي والتعلم العميق والرؤية الحاسوبية (التي تعد التجزئة الدلالية واحدة من فئاتها الفرعية)، وغيرها، دفعت الرعاية الصحية إلى مستوى جديد تمامًا.

نظرة عامة على التجزئة الدلالية

كواحدة من الفئات الفرعية للرؤية الحاسوبية، التجزئة الدلالية هي خوارزمية تجعل من الممكن تدريب أجهزة الكمبيوتر على محاكاة الطريقة التي يعالج بها الدماغ البشري الصور ويفسرها. يتضمن تصنيف وحدات البكسل الفردية الموجودة في الصور ووضع علامة على كل منها. ثم يتم ربط العلامة بفئة معينة.

يشير هذا إلى أن وحدات البكسل في الصور مقترنة بالفئة التي تم تحديدها بها. وبالتالي فإن التجزئة الدلالية مفيدة في تجميع كائنات مختلفة بفئاتها الخاصة. إنها طريقة تعيين تسمية لوحدات البكسل في الصورة.

على سبيل المثال، تتم معالجة صورة لثلاثة كلاب شيواوا على طاولة بواسطة الرؤية الحاسوبية باستخدام التجزئة الدلالية بهذه الطريقة: أولاً، تقوم الخوارزمية بتسمية كل كلب شيواوا بأنه "كلب". ثم يتم تحديد وحدات البكسل الموجودة في صورة الكلاب وتصنيفها بشكل أكبر على أنها "كلب". تتعلم الخوارزمية القيام بذلك من خلال تزويدها بملايين صور البيانات. وكلما زاد عدد البيانات التي يتم تزويدها بها، كلما تعلمت أكثر.

يمكن للتجزئة الدلالية، التي تعمل كجزء لا يتجزأ من الرؤية الحاسوبية وتحت الذكاء الاصطناعي، معالجة بيتابايتات من بيانات الصور بسرعة ودقة. إنها أداة مفيدة للغاية، وهي تستخدم بالفعل في العديد من الصناعات إلى جانب الرعاية الصحية.

تطبيقات التجزئة الدلالية في الرعاية الصحية

إن الزيادة في قوة الحوسبة وتوافر الذكاء الاصطناعي المدعوم بالبيانات ومجموعاته الفرعية، مثل التعلم الآلي والتعلم العميق، بما في ذلك الرؤية الحاسوبية والتجزئة الدلالية، قد تطورت بشكل أكبر. وتمكن مهندسو الكمبيوتر من تطوير خوارزميات متطورة بسبب زيادة قدرات أجهزة الكمبيوتر.

ومن ناحية أخرى، ساعد توافر البيانات للمعالجة الذكاء الاصطناعي على "التعلم" والتدريب؛ ونتيجة لذلك، طورت البيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي نوعًا من العلاقة التآزرية - حيث يعتمد كل منهما على الآخر لإنتاج شيء أعظم. وفيما يلي بعض النتائج عندما يتم استخدام الذكاء الاصطناعي، من خلال الرؤية الحاسوبية مع التجزئة الدلالية، في الرعاية الصحية:

1- التشخيص الدقيق

وجدت التجزئة الدلالية مكانة خاصة بها في التطبيقات التشخيصية، مما أدى، من بين أمور أخرى، إلى تقليل حالات العمليات الجراحية التوغلية للمرضى التي تتم لأغراض التشخيص. أصبح من الممكن الآن اكتشاف الشذوذ في الأعضاء الحيوية للمرضى، مثل الرئتين والقلب والكبد وغيرها دون اللجوء إلى الجراحة.

يمكن دمج البرامج التي تتميز بالرؤية الحاسوبية مع التجزئة الدلالية في أجهزة التصوير بالرنين المغناطيسي، حيث يمكن عرض أعضاء المريض بتنسيق ثلاثي الأبعاد وتحليلها على شاشة الكمبيوتر. هذه الصور ثلاثية الأبعاد كافية لأخصائي الأشعة لقياس حالة الأعضاء الحيوية للمريض بدقة دون أن يخضع المريض للجراحة. تجعل التجزئة الدلالية العملية أكثر دقة ويمكنها اكتشاف أي تشوهات قد تكون العين البشرية قد فاتتها.

2- التصوير الطبي

التصوير الطبي، الذي يشمل الأشعة السينية، والأصداء ثنائية الأبعاد، وغيرها، ليس جديدًا تمامًا في مجال الرعاية الصحية. ولكن مع تطور الخوارزميات مثل التجزئة الدلالية، أصبح لدى المتخصصين الطبيين الآن الأدوات اللازمة لإجراء تقييم مستنير لحالة المريض. ومن الممكن الآن تحويل الصور الطبية ثنائية الأبعاد إلى صور ثلاثية الأبعاد، مما يمكن الأطباء من الحصول على صورة أفضل للمخاوف الصحية للمريض.

كما جعلت التجزئة الدلالية من الممكن للرؤية الحاسوبية اكتشاف التشوهات مثل الأورام في الأشعة السينية. كل ما يتطلبه الأمر هو أن يقوم أخصائي الأشعة بتحميل صور الأشعة السينية إلى برنامج كمبيوتر، والذي سيقوم بعد ذلك بتمييز الأجزاء التي بها أورام. ثم يقوم أخصائي الأشعة بتحليل النتيجة وإصدار الحكم المناسب.

3- الكشف عن السرطان

هناك أشكال من السرطان ليس من السهل اكتشافها. على سبيل المثال، من الصعب للغاية اكتشاف سرطان الجلد في مراحله المبكرة، حيث أن أعراضه تشبه إلى حد كبير مشاكل الجلد المتنوعة. ولكن بفضل التجزئة الدلالية والتعلم الآلي، أصبح اكتشاف السرطان في المراحل المبكرة ممكنًا الآن.

تمكن العلماء من تطوير تطبيقات يمكنها تحديد الآفات السرطانية على البشرة (الطبقة الخارجية من الجلد)، وتمييزها عن الآفات غير السرطانية. باستخدام التجزئة الدلالية والشبكات العصبية والتعلم الآلي والفئات الفرعية الأخرى للرؤية الحاسوبية، قام العلماء ببناء نموذج كمبيوتري (برنامج يحاكي الاحتمالات المختلفة التي يمكن أن تحدث) تم تدريبه على تشخيص سرطان الجلد بدقة.

لقد دربوا نموذج الكمبيوتر عن طريق "تغذيته" بمجموعة بيانات تضم أكثر من مليون صورة لسرطان الجلد. وهذا مفيد بشكل خاص، لأنه يمكن أن ينقذ الأرواح. في الولايات المتحدة، يتم تشخيص حوالي 5.4 مليون حالة من سرطان الجلد سنويًا. معدل البقاء على قيد الحياة لهذا النوع من السرطان، إذا تم اكتشافه مبكرًا، هو 97٪.

ومع ذلك، ينخفض ​​معدل البقاء على قيد الحياة إلى حوالي 14٪ إذا تم تشخيصه في المراحل المتأخرة. باستخدام هذا التطبيق، يمكن اكتشاف سرطان الجلد مبكرًا، مما يمنح المرضى فرصة أكبر للتغلب على هذا المرض. كما يتم العمل على تطبيقات أخرى لتحديد أنواع أخرى من السرطان، مثل سرطان الثدي وسرطان العظام.

4- الإجراءات الجراحية

تُستخدم النماذج الحاسوبية أيضًا لتقليل المخاطر التي يتعرض لها المرضى الذين يخضعون لإجراءات جراحية. تساعد التطبيقات مثل هذه الجراحين على الاستعداد بشكل أكثر شمولاً قبل القيام بالإجراءات الجراحية، وبالتالي تقليل المضاعفات التي قد تنشأ أثناء الجراحة.

يمكن لتطبيق واحد ساعد التجزئة الدلالية في تمكينه تقدير فقدان الدم في الوقت الفعلي، سواء أثناء الجراحة أو بعد الجراحة. يساعد هذا الجراحين على تحديد كمية الدم التي قد يحتاجها المريض بدقة أثناء الجراحة وبعدها.

5- تطبيقات البحث

يمكن لأحد تطبيقات الذكاء الاصطناعي التي تستخدم التجزئة الدلالية تتبع وتحديد تقدم المرض لدى مرضى معينين. يمكن أن يعطي رؤى حاسمة بشأن استجابة المرض، أو عدم استجابته، لبعض الأدوية. وقد يكون هذا عاملاً مهماً في تقليل الوقت والجهد المبذول في إجراء التجارب السريرية. وبمرور الوقت، من الممكن استخدام التطبيق لتحديد طرق منع تطور أمراض معينة.

الأفكار النهائية

إن أحد أكبر المستفيدين من تقدم التكنولوجيا هو مجال الرعاية الصحية. ومع استمرار تطور الذكاء الاصطناعي، يتم إنشاء المزيد والمزيد من تطبيقات الرعاية الصحية، بدءًا من التشخيصات السريعة والدقيقة إلى مساعدة الجراحين في إجراء العمليات الجراحية.

يعتبر التجزئة الدلالية جزءًا أساسيًا من الرؤية الحاسوبية، وهي فئة فرعية من الذكاء الاصطناعي. بدون التجزئة الدلالية القابلة للتطبيق ومتغيراتها العديدة، لن تكون كل تطبيقات الرعاية الصحية هذه ممكنة. ومن الآمن أن نقول إن مستقبل الرعاية الصحية سيقوده المزيد من التقدم في الذكاء الاصطناعي ومجموعاته الفرعية.

مترجم من مقالنا