هوش مصنوعی، همکار جدید چشمپزشکان برای کنترل آبمروارید
1 دقیقه خوانده شدهتشخیص زودهنگام، کلید پیشگیری از عوارض بیماریهاست و در مورد آبمروارید که به تدریج قدرت بینایی را کاهش میدهد، اهمیت ویژهای دارد. اکنون، فناوریهای نوین در حال ارائه راهکارهای نوینی برای تشخیص و مدیریت این بیماری هستند.
آبمروارید، عارضهای شایع در سطح جهان به شمار میرود که عمدتاً افراد مسن را درگیر میکند. این بیماری با کدر شدن عدسی چشم مشخص شده و در صورت عدم درمان به موقع، میتواند منجر به نابینایی کامل شود.
بر اساس دادههای سازمان جهانی بهداشت، آبمروارید عامل بیش از نیمی از موارد نابینایی در جهان است. آمارهای بینالمللی نیز حاکی از آن است که میلیونها نفر در سراسر جهان با این بیماری دست و پنجه نرم میکنند. برای نمونه، در ایالات متحده آمریکا سالانه حدود سه میلیون جراحی آبمروارید انجام میشود که هزینههای هنگفتی را به نظام سلامت تحمیل میکند.

با وجود پیشرفتهای چشمگیر در حوزه پزشکی، دسترسی به خدمات غربالگری و تشخیص زودهنگام در بسیاری از نقاط جهان، به ویژه مناطق کمبرخوردار، محدود است. از این رو، یافتن روشهای مقرونبهصرفهتر، دقیقتر و در دسترستر برای شناسایی و مدیریت این بیماری، یک ضرورت اساسی محسوب میشود.
یکی از چالشهای مهم در مقابله با آبمروارید، عدم وجود علائم آشکار در مراحل اولیه بیماری است. بسیاری از بیماران زمانی متوجه مشکل خود میشوند که افت قابل توجهی در بینایی آنها رخ داده است. در این میان، بهرهگیری از فناوریهای نوین مانند هوش مصنوعی میتواند راهگشای نظام سلامت باشد. هوش مصنوعی با قابلیت تحلیل دادههای پیچیده، یادگیری از تجربیات و ارائه تصمیمات دقیق، ابزاری قدرتمند در تشخیص بیماریها به شمار میرود.
در سالهای اخیر، الگوریتمهای مبتنی بر هوش مصنوعی در شاخههای مختلف پزشکی، از جمله بیماریهای چشمی، به کار گرفته شدهاند. این فناوری امکان تشخیص دقیق بیماریهایی نظیر آبمروارید را حتی پیش از ظهور علائم فراهم میآورد. این قابلیت میتواند نقش بسزایی در پیشگیری از نابینایی و بهبود کیفیت زندگی بیماران داشته باشد.
در همین راستا، مریم زحمتکشان، استادیار گروه فناوری اطلاعات سلامت دانشگاه علوم پزشکی فسا، به همراه یکی از همکاران و با همکاری دانشگاه علوم پزشکی کرمان، پژوهشی را به منظور بررسی نقش تکنیکهای هوش مصنوعی در تشخیص و مدیریت آبمروارید انجام دادهاند. هدف از این تحقیق، ارزیابی امکان استفاده از الگوریتمهای مختلف یادگیری ماشینی و تحلیل داده برای کمک به پزشکان در تشخیص سریعتر و دقیقتر این بیماری بوده است.
محققان در این پژوهش با استفاده از روش مرور سیستماتیک، به بررسی مطالعات منتشر شده در این زمینه پرداختند. آنها تمامی مقالات علمی انگلیسیزبان مرتبط با کاربرد هوش مصنوعی در حوزه آبمروارید را از سه پایگاه داده معتبر PubMed، Scopus و Web of Science استخراج و به دقت مورد تجزیه و تحلیل قرار دادند.
نتایج این بررسیها نشان داد که روشهای متنوع هوش مصنوعی، شامل الگوریتمهایی نظیر شبکه عصبی پیچشی، درخت تصمیم، یادگیری عمیق و چندین الگوریتم پیشرفته دیگر، در حدود ۷۰ درصد موارد در تشخیص بیماری، ۱۷ درصد در مدیریت و ۱۳ درصد در پیشبینی آن به کار گرفته شدهاند. این روشها به پزشکان کمک میکنند تا با سرعت و دقت بیشتری نسبت به روشهای سنتی، بیماران را شناسایی و درمان نمایند.
از یافتههای قابل توجه این پژوهش، کاربرد گسترده الگوریتمهای یادگیری عمیق، به ویژه شبکههای عصبی پیچشی، در تشخیص دقیق آبمروارید بوده است. در زمینه مدیریت بیماری نیز، مدلهایی مانند درخت تصمیم و الگوریتمهای بیزی مورد استفاده قرار گرفتهاند. این روشها علاوه بر کارایی بالا، میتوانند از نظر زمان و هزینه نیز به نفع نظام درمانی باشند.
به گفته پژوهشگران، این یافتهها نمایانگر آن است که استفاده از سیستمهای هوش مصنوعی میتواند شکافهای موجود در ارائه خدمات درمانی را کاهش دهد، به ویژه در مناطق محروم یا روستایی که دسترسی به پزشکان متخصص محدود است. حتی طراحی اپلیکیشنهای ساده تلفن همراه مبتنی بر الگوریتمهای هوش مصنوعی میتواند به پرسنل درمانی در مناطق دورافتاده در شناسایی بیماران مشکوک کمک کند. این ابزارها میتوانند در آینده به عنوان بخشی از برنامههای غربالگری سلامت در کشورها، به ویژه کشورهای در حال توسعه، مورد استفاده قرار گیرند.
شایان ذکر است که مقاله علمی حاصل از این پژوهش در دوماهنامه «پیاورد سلامت»، نشریه تحت نظر دانشگاه علوم پزشکی تهران و از منابع معتبر در حوزه سلامت عمومی و تحقیقات پزشکی کشور، به چاپ رسیده است.
اخبار ایران و جهان را در مجله خبری جوان آنلاین بخوانید