جامعة فيينا تطور نظام تشخيصي يعتمد على الذكاء الاصطناعي لتحسين دقة الفحوصات الطبية

فيينا – INFOGRAT:

بدأت جامعة الطب في فيينا (MedUni Wien) بالتعاون مع شركاء دوليين في تطوير نظام تشخيصي مدعوم بالذكاء الاصطناعي لتحسين دقة الفحوصات الطبية من خلال استخدام بيانات صور طبية مولدة بواسطة الذكاء الاصطناعي.

وبحسب وكالة الأنباء النمساوية (APA)، تمكن الباحثون في MedUni Wien من تطوير ذكاء اصطناعي مولد قادر على إنشاء بيانات صور طبية صناعية لمجموعة واسعة من الأمراض، تم استخدام هذه البيانات لتحسين الأنظمة التشخيصية المعتمدة على الذكاء الاصطناعي، أظهرت النتائج التي تم نشرها مؤخرًا في مجلة European Journal of Nuclear Medicine and Molecular Imaging أن استخدام البيانات الصناعية ساهم بشكل كبير في تحسين دقة الأنظمة التشخيصية.

تحسين دقة الأنظمة التشخيصية من خلال بيانات تدريب أفضل

تعد دقة الأنظمة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي في الصور الطبية أمرًا بالغ الأهمية، وهي تعتمد بشكل كبير على نوعية وكمية بيانات التدريب. لكن في كثير من الأحيان، تكون البيانات السريرية محدودة، إما بسبب قلة البيانات حول الأمراض النادرة أو التحديات المرتبطة بالخصوصية أو التمثيل غير الكافي لبعض الفئات. وفي أسوأ الحالات، يمكن أن تؤدي هذه القيود إلى توقعات غير دقيقة من قبل النماذج الاصطناعية.

البيانات الصناعية تُحاكي الواقعية بدقة عالية

قام الفريق البحثي بتدريب الذكاء الاصطناعي على أكثر من 9,000 مسح طبي من فحوصات روتينية في عيادات الطب النووي، ومنها تم توليد بيانات صور صناعية تحاكي الخصائص المميزة للصور الطبية الحقيقية. تم تأكيد أن هذه البيانات لا تحتوي على أي معلومات يمكن تتبعها إلى المرضى، مما يضمن عدم اختراق الخصوصية.

نتائج الدراسة: تحسين كبير في دقة التشخيص

أظهرت الدراسة أن البيانات الاصطناعية التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي لم تكن قابلة للتمييز عن البيانات الحقيقية من حيث الجودة. كما أظهرت النتائج أن دمج هذه البيانات قد حسّن بشكل ملحوظ دقة الأنظمة التشخيصية في تشخيص الأمراض.