في خطوة مبتكرة، قام فريق من الباحثين المتخصصين في مجالات متعددة في جامعة واترلو بتطوير طريقة فعالة لتشخيص الأمراض مثل كوفيد-19 والالتهاب الرئوي وسرطان الجلد باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي.
أشرف البروفيسور ألكسندر وونغ، أستاذ الهندسة في جامعة واترلو،.. على هذا التطوير بالتعاون مع باحثين آخرين من جامعة ماكجيل والمجلس الوطني للبحوث في كندا. وقد أسفرت هذه الجهود عن إطلاق إطار التعلم العميق الجديد الذي يحمل اسم TRUDLMIA، والذي يعزز قوة الذكاء الاصطناعي في تحليل الصور الطبية.
إقرأ أيضا: مشروع “بير” الأوروبي للتصدي للأوبئة بالذكاء الاصطناعي
تفوقت النماذج التي تعتمد على هذا الإطار في تحقيق تشخيص دقيق لكوفيد-19 والالتهاب الرئوي وسرطان الجلد، متجاوزة النماذج الحالية من حيث الأداء والثقة. يهدف TRUDLMIA إلى تعزيز نماذج الرعاية الصحية وتقديم تشخيصات دقيقة وجديرة بالثقة.
يخضع هذا النظام المبتكر لتطوير إضافي لمعالجة الأوبئة والمتلازمات المستقبلية،.. بما في ذلك آثار كوفيد-19 على المدى الطويل. وفقا للدكتور ألكسندر وونغ،.. يمكن للتصوير الطبي وتعلم الذكاء الاصطناعي تعزيز تحليل الصور الطبية، مما يسهم في تحسين التشخيص والتنبؤ. وكانت المشكلة الرئيسية التي واجهت استخدام التعلم العميق في هذا السياق هي وجود تحيز في البيانات وانخفاض الثقة والصعوبات في تفسير البيانات.
إقرأ أيضا: إيلون ماسك: سيكون هناك مليار روبوت بشري على الأرض بحلول عام 2040
تتألف عملية تدريب نظام TRUDLMIA من ثلاث مراحل،.. حيث يتعلم من مجموعة كبيرة من البيانات المصنفة مسبقا ويستفيد من البيانات العامة والبيانات الطبية بدون تسميات. وفي الختام، يتم ضبط النظام باستخدام بيانات مصنفة خاصة بهدف تحسين مصداقية الذكاء الاصطناعي والتعامل مع اختلالات البيانات والتحيز.
أوضح الدكتور بينجتشينج شي، كبير مسؤولي الأبحاث في المجلس الوطني للبحوث في كندا،.. أن TRUDLMIA يمثل خطوة نحو تحسين تحليل الصور الطبية وتحقيق تقدم في مجال الذكاء الاصطناعي الطبي.