در سالهای اخیر ، درمان سرطان ریه با ورود دموکرات درمانی این روش جدید به مرحله جدید و امیدوار کننده ای رسیده است که در آن بسیاری از بیماران می توانند با هشدار سیستم ایمنی بدن در برابر سلولهای سرطانی ، جان خود را نجات دهند ، اما با این پیشرفت ، چالش های جدید پدید آمد.
یکی از مهمترین عوارض جانبی دموکرات درمانیبه خصوص با پرتودرمانی ، پنومونیت یا التهاب ریوی که می تواند به سرعت پیشرفت کند و در برخی موارد و علائم اولیه باعث مرگ شود پنومونیت معمولاً نامشخص و خاص نیست ، شناسایی بیماران در معرض خطر قبل از درمان یک ضرورت حیاتی است.
به هر حال ، به ویژه در زمینه ، مدلهای پیش بینی مبتنی بر هوش مصنوعی رادیوموی توانست افق های جدیدی را در مدیریت عوارض درمانی باز کند ، و این مدل ها می توانند الگوهای پنهان شده از واکنش متخصصان انسانی و چنین توانایی هایی را کشف کنند ، از منظر چنین توانایی ها ، پیش بینی کننده و آنها برای اهداف برمی گردند.
یکی از ویژگی های بارز مدل های مدرن ، امکان ترکیب داده های بصری با عواملی مانند اطلاعات بالینی و سن ، سابقه استعمال دخانیات و پارامترهای درمان اشعه است. رادیومآنها می توانند نقشه مفصلی از وضعیت بیمار ارائه دهند و صحت ادغام این داده ها فقط قبلاً به یک سطح رسیده است.
تحول دموکرات درمانی تعریف مجدد درمان با مدلهای پیش بینی هوشمند مبتنی بر هوش مصنوعی در درمان سرطان ریه
پوریا آدلی ، متخصص عکسبرداری و عضو هیئت مدیره انجمن علوم عکسبرداری ایرانی بیان این تحول دموکرات درمانی در معالجه سرطان ریه ، نه تنها به بیماران امید جدیدی می بخشد ، بلکه چالش های جدیدی را نیز به همراه دارد ، یکی از مهمترین چالش ها ، یکی از مهمترین مشکلات. پنومونیت ترکیبی از درمان اشعه و دموکرات درمانی با توجه به ماهیت غیرقابل پیش بینی ، مدیریت بالینی را دشوار کرد و در این زمینه ، مدلهای تخمین هوشمند مبتنی بر هوش مصنوعی رادیوم به عنوان ابزارهای حاصل ، آنها مسیر درمان را دوباره تعریف می کنند.
در یک مطالعه اخیر ، تجزیه و تحلیل داده های تصویربرداری CT با استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشین می تواند ویژگی های پنهان شده از متخصصان انسانی را نشان دهد و این ویژگی ها را می توان به شناسایی بیماران پرخاشگر بالا ، به ویژه برای بیماران پرخطر اضافه کرد. پنومونیتآنها نقش اساسی دارند و چنین تجزیه و تحلیل ها نمونه مهمی از دارو هستند. پیش بینی کننده یعنی به جای پاسخ به بیماری ، قبل از وقوع آن ، آن را مدیریت می کند.
متخصص عکسبرداری و عضو هیئت مدیره انجمن علوم عکسبرداری ایران اظهار داشت که قدرت مدل ارائه شده داده ها را یکپارچه کرده است رادیوم اطلاعات بالینی ساده اما حیاتی گفت: به عنوان مکمل های تحلیلی ، عواملی مانند سن ، داستان سیگار و شاخص های پرتودرمانی به طور قابل توجهی دقت تخمین را افزایش می دهد و این رویکرد چند منظوره مدل را از یک ابزار تحقیقاتی واحد به یک سیستم تصمیم گیری درمانی تبدیل کرده است.
چشم انداز روشنی از آینده درمان سرطان ریه
آدلی نشان داده است که استفاده از مدل در بیماران تحت پرتودرمانی تطبیقی (ART) نشان می دهد که این مدل حتی وقتی بسیار خطرناک است نشان می دهد. پنومونیت این نه تنها عدم موفقیت مدل ، بلکه اثربخشی ART در کاهش آسیب های ناشی از بافت های سالم را نشان می دهد ، و در واقع ، این مدل در واقع به عنوان کیفیت کیفیت درمان عمل می کند.
وی افزود: “این فرایند پویا باعث کاهش حجم بافت سالم در معرض تابش شده است.” پنومونیت جلوگیری می کند و مدل برآورد هوشمند نه تنها بیدار است ، بلکه همچنین تأیید موفقیت هنر است.
متخصص عکسبرداری و عضو هیئت مدیره انجمن علوم عکسبرداری ایران گفت: این مطالعه دیدگاه روشنی از آینده درمان سرطان ریه ، با ترکیب داده های هوش مصنوعی ارائه می دهد. چند نفرهبه طور خاص ، طراحی مسیر درمانی برای هر بیمار با اضافه کردن این که این تحول نه تنها ایمنی درمانی را افزایش می دهد ، بلکه باعث افزایش کیفیت زندگی بیماران و عصرها نیز می شود. عکسبرداری مدرن ، چنین مدلهایی یک ضرورت حیاتی است.
پرتودرمانی اقتباس شده به عنوان یکی از پیشرفته ترین روشهای درمانی با استفاده از تصویربرداری مکرر (ART) ، تنظیم تابش را بر اساس تغییر در بدن بیمار فراهم می کند ، که نه تنها اثربخشی درمان را افزایش می دهد ، بلکه آسیب های ناشی از بافت های سالم را نیز کاهش می دهد. پنومونیت عملکرد و مدل های هوشمند می توانند به طور غیرمستقیم اثربخشی هنر را ارزیابی کنند.
استفاده از مدلهای هوش مصنوعی در درمان سرطان ریه محدود به برآوردها نیست و این مدل ها می توانند مسیر درمانی را برای هر بیمار طراحی کنند و بیماران پرخطر را شناسایی کنند ، مداخله زودرس ، نظارت دقیق تر و تکنیک های درمانی مناسب تر را انتخاب کنند.
تحقیقات اخیر ، استفاده از هوش مصنوعی عکسبرداریاین دیگر یک انتخاب نیست ، بلکه یک تعهد و داده های اجتناب ناپذیر در دنیایی است که داده ها اولین بار است ، توانایی تجزیه و تحلیل و استفاده از آنها برای بهبود کیفیت درمان و تعیین مدلهای موفقیت و تخمین هوشمند نه تنها ابزاری برای کاهش عوارض هستند بلکه علائم آینده را نیز دارند.