تتجه الأبحاث في مجال الذكاء الاصطناعي نحو تكثيف استخدام التعلم الآلي لتحسين دقة التشخيص في مجالات عدة، أبرزها الكشف عن السرطان. وفي هذا السياق، قام مكتب العلوم بوزارة الطاقة الأمريكية بدعم البحوث المتعلقة بهذه التقنية عبر برنامجه “أبحاث الحوسبة العلمية المتقدمة”. يتمثل أحد التطبيقات الرئيسية بالتعامل بالبيانات الضخمة لصور الأشعة المقطعية (CT) مما يساعد الأطباء على مختلف مراحل التشخيص والعلاج.
تطبيقات التعلم الآلي في الكشف المبكر عن السرطان
يستخدم التعلم الآلي في معالجة الصور الطبية للكشف عن الخلايا السرطانية بشكل أسرع وأكثر دقة من الطرق التقليدية. عن طريق تدريب الأنظمة على عدد كبير من صور الأشعة المقطعية، يمكن للنظام أن يتعلم كيفية التعرف على الأورام واستخدام المعلومات المعروفة لتسريع عمليات التشخيص.
الدور الحيوي لمكتب العلوم في وزارة الطاقة
يساهم مكتب العلوم في وزارة الطاقة بفعالية في تطوير تقنيات التعلم الآلي من خلال استخدام بعض من أقوى حواسيب العالم. يسمح ذلك للباحثين بزيادة فعالية تحليل البيانات، مما يتيح لهم اكتشاف أنماط جديدة وتحسين نتائج الأبحاث. وفقًا لما أورده www.energy.gov، تكتسب العمليات التي تُستخدم فيها التعلم الآلي سرعة وكفاءة تُعتبران ضعف سرعة الطرق التقليدية.
الأنظمة المشروطة وغير المشروطة في التعلم الآلي
ينقسم التعلم الآلي إلى نوعين: المشروط وغير المشروط. يعتمد النوع المشروط على توافر بيانات مُعلمة، مما يسهل على النظام تعلم الخصائص المختلفة. بينما يعتمد النوع غير المشروط على كميات ضخمة من البيانات دون تصنيفات، ما قد يُنتج نتائج أقل دقة بسبب عدم توفر معلومات واضحة لتوجيه التعلم.
التأثيرات على سوق الطب والتكنولوجيا
يبرز التعلم الآلي كأداة حيوية للتطوير في مجال التكنولوجيا الصحية، مما قد يُفيد المستثمرين في شركات التكنولوجيا الطبية والبحثية. تتيح هذه التحسينات فرص استثمارات جديدة تُركز على استخدام الذكاء الاصطناعي في توسيع نطاق الخدمات الصحية وتقليل التكاليف. التأثيرات ستكون محسوسة بشكل خاص في تحسين سرعة ودقة تشخيص السرطان، وبالتالي تطور أساليب العلاج.
هذا المحتوى إخباري وتحليلي فقط ولا يمثل توصية استثمارية.
مصادر البيانات
- مصدر الخبر: www.energy.gov
