این روزها هوش مصنوعی توی خیلی از حوزه‌ها، مخصوصاً پزشکی، حسابی خودش رو نشون داده. یکی از جاهایی که هوش مصنوعی خیلی کاربرد پیدا کرده، توی تفسیر تصاویر پزشکی مثل عکس‌های MRI هست. توی این مطلب می‌خوایم ببینیم چطور هوش مصنوعی میتونه توی تفسیر عکس‌های MRI کمک کنه و توی پزشکی به کار بیاد.
عکس‌های MRI یکی از روش‌های تصویربرداری پیشرفته در پزشکی هستن که با استفاده از امواج مغناطیسی و رادیویی تصاویر دقیقی از داخل بدن می‌گیرن. این تصاویر به پزشکان کمک میکنه که مشکلاتی مثل آسیب به اعصاب، دیسک کمر، تومورها و خیلی چیزهای دیگه رو تشخیص بدن.
تفسیر این تصاویر نیاز به تجربه و تخصص داره و معمولاً توسط رادیولوژیست‌ها انجام می‌شه. اما حالا با اومدن هوش مصنوعی، می‌تونیم از این فناوری برای کمک به پزشکان استفاده کنیم تا تصاویر رو سریع‌تر و دقیق‌تر تفسیر کنن.
چند تا از مدلهای اصلی هوش مصنوعی رو تست کردم ، اینجا نتیجه ی این تحقیق رو باهاتون به اشتراک میذارم:
این مدل های هوش مصنوعی پیشرفته، می‌تونن با استفاده از اطلاعات پزشکی که توی خودشون دارن، به تفسیر اولیه و توضیح مشکلاتی که توی عکس‌های MRI دیده می‌شه، کمک کنن. مثلاً اگه توی عکس ام آر آی یه دیسک بیرون زده یا تنگی کانال نخاعی دیده بشه، می‌تونن در مورد این شرایط و راه‌های درمانش توضیح بدن. و می‌تونن به پزشکان اطلاعات مفیدی بدن و به اون‌ها کمک کنن تا سریع‌تر به نتیجه برسن. البته باید توجه داشت که مدلهای هوش مصنوعی جای پزشک رو نمی‌گیرن، ولی می‌تونن به عنوان یک ابزار کمکی خیلی مفید باشن.
اگه توی عکس MRI تنگی کانال نخاعی دیده بشه، هوش مصنوعی میتونه توضیح بده که این مشکل معمولاً توی افراد مسن پیش میاد و چطور میتونه باعث درد و فشردگی نخاع بشه. هوش مصنوعی میتونه راه‌های درمانی مثل داروهای ضدالتهابی یا حتی جراحی رو توضیح بده.
برای نتایج دقیق‌تر، می‌توانید پرامپت را با جزئیات بیشتری همراه کنید:
مثال پرامپت کامل:
"لطفا به عنوان یک متخصص رادیولوژی، گزارش MRI از بیمار خانم [نام خانوادگی]، 45 ساله را تفسیر کنید. بیمار از درد شدید کمر و سیاتیک در پای راست شکایت دارد. MRI ناحیه L4-L5 انجام شده است. در گزارش خود به موارد زیر توجه ویژه داشته باشید:
"لطفا به عنوان یک متخصص رادیولوژی، گزارش MRI از بیمار را با تمرکز بر ناحیه [ناحیه آسیب‌دیده، مثلاً L4-L5] تفسیر کنید."
تفسیر اولیه بر اساس تصویر ارسالی
توجه: برای ارائه یک گزارش دقیق و کامل MRI، نیاز به دسترسی به کل مجموعه تصاویر و گزارش رادیولوژیست است. تحلیل زیر بر اساس یک تصویر واحد و اطلاعات محدود ارائه شده است و ممکن است با گزارش کامل متفاوت باشد.
مشاهده اولیه:
تصویر ارسالی یک برش ساجیتال (طولی) از ستون فقرات کمری در ناحیه L4-L5 را نشان می‌دهد. فلشی به سمت یک بیرون‌زدگی دیسک بین مهره‌ای در این ناحیه اشاره دارد.
یافته‌های احتمالی بر اساس این تصویر:
محدودیت‌های این تفسیر:
سوالات برای تکمیل اطلاعات:
اهمیت گزارش کامل:
گزارش کامل MRI توسط رادیولوژیست شامل ارزیابی دقیق تمام برش‌ها، اندازه‌گیری میزان بیرون‌زدگی دیسک، توصیف دقیق محل و شدت فشار بر ساختارهای عصبی و سایر یافته‌های مرتبط است. این گزارش برای پزشک معالج بسیار مهم است تا بتواند تشخیص دقیق را مطرح کرده و برنامه درمانی مناسب را برای بیمار تعیین کند.
این تصویر MRI یک نمای ساجیتال از ستون فقرات کمری را نشان می‌دهد. ناحیه‌ای که با فلش مشخص شده است، احتمالاً بین مهره‌های L4 و L5 قرار دارد. در اینجا چند نکته کلیدی برای تفسیر این تصویر وجود دارد:
پاسخی که از chatgpt گرفتم:
تفسیر ناحیه L4-L5:
پیشنهادات:
این گزارش باید با توجه به شرح حال بالینی بیمار و معاینات فیزیکی مورد بررسی قرار گیرد تا بهترین تصمیم درمانی اتخاذ شود.
یکی از مشکلات شایع توی عکس‌های MRI ستون فقرات، بیرون‌زدگی دیسک بین مهره‌هاست. هوش مصنوعی میتونه این وضعیت رو توضیح بده و بگه که چطور این مشکل میتونه روی عصب‌ها فشار بیاره و باعث درد و بی‌حسی بشه. همین‌طور میتونه راه‌های درمان مثل فیزیوتراپی، دارو یا جراحی رو هم پیشنهاد بده.
پرامپتی که برای بررسی تصویر زیر به claude دادم به این صورت بود:
"لطفاً تصویر MRI زیر را بررسی کنید و بر اساس شواهد موجود، تشخیص دهید که آیا تومور مغزی وجود دارد یا خیر. اگر تومور مشاهده شد، لطفاً جزئیات مربوط به اندازه، مکان و نوع احتمالی آن را ارائه دهید. همچنین در مورد وضعیت کلی مغز و نواحی تحت تأثیر توضیح دهید."
پاسخ Claude رو در زیر آوردم:
با بررسی این تصویر MRI مغز، موارد زیر قابل مشاهده است
تومور مغزی: بله، یک توده بزرگ در نیمکره راست مخچه مشاهده می‌شود.
اندازه: تومور نسبتاً بزرگ است و تقریباً نیمی از نیمکره راست مخچه را اشغال کرده است.
مکان: تومور در نیمکره راست مخچه قرار دارد. مخچه مسئول تعادل و هماهنگی حرکات است.
نوع احتمالی: با توجه به ظاهر، محل و اندازه، این تومور می‌تواند یک مدولوبلاستوما باشد، که یک تومور شایع مخچه‌ای به خصوص در کودکان است. البته، تشخیص قطعی نیازمند بررسی‌های بیشتر و نمونه‌برداری است.
وضعیت کلی مغز:
تومور باعث فشار بر ساختارهای مجاور شده است.
احتمال وجود ادم (تورم) در اطراف تومور وجود دارد.
بطن چهارم (که در نزدیکی مخچه قرار دارد) ممکن است تحت فشار قرار گرفته باشد.
ساختارهای فوق چادرینه‌ای (بالای مخچه) به نظر نرمال می‌رسند.
نواحی تحت تأثیر:
مخچه راست به شدت تحت تأثیر قرار گرفته است.
ممکن است عملکردهای تعادلی و حرکتی سمت چپ بدن تحت تأثیر قرار گرفته باشند.
احتمال فشار بر ساقه مغز وجود دارد که می‌تواند عوارض جدی داشته باشد.
این یافته‌ها نشان‌دهنده یک وضعیت جدی است که نیاز به ارزیابی فوری توسط متخصص مغز و اعصاب و احتمالاً جراح مغز و اعصاب دارد. اقدامات تشخیصی بیشتر و برنامه‌ریزی برای درمان باید در اسرع وقت انجام شود.
با اینکه هوش مصنوعی میتونه کمک کنه، اما این مدل هوش مصنوعی جای رادیولوژیست‌ها رو نمی‌گیره. تفسیر دقیق عکس‌های رادیولوژی نیاز به تخصص و تجربه پزشک داره و تصمیم نهایی باید توسط پزشک گرفته بشه. مدلهای هوش مصنوعی می‌تونن به عنوان یک ابزار کمکی خوب عمل کنن، ولی نباید به عنوان تنها منبع تشخیص استفاده بشن.
هوش مصنوعی به سرعت در حال پیشرفته و انتظار می‌ره که توی آینده نزدیک، سیستم‌های هوشمند توانایی بیشتری توی تحلیل و تفسیر دقیق تصاویر پزشکی پیدا کنن. این فناوری‌ها می‌تونن به کاهش خطاهای انسانی، افزایش سرعت تشخیص و بهبود کیفیت مراقبت‌های پزشکی کمک کنن.
ChatGPT و مدلهای مشابهش می‌تونن کنار پزشکان باشن و به افزایش دقت و کارایی توی تشخیص بیماری‌ها کمک کنن. با توسعه بیشتر این مدل‌ها، به احتمال زیاد استفاده از این تکنولوژی توی پزشکی روزبه‌روز بیشتر می‌شه.
دیدیم که Copilot از نظر تشخیص تخصصی بسیار ضعیف عمل میکنه و بهتره در موارد اینچنینی کلا بهش رجوع نکنیم .
اما claude بسیار تخصصی تر میتونه عکس های ام آر آی رو تفسیر کنه و بعد chatgpt و جمنای هم به نسبت ضعیف عمل میکنه.
سخن آخر
تفسیر تصاویر رادیولوژی یکی از بخش‌های مهم توی تشخیص بیماری‌هاست. مدلهای هوش مصنوعی می‌تونن به عنوان یک ابزار کمکی توی تفسیر اولیه و ارائه اطلاعات پزشکی به کار بیان، اما جای تشخیص دقیق پزشکان رو نمی‌گیرن. با این حال، هوش مصنوعی آینده روشنی توی پزشکی داره و میتونه کیفیت خدمات پزشکی رو بالا ببره.
