
تحلل الذكاء الاصطناعي والشبكات العصبية الصور الطبية مثل فحوصات الرنين المغناطيسي للكشف عن السرطان والتنبؤ بالنتائج.تحليل الصور الطبية هو المجال الذي تُدرَّب فيه الذكاء الاصطناعي والشبكات العصبية على تفسير الصور الطبية مثل فحوصات التصوير بالرنين المغناطيسي، والتصوير المقطعي المحوسب، وبيانات التحليل الطيفي البصري. الهدف هو اكتشاف الأمراض مثل السرطان، والتنبؤ بنتائج المرضى، ومساعدة الأطباء في اتخاذ القرارات. بدلاً من الاعتماد فقط على الفحص البصري لأخصائي الأشعة، يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي تحديد أنماط دقيقة في الصور قد لا تكون واضحة للعين البشرية، مثل العلامات المبكرة للأورام أو التغيرات في بنية الأنسجة.
يعود استخدام الحواسيب في التصوير الطبي إلى ستينيات القرن العشرين، لكن الأساليب الحديثة للتعلم العميق ظهرت بعد عام 2012، عندما حققت الشبكات الالتفافية إنجازات كبيرة في التعرف العام على الصور. ومنذ ذلك الحين، توسع هذا المجال بسرعة مع تطبيقات في الأشعة، وعلم الأمراض، وطب الأورام.
تُدرَّب الشبكات العصبية، وخاصة الشبكات الالتفافية (CNNs)، على مجموعات كبيرة من الصور الطبية المصنفة. تتعلم الشبكة ربط ميزات الصورة—مثل الحواف، والأنسجة، والأشكال—بالتصنيفات التشخيصية. على سبيل المثال، في فحوصات الرنين المغناطيسي لأورام الدماغ، يمكن للشبكة أن تتعلم التمييز بين الأنسجة السليمة ومناطق الورم من خلال تحليل أنماط شدة البكسلات والعلاقات المكانية. وبمجرد تدريب النموذج، يمكنه معالجة صورة جديدة وإخراج درجة احتمالية لوجود المرض أو نتيجة متوقعة، مثل الاستجابة للعلاج الكيميائي.
يُستخدم تحليل الصور الطبية القائم على الذكاء الاصطناعي في المستشفيات للكشف عن السرطانات، وتحديد حدود الأورام، والتنبؤ بالاستجابة للعلاج، كما في فحوصات الرنين المغناطيسي لورم الأرومة الدبقية أو سرطان البروستاتا.
يمكن لبعض نماذج الذكاء الاصطناعي التنبؤ بالعمر الدماغي للمريض من فحص الرنين المغناطيسي، وقد يشير الفارق الكبير بين العمر المتوقع والعمر الزمني إلى مرض تنكسي عصبي.



















