توسط : تصویربرداری PET با AI یکی از پیشرفتهای نوین در حوزه پزشکی است که میتواند روشهای تشخیص بیماریهای جدی را به شکل چشمگیری تغییر دهد. فناوری RADiCAIT بهعنوان یک نوآوری در این زمینه مطرح شده و بازتابهای مثبتی در تشخیص سرطان و بهینهسازی فرایندهای پزشکی دارد.
چالشهای تصویربرداری PET فعلی
تصویربرداری PET (توموگرافی با انتشار پوزیترون) یک ابزار مهم در تشخیص و نظارت بر سرطان است. اما متأسفانه، فرایندهای مرتبط با این نوع تصویربرداری به شدت پیچیده و زمانبر هستند. برای شروع، بیماران باید چند ساعت قبل از انجام اسکن ناشتا باشند و این موضوع برای کسانی که در مناطق دورافتاده زندگی میکنند، چالشبرانگیز و گاهی غیرممکن است. پس از ورود به بیمارستان، بیماران باید تحت تزریق مواد رادیواکتیو قرار بگیرند و سپس تا یک ساعت منتظر بمانند تا این مواد در بدن توزیع شوند. به علاوه، فرآیند تصویربرداری خود نیز حدود 30 دقیقه زمان میبرد و پس از آن بیماران به دلیل رادیواکتیو بودن باید مدت تا 12 ساعت از دیگران فاصله بگیرند.
نوآوریهای RADiCAIT
اکنون شرکت RADiCAIT به رهبری شان والش، بهدنبال ارائه راهحلی برای این مشکلات است. این استارتاپ که از دانشگاه آکسفورد منشأ گرفته، توانسته است نحوهای جدید برای تبدیل اسکنهای CT به تصاویر PET ایجاد کند. در حالی که اسکنهای CT بهدلیل در دسترس بودن و هزینه پایینتر، گزینهای محبوب هستند، RADiCAIT از AI برای یادگیری و شبیهسازی تصاویر PET بهره میبرد. این فناوری تکنیکهای متفاوتی را بهکار میگیرد، از جمله یادگیری عمیق و شبکههای مولدی که توسط تیمی از متخصصان دانشگاه آکسفورد توسعه یافته است.
چگونگی عملکرد تکنولوژی RADiCAIT
سیستم RADiCAIT با استفاده از یک شبکه عصبی عمیق، تفاوتهای بین اسکنهای CT و PET را شناسایی کرده و الگوهای آنها را برداشت میکند. به این معنا که این مدل، آناتومی بدن را به عملکردهای فیزیولوژیک مربوط میسازد و با یادگیری از انواع خاصی از بافتها و ناهنجاریها، تصاویر ابداعی قابل مقایسه با تصاویر واقعی PET را ایجاد میکند.
در نهایت، چندین مدل با یکدیگر کار میکنند تا تصویر نهایی را به پزشکان ارائه دهند. طبق گفته والش، این تیم میتواند بهطور ریاضی ثابت کند که تصاویر تولیدشده سیستمی مشابه با تصاویر شیمیایی PET دارند و نتایج تشخیصی یکسانی را به پزشکان ارائه میدهند.
جاهطلبیهای آینده
RADiCAIT بهدنبال توسعه فناوریهای جدید دیگر نیز هست. بهخصوص در زمینههایی مانند تشخیص سرطان ریه، آزمایشهای بالینی با همکاری سیستمهای بهداشتی بزرگ در حال انجام است. این استارتاپ همچنین برنامههای بیشتری برای استفاده از AI در تشخیصهای بالینی دیگر مانند سرطان روده بزرگ و لنفوم دارد. استفاده از AI در پزشکی میتواند تحولی بنیادین در شیوههای تشخیصی فراهم آورد و به محققان و پزشکان کمک کند تا بدون نیاز به آزمایشهای فنی و پرهزینه، به بینشهای معتبر دست یابند.
این فناوری، راهی نوین برای درک بهتر از پدیدههای پیچیده پزشکی فراهم میآورد و بهزودی شاهد کاربردهای بیشتری در علوم تشخیصی خواهیم بود.
تصویربرداری PET با AI بهعنوان یک فناوری نوظهور میتواند انقلابی در حوزه تشخیص سرطان و دیگر بیماریها ایجاد کند. با استفاده از تکنولوژی RADiCAIT، این راهکار جدید میتواند به کاهش هزینهها و زمانهای انتظار کمک کرده و در نتیجه، دسترسی به خدمات پزشکی را برای بیماران راحتتر کند.
منبع (Source):
