رحلة صعبة للذكاء الاصطناعي: نحو صور طبية أدق وأوضح

هل تساءلت يومًا عن كيفية رؤية الأطباء داخل جسم الإنسان؟ تخيل لو كان بإمكانهم استخدام نظارات خاصة تكشف لهم عن كل شبر من الداخل، ومعرفة موقع كل خلية بوضوح تام؟ هذا ما تسعى إليه تقنية الذكاء الاصطناعي في مجال التصوير الطبي.

تخيل معي رحلة عالم الذكاء الاصطناعي: كان هناك "دكتور أليكس" خبير في مجال التصوير الطبي، كان مهووسًا بفكرة دقة الصور التي يراها. كان لديه حلم جعل الصور الطبية أكثر وضوحًا من أي وقت مضى. فكر في الذكاء الاصطناعي وكيف يمكنه تحويل الصور الضبابية إلى لوحات فنية واضحة. كانت مهمته شاقة، شبيهة بمعركة حقيقية مع "التشويش" الذي يطارد صور الأشعة.

تواجه تقنية الذكاء الاصطناعي تحديات عدة في رحلتها نحو الصور الطبية المثالية:

• الضوضاء:
  مثل صوت مروحة الكمبيوتر الذي يغطي على صوت موسيقاك المفضلة، تتواجد ضوضاء غير مرغوب فيها في صور الأشعة، وتؤثر على دقة تحليلها. يجب على الذكاء الاصطناعي أن يتعلم "فلترة" هذه الضوضاء، ليُظهر لنا الصورة الحقيقية.
• التباين: مثل محاولة رؤية قط أسود في ليلة مظلمة، تُعاني بعض صور الأشعة من "انخفاض التباين" بين الأنسجة المختلفة. يجب على الذكاء الاصطناعي أن يطور "عيونًا" تستطيع إبراز هذه الفروقات، والتي قد تكون دليلًا مهمًا على وجود مرض معين.
• التعقيدات: مثل حل لغز متشابك، تواجه تقنية الذكاء الاصطناعي تعقيدات في التعرف على الأجزاء المختلفة في الجسم، والتفرقة بين الأنسجة الطبيعية والأنسجة المصابة. يجب على الذكاء الاصطناعي أن يصبح "خبيرًا" في تشريح جسم الإنسان، ليقوم بفحصه بدقة.

كيف يواجه الذكاء الاصطناعي هذه التحديات؟

• التعلم العميق: يقوم الذكاء الاصطناعي بتحليل كميات هائلة من الصور الطبية من خلال "الشبكات العصبونية" مثل الدماغ البشري. يتعلم من خلال هذه العملية "التشخيص"
  ويطور "عينًا" فائقة الدقة.

مثال عملي:

#  نستخدم مكتبة OpenCV لتجهيز الصور
import cv2

#  نقرأ صورة الأشعة
img = cv2.imread("xray.png")

#  نستخدم نموذج تعلم عميق لتخفيض الضوضاء
img_denoised = denoise_model.predict(img)

#  نُظهر الصورة الأصلية والصورة المفلترة 
cv2.imshow("Original Image", img)
cv2.imshow("Denoised Image", img_denoised)
cv2.waitKey(0) 

هل تُرى سُيساعدنا الذكاء الاصطناعي على تحقيق حلم "دكتور أليكس"؟ بالطبع، هو قيد التطور ويقترب من تحقيق هذا الهدف. ولكن،
يجب أن ندرك أن الذكاء الاصطناعي هو أداة، ونحن من نحدد كيفية استخدامه.

لا تُفرّط في الاعتماد على الذكاء الاصطناعي، ولكن استفد من قدراته لتحسين صحتك. شاركنا رأيك في تعليقات هذا المقال، فربما يكون رأيك هو حجر الأساس للنجاح.