غالبًا ما يرتكب الأشخاص أخطاء - وهذا ينطبق على كل من المحترفين والمبتدئين في أي مجال تقريبًا. مرتفعة بشكل خاص تكلفة الخطأ في الطب ، حيث يمكن أن يؤدي التشخيص غير المناسب إلى مشاكل صحية أو حتى وفاة المريض. على العكس من ذلك ، في الوقت الذي يتم فيه تحديد المرض ، فإن التشخيص الصحيح يسمح لك بتعيين المسار الصحيح للعلاج ، مما سيساعد على التعافي.
على نحو متزايد ، يتم استخدام الذكاء الاصطناعي في الطب. يساعد على تحديد العلاقات الضعيفة ومعالجة كميات هائلة من البيانات - لا يمكن لأي شخص التعامل مع هذه المهام. أحد التطورات الجديدة هو
مشروع مجموعة مشتركة من المتخصصين من ألمانيا والولايات المتحدة وإسرائيل ، والذي يسمح بالكشف عن مرض وراثي من صورة لشخص.
قام مؤلفو العمل بتدريس الشبكة العصبية للتعرف على مرض وراثي بدرجة عالية من الدقة - أكثر من 91 ٪. في الوقت نفسه ، تتوفر الخدمة كتطبيق محمول ؛ ليست هناك حاجة إلى معدات معقدة.
بشكل عام ، يعتبر تشخيص الأمراض الوراثية مهمة صعبة حتى بالنسبة للخبراء في هذا المجال. وبالنسبة للطبيب العادي الذي نادراً ما يواجه الأمراض الغريبة ، فإن تشخيص الأمراض الوراثية يكاد يكون مستحيلاً. بعد كل شيء ، بعض الأمراض ذات الطبيعة الوراثية نادرة جدًا ، فقد لا تلتقي بالطبيب طوال فترة عمله الطويلة. لكن تحديد مثل هذه الأمراض يعد مهمة حيوية لصحة المريض وحياته.
أتاح نظام التعرف على الوجه DeepGestalt ، الذي تم تطويره تحت إشراف Yaron Gurovich من جامعة تل أبيب ، تشخيص مئات الأمراض الوراثية بشكل صحيح باستخدام صورة واحدة فقط للمريض. كما هو الحال في العديد من الحالات الأخرى ، عندما يتعلق الأمر بالعمل مع منظمة العفو الدولية ، استخدم العلماء شبكة عصبية تلافيفية. تم تدريسها لتقسيم الصورة إلى عناصر صغيرة بحجم 100 * 100 بكسل.
علاوة على ذلك ، في إشارة إلى قاعدة البيانات ، يحاول النظام تحديد وجود مرض في مريض من صورة فوتوغرافية. التشخيص احتمالي ، يشار إلى الأمراض مع الحد الأقصى لعدد المباريات.
بدأ العلماء صغارًا - تم تدريب الشبكة العصبية على اكتشاف
متلازمة كورنيليا دي لانج . هذا مرض وراثي ، يتجلى في التخلف العقلي وتشوهات النمو المتعددة. تواتر المرض هو حوالي 1 من كل 10.000. تم تسمية المرض على اسم طبيب الأطفال الهولندي كورنيليا دي لانج ، الذي وصف المتلازمة في عام 1933 بناءً على تحليل لخمس حالات للمرض.
تظهر المتلازمة في شكل تخلف عقلي وتشوهات خلقية لعدد من الأعضاء الداخلية. من أجل التحقق من موثوقية تحديد المرض ، استخدم العلماء الآلاف من الصور للأشخاص دون متلازمة. استطاع DeepGestalt تشخيصه بدقة 97٪. هذا مؤشر مرتفع للغاية ، لأن الدقة في المشاريع الأخرى لم تتجاوز 87٪.
المرحلة الثانية كانت تدريب الشبكة العصبية لتشخيص
متلازمة أنجلمان . يتجلى في التخلف العقلي ، واضطرابات النوم ، والنوبات ، والحركات الفوضوية (وخاصة الأيدي) ، والضحك المتكرر أو الابتسامات. ويسمى هذا المرض أيضًا "متلازمة البقدونس" أو "متلازمة الدمية السعيدة".
المرض الثالث الذي علمت الشبكة العصبية تحديده هو متلازمة نونان ، والتي تتجلى أيضًا في شكل سمات واضحة للعيان لوجه وجسم الشخص. صحيح ، يتم التعرف على هذا الانحراف من قبل الشبكة العصبية مع دقة منخفضة - 64 ٪ فقط.
علاوة على ذلك ، تم تدريب DeepGestalt على التعرف على المزيد والمزيد من الأمراض الجديدة حتى تمكنت الشبكة العصبية من تشخيص عدة مئات من الأمراض الوراثية متفاوتة الخطورة. تم التدريب على أساس ما يقرب من 20 ألف صورة. يصل العدد الإجمالي للأمراض التي يمكن أن يشخصها DeepGestalt إلى 216. ويقوم العلماء الآن بالتحقق من تشغيل الشبكة العصبية عن طريق تحميل صور لكل من المرضى (المصابين بأمراض مشخصة) وصحية تمامًا للنظام. تصل الدقة الكلية للشبكة العصبية إلى 91٪.
فتح المطورون إمكانية الوصول إلى منتجاتهم للجميع. تسمى الخدمة
Face2Gene ، وهي بمثابة مساعد للأطباء. ينصح المبدعون في المشروع بمعالجة التشخيص الذي أجراه النظام بحذر واستخدام المعلومات الواردة كنصائح ، وليس الكلمة الأخيرة.