تطوير نموذج ذكاء اصطناعي يشخص سرطان الثدي في مراحله المبكرة
بمساعدة من شركة إنتل العالمية، طور باحثان هنديان نموذجا تقنيا يعتمد على الذكاء الاصطناعي، يمكنه تشخيص سرطان الثدي في مراحله الأولى والتمييز بين درجاته المختلفة.
ويستفيد النموذج التقني، الذي أطلق عليه اسم (NAS-SGAN)، من تقنيات التعلم العميق ويستخدم الصور المصنفة (تحمل تفاصيل معلوماتية مفيدة بعملية الأتمتة) وغير المصنفة؛ لتحقيق دقة عالية في عملية التشخيص.
وعمل الباحثان في بداية المشروع مع شركة إنتل للحصول على أفضل النتائج، بالاستعانة بحلول التعلم العميق لمعالجة الصور عالية الدقة، ولكن النتائج كانت محدودة؛ بسبب عدم قدرة وحدة معالجة الرسومات على الاحتفاظ بنموذج الذكاء الاصطناعي بالكامل في الذاكرة.
وللمساعدة في التغلب على هذه المعضلة، ساعدت إنتل الباحثين الهنديين "مادو ناير" من مختبر الذكاء الاصطناعي في جامعة كوشين للعلوم والتكنولوجيا، والدكتورة "آشا داس" من كلية يونيون كريستيان؛ في بناء تقنية تعتمد على معالجات الجيل الثالث Xeon Scalable والتي توفر إمكانيات متقدمة.
ويعتمد النموذج المطور على شبكات الخصومة التوليدية (GAN) لإنشاء صور لا يمكن تمييزها عن الصور المرضية الحقيقية.
وشبكات الخصومة التوليدية هي نوع من التعلم الآلي تتنافس فيها شبكتان عصبيتان مع بعضهما في لعبة محصلتها صفر الهدف منها التدرب على إنشاء بيانات مفبركة مشابهة للبيانات الحقيقية، يصعب على مراقب بشري أو آلي التفريق بينهما.
ويتم تدريب شبكات الخصومة التوليدية على استخدام صور غير مصنفة ولا تتحمل بيانات أو تفصيلات يسهل الحصول عليها نسبيا، وتستخدم الصور الجديدة للمساعدة في فهم توزيع البيانات، ثم يلي ذلك التدريب على تمييز الصور المصنفة للتنبؤ بدرجات السرطان.
وحقق النموذج دقة تصل إلى 98 %، وتزداد النتائج عندما يتم استخدام كمية محدودة من البيانات معرفة ومشروحة (تحمل بيانات وتفاصيل)، مما يساعد على تقليل عملية تصنيف الصور التي تستغرق وقتا طويلا وتتطلب جهدا كثيفا.
