چرا یادگیری ماشین در علوم زیستی و پزشکی مهم است؟

رشته‌های بیولوژی، پزشکی، بیوتکنولوژی و بیوانفورماتیک، همواره با داده‌های پیچیده و حجیمی سر و کار دارند. داده‌های ژنتیکی، تصاویر پزشکی، سوابق بیماران، نتایج آزمایشگاهی و اطلاعات متعدد دیگری که به‌صورت روزافزون تولید می‌شوند، گنجینه‌ای ارزشمند از دانش بالقوه را در دل خود نهفته دارند. به‌کارگیری روش‌های سنتی برای استخراج الگوها و نتیجه‌گیری از این داده‌ها، معمولا کارایی و سرعت لازم را ندارد. در این میان، یادگیری ماشین (Machine Learning) به‌عنوان یکی از مهم‌ترین زیرشاخه‌های هوش مصنوعی، راهکارهای نوینی برای تحلیل داده‌های زیستی فراهم می‌کند. اما کاربرد یادگیری ماشین در پزشکی و بیولوژی چیست؟

در این مقاله، قصد داریم به شما نشان دهیم که چرا یادگیری ماشین در علوم زیستی مهم است و چگونه می‌تواند تحولی گسترده در حوزه پزشکی و سایر علوم مرتبط ایجاد کند. این دومین مقاله از مجموعه مقالات «وبلاگ دایا زیست فناوران» است و سعی داریم از زوایای مختلف اهمیت یادگیری ماشین را درک کنیم و زمینه را برای درک عمیق‌تر مفاهیم پیشرفته‌تر فراهم آوریم.

حجم عظیم داده‌ها در علوم زیستی و پزشکی

یکی از دلایلی که کاربرد یادگیری ماشین در پزشکی و سایر شاخه‌های علوم زیستی حیاتی شده، حجم بسیار بزرگ داده‌هایی است که روزانه در این حوزه‌ها تولید می‌شود. امروزه:

• توالی‌یابی ژنتیکی با استفاده از روش‌های پیشرفته، اطلاعات فراوانی از ژنوم موجودات زنده در اختیار ما قرار می‌دهد.
• داده‌های اُمیکس (Omics) شامل ژنومیکس، پروتئومیکس، متابولومیکس و … همگی داده‌های عظیم زیستی به شمار می‌روند و اطلاعات با ارزشی را از سلول‌ها و شرایط مختلف، در اختیار قرار می‌دهند.
• پرونده‌های سلامت الکترونیک در بیمارستان‌ها و کلینیک‌ها شامل حجم بالایی از سوابق پزشکی، تشخیص‌ها، نسخه‌ها، نتایج آزمایشگاهی و حتی داده‌های بالینی هستند که به‌مرور زمان انباشته می‌شوند.
• تصویربرداری پزشکی در قالب سی‌تی‌اسکن، ام‌آر‌آی، رادیولوژی و … نیز حجم بالایی از داده‌های تصویری تولید می‌کند که در تشخیص و درمان بیماری‌ها نقش بسزایی دارند.

اگرچه این حجم از داده می‌تواند دربردارنده اطلاعات ارزشمندی باشد، اما پردازش آن به روش‌های سنتی (مانند تحلیل‌های آماری دستی یا ساده) معمولا کارآمد نیست. یادگیری ماشین از طریق الگوریتم‌های هوشمند، قادر است الگوهای پنهان و روابط پیچیده در داده‌ها را شناسایی کند و این مسئله دقیقا راز ارزشمندی آن در علوم زیستی است.

سرعت در تشخیص و درمان

یکی از بزرگ‌ترین دستاوردهای یادگیری ماشین در پزشکی، افزایش سرعت و دقت تشخیص بیماری‌ها است. برای مثال، الگوریتم‌های مختلفی توسعه یافته‌اند که می‌توانند تصاویر رادیولوژی را پردازش کرده و با درصد اطمینان بالایی وجود توده سرطانی یا سایر ناهنجاری‌ها را مشخص کنند. در بسیاری از مطالعات، نشان داده شده که ترکیب تخصص پزشک و خروجی الگوریتم‌های هوشمند، می‌تواند درصد خطا را به شکل قابل توجهی کاهش دهد.

همچنین در زمینه پزشکی شخص‌محور (Personalized Medicine)، یادگیری ماشین قادر است پروفایل ژنتیکی و سوابق کلینیکی هر بیمار را به‌صورت جداگانه پردازش کند و بر اساس آن، پیشنهاد درمانی یا دارویی اختصاصی ارائه دهد. این موضوع نه‌تنها زمان آزمایش و خطا در تجویز روش‌های درمانی را کم می‌کند، بلکه احتمال موفقیت درمان را نیز بالا می‌برد.

عبور از محدودیت‌های روش‌های سنتی

در روش‌های آنالیز سنتی، متخصصان معمولا مدل‌های آماری را بر داده‌ها اعمال می‌کنند و به دنبال همبستگی‌ها و تفاوت‌های معنادار می‌گردند. هرچند این روش‌ها پایه بسیاری از تحقیقات علمی را تشکیل می‌دهند، اما گاهی در مواجهه با داده‌های حجیم یا الگوهای بسیار پیچیده، کارایی لازم را ندارند. یادگیری ماشین با استفاده از الگوریتم‌هایی همچون شبکه‌های عصبی (Neural Networks)، جنگل تصادفی (Random Forest)، ماشین‌ بردار پشتیبان (SVM) و روش‌های مبتنی بر درخت تصمیم‌گیری، می‌تواند از محدودیت‌های روش‌های سنتی فراتر رود.

به‌عنوان مثال، در مورد کشف دارو، ما با تعداد بسیار زیادی از مولکول‌ها و ترکیبات شیمیایی روبه‌رو هستیم که هریک ممکن است تأثیراتی بر سلول یا ارگانیسم داشته باشند. روش‌های سنتی معمولا برای غربالگری اولیه این ترکیبات به آزمایش‌های فراوانی نیاز دارند. اما الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند با استفاده از داده‌های موجود درباره ترکیبات مشابه یا پژوهش‌های پیشین، موفقیت یک ترکیب دارویی بالقوه را پیش‌بینی کنند و در زمان و هزینه صرفه‌جویی چشمگیری ایجاد نمایند.

نمونه‌های عینی از کاربرد یادگیری ماشین

۱) تشخیص و طبقه‌بندی بافت سرطانی

مدل‌های یادگیری عمیق در تشخیص سلول‌های سرطانی از نمونه‌های میکروسکوپی با دقتی برابر یا حتی بالاتر از پاتولوژیست‌ها عمل کرده‌اند. در نتیجه، این فناوری می‌تواند در آینده‌ای نزدیک به‌عنوان ابزاری کمکی در کنار پزشکان به‌کار گرفته شود و احتمال خطا را پایین بیاورد.

۲) تحلیل داده‌های اُمیکس

در بیوتکنولوژی و بیوانفورماتیک، حجم عظیمی از داده‌های ژنتیکی و پروتئینی برای پژوهشگران در دسترس است. یادگیری ماشین با الگوریتم‌های خوشه‌بندی (Clustering) و کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction) می‌تواند الگوهای مهم را از میان انبوهی داده خام کشف کند. به‌طور مثال، شناسایی گروهی از ژن‌ها که در بروز بیماری خاصی تأثیرگذارند، از طریق مدل‌های پیشرفته یادگیری ماشین تسهیل می‌شود.

۳) مدیریت و تحلیل پرونده‌های بیمار

تحلیل سیستماتیک سوابق بیماران و داده‌های کلینیکی، امکان پیش‌بینی وقوع عوارض جانبی یا عود مجدد بیماری را فراهم می‌کند. مدل‌های پیش‌بینی کننده (Predictive Models) در بیمارستان‌های پیشرفته به‌کار گرفته می‌شوند تا پزشکان را از احتمال بروز یک مشکل جدی در آینده نزدیک آگاه کنند؛ مثلا پیش‌بینی حمله قلبی براساس ریتم قلب بیمار.

بین‌رشته‌ای بودن یادگیری ماشین

از آنجا که الگوریتم‌های یادگیری ماشین نیاز به داده‌های متنوع دارند، متخصصان رشته‌های مختلف از جمله بیولوژی، پزشکی، کامپیوتر و ریاضی باید در کنار هم قرار گیرند. این هم‌افزایی بین‌رشته‌ای باعث می‌شود هر حوزه بتواند بینش‌ها و ابزارهای خاص خود را به اشتراک بگذارد. برای مثال، یک متخصص زیست‌شناسی می‌داند که چگونه داده‌های ژنتیکی را استخراج و تفسیر اولیه کند، درحالی‌که یک متخصص یادگیری ماشین، روی الگوریتم‌های بهینه برای تشخیص الگو متمرکز است. ترکیب این دو تخصص، راهگشای کشف‌های مهم در دنیای سلامت و بیوتکنولوژی خواهد بود.

صرفه‌جویی در هزینه‌ها و زمان

یکی دیگر از پاسخ‌های پرسش «چرا یادگیری ماشین در علوم زیستی و پزشکی مهم است؟» در سطح کلان اقتصادی نهفته است. توسعه داروهای جدید یا روش‌های تشخیص پیشرفته اغلب نیازمند صرف منابع مالی هنگفت و سال‌ها کار تحقیقاتی است. هوش مصنوعی و کاربرد یادگیری ماشین در پزشکی تا حد زیادی این فرایندها را تسریع می‌کنند. برای مثال:

• کاهش مراحل آزمایشگاهی تکراری: وقتی یک الگوریتم بتواند پیش‌بینی کند کدام ترکیبات دارویی به‌احتمال زیاد نتیجه‌بخش هستند، پژوهشگران تنها آن ترکیبات را در آزمایشگاه بررسی می‌کنند و از تست‌ مواد بی‌فایده اجتناب می‌شود.
• تشخیص سریع‌تر در اورژانس‌ها: به کمک ابزارهای هوشمند، تشخیص‌های اولیه به‌سرعت انجام می‌شوند و بیماران در مسیر درست درمان قرار می‌گیرند. این موضوع می‌تواند در زمان و هزینه درمان صرفه‌جویی کند و حتی نجات‌بخش زندگی انسان‌ها باشد.

چالش‌ها و موانع

هرچند مزیت‌های یادگیری ماشین در علوم زیستی غیرقابل‌انکار است، اما در کنار آن‌ها چالش‌هایی نیز وجود دارد:

1. کیفیت داده‌ها: هر اندازه هم که الگوریتم‌ها پیشرفته باشند، اگر داده‌های ورودی ناقص، نویزی یا غیردقیق باشند، مدل نهایی عملکرد مطلوبی نخواهد داشت. در حوزهٔ پزشکی، جمع‌آوری داده‌ها در شرایط استاندارد و رفع موارد تکراری، مغشوش یا ناقص اهمیت بالایی دارد.

2. حریم خصوصی و مسائل اخلاقی: داده‌های ژنتیکی و سوابق پزشکی اغلب بسیار حساس هستند. بنابراین، رعایت اصول محرمانگی و اخذ رضایت بیمار برای استفاده از داده‌ها، جنبه‌ای مهم در به‌کارگیری یادگیری ماشین محسوب می‌شود.

3. تفسیرپذیری (Interpretability): بسیاری از مدل‌های یادگیری ماشین به‌ویژه مدل‌های عمیق (Deep Learning) ساختار درونی پیچیده‌ای دارند که تفسیر خروجی‌های آن‌ها را مشکل می‌کند. پزشکان نیاز دارند بدانند که چرا یک مدل به تشخیص معینی رسیده است؛ بنابراین، مدل‌های «جعبه‌سیاه» ممکن است گاهی باعث عدم اطمینان کاربران شوند.

4. نیاز به همکاری چندرشته‌ای: پیاده‌سازی موفق یادگیری ماشین در علوم زیستی، در گرو آشنایی پژوهشگران با مفاهیم کامپیوتر و علم داده است. فراهم‌کردن این بستر آموزشی و همکاری بین متخصصان پزشکی، زیست‌شناسان و دانشمندان داده، کاری زمان‌بر اما حیاتی محسوب می‌شود.

روند رو به رشد در آینده

پیش‌بینی می‌شود با رشد فناوری‌های پردازشی (نظیر پردازنده‌های گرافیکی قدرتمند و رایانش ابری)، حجم چشمگیر داده‌ها (کلان‌داده یا Big Data) و تکامل الگوریتم‌های یادگیری ماشین، شاهد گسترش فزاینده کاربرد یادگیری ماشین در پزشکی و علوم زیستی باشیم. در سال‌های آتی، پزشکی شخص‌محور (Personalized Medicine) نقشی کلیدی خواهد داشت و یادگیری ماشین برای تحلیل داده‌های ژنتیکی و شناسایی بهترین شیوه درمان هر بیمار، اساسی خواهد بود. همچنین روش‌های هوشمند در کنترل گسترش بیماری‌های عفونی، نظارت بر جهش ویروس‌ها، توسعه واکسن‌های جدید و بسیاری موارد دیگر، تحولات عظیمی ایجاد می‌کنند.

جمع‌بندی

اگرچه یادگیری ماشین در حوزه‌های مختلفی از صنعت و تجارت کاربرد دارد، اما کاربرد یادگیری ماشین در پزشکی و علوم زیستی به‌طور ویژه اهمیت دارد؛ چراکه مستقیم با جان انسان‌ها و کیفیت زندگی سروکار دارد. از تشخیص سریع‌تر و دقیق‌تر بیماری‌ها گرفته تا کشف روش‌های درمانی نوین و تحلیل دقیق داده‌های آزمایشگاهی، همگی مرهون هم‌افزایی علم داده و علوم زیستی است.

این مقاله، دومین مقاله از سری آشنایی با هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای بیولوژیست‌ها و متخصصین علوم پزشکی بود. اگر مقاله قبل که آشنایی مقدماتی با هوش مصنوعی است را مطالعه نکرده‌اید، می‌توانید از طریق این لینک اقدام نمایید.

ما در «دایا زیست فناوران» آموزش‌های تخصصی و شخصی‌سازی شده‌ هوش مصنوعی و یادگیری ماشین را برای مخاطبین علوم زیستی و پزشکی ارائه کرده‌ایم. مبانی یادگیری ماشین برای افرادی که تمایل دارند بیشتر در مورد این حوزه بدانند و مسترکلاس یادگیری ماشین و یادگیری عمیق، برای علاقمندانی که قصد دارند به شکل جدی و تخصصی وارد مسیر هوش مصنوعی شوند، توصیه می‌گردند.