حالا بیاید یه سر به دنیای جراحیهای لاپاراسکوپی بزنیم! لاپاراسکوپی یه جور دستگاه دوربینیه (تقریباً مثل دوربین کوچیکی که میره تو بدن) و پزشکها میتونن از طریق اون تصاویر زنده از درون شکم یا بدن رو ببینن و کلی کار باهاش انجام بدن، مخصوصاً واسه عملهای کمتهاجم که بهشون میگن minimally invasive. یعنی لازم نیست دیگه شکم رو تا ته باز کنن!
یکی از پرطرفدارترین عملهایی که با لاپاراسکوپی انجام میشه، خارج کردن کیسه صفراست. اسم رسمیش هم “Cholecystectomy” هست. این عمل انقدر رایجه که تقریباً همه جا انجامش میدن. ولی خب، هنوز سالانه کلی مشکل و خطای پزشکی پیش میاد، چون گاهی اوقات پزشکها تو تشخیص دقیق ساختارهای بدن یا همون آناتومی به مشکل میخورن.
اینجاست که هوش مصنوعی (AI=Artificial Intelligence) خودی نشون میده! هوش مصنوعی یعنی کامپیوترها و رباتها بتونن کارهایی شبیه به انسانها انجام بدن، مثل تشخیص تصویر، تحلیل داده و از این جور چیزا. مخصوصاً توی جراحیها، داشتن یه دستیار هوشمند که بتونه سریع و درست تصاویر رو بفهمه واقعاً معرکه است.
حالا یه تیم محقق اومدن پیشنهادی دادن به اسم LC-YOLOmatch که خیلی جالبه. بذار ساده توضیح بدم: YOLO یه مدل معروف در یادگیری عمیق (Deep Learning) هست که واسه تشخیص اشیا تو عکسها استفاده میشه. YOLO یعنی You Only Look Once، که خیلی سریع میتونه بگه توی یه عکس چه چیزهایی هست. توی این کار، یه نسخه سبک و جمعوجور از YOLO به اسم YOLOv11n استفاده شده که خیلی واسه کاربردهای سریع و عملی عالیه.
یه بخش دیگه هم که بهش اضافه شده، بهش میگن DWR: این یه جوریه که مدل میتونه جزئیات مختلف تصویر رو از چند تا مقیاس (یا همون Scale) مختلف برداشت کنه، یعنی هم درشت ببینه هم ریز. این باعث میشه سرعت و دقت مدل برای پردازش تصاویر زنده جراحی خیلی بهتر بشه.
یه مدل دیگه به اسم BiFPN هم استفاده شده. بذار با یه جمله ساده بگم: BiFPN یعنی شبکهای که میتونه اطلاعات رو از سطوح مختلف تصویر به هم وصل کنه تا تشخیص دقیقتر بشه. فک کن مثلاً همزمان هم از بالا و هم از جزئیات ریزتر تصویر به مدل داده بدیم که بهترین نتیجه رو بگیره.
یه مشکل مهم دیگه هم همیشه توی کارهای پزشکی هست: یعنی دادههای برچسبدار (Labeled data) خیلی کمه، چون برچسب زدن عکسهای پزشکی سخته و وقتگیره. اما تو این پروژه، استراتژی semi-supervised learning پیاده کردن. این یعنی مدل میتونه با اطلاعات کمتر از دادههای برچسبدار هم آموزش ببینه و خودش کلی چیز یاد بگیره و رشد کنه.
برای امتحانش هم از یه دیتاست معروف به اسم Cholec80 استفاده کردن. دیتاست یعنی مجموعهای از دادهها و عکسها که بقیه هم میتونن روش کار کنن. نتیجهش چطور بوده؟ تونستن به mAP50 برابر ۷۰٪ و mAP50-95 برابر ۴۰.۸٪ برسن. این “mAP” یعنی میانگین دقت برای تشخیص شی توی تصویر. عددها واقعاً نشون میدن این روش یه سطح جدید از پیشرفت رو رقم زده و نیاز به کمک انسان برای برچسبزدن عکسها رو هم کلی کم کرده.
در کل، این مدل جدید خیلی کمک میکنه تا جراحیهای خودکار و بدون دخالت انسانی بهتر انجام بشن و مهمتر از اون، درصد اشتباه توی تشخیص و عوارض بعد عمل رو هم کمتر کنن. خلاصه اگر عاشق علم و تکنولوژی هستی یا دوست داری بدونی آینده جراحیها کدوم طرف میره، این داستان LC-YOLOmatch یه نمونه معرکهست که نشون میده چطور نوآوری میتونه حتی تو اتاق عمل هم دنیامون رو متحول کنه!
منبع: +
