د غونډې مهم ټکي: د ۲۰۲۶ کال د PAS کانګرس

مصنوعي ذهانت یوازې یوه وسیله ده، خو دا مهمه ده چې موږ یې څنګه کاروو

---

 

د مصنوعي ذهانت جوهر: دا څنګه کار کوي او چیرته ځي

هغې د حرکت اختلالاتو کې د مصنوعي ذهانت راتلونکي په اړه بحث وکړ، او څرګنده یې کړه چې د مصنوعي ذهانت شاملول د بصري پیښو څخه د ډیر دقیق حرکت اختلالاتو پاملرنې ماډلونو ته د یو مثال بدلون استازیتوب کوي. هغې د مصنوعي ذهانت د وسیلو د پراختیا پایپ لاین (روزنه، اعتبار، ځای پرځای کول، او څارنه) کې ګامونه هم په ګوته کړل، او همدارنګه عام تعصبونه او نیمګړتیاوې چې ممکن د دې مرحلو په جریان کې ننوځي او د AI دقت سره موافقت وکړي.

په پای کې، ډاکټر افشاري خپل لکچر پای ته ورساوه چې زموږ "د مصنوعي ذهانت مسؤلیتونه" لنډیز کوي ځکه چې موږ دې راتلونکي دور ته ننوځو چیرې چې زموږ ډیری به بې له شکه د مصنوعي ذهانت وسایلو څخه کار اخلو او رامینځته کوو، چې پکې د تنظیمي میکانیزمونو پراختیا او د متخصصینو د اجماع پراساس زموږ د معلوماتو سرچینې غوره کول شامل دي. د ډاکټر افشاري په اوږدو کې یوه مهمه لاسته راوړنه دا وه چې عصبي متخصصین په حقیقت کې د دې پوهیدو لپاره خورا ښه موقعیت لري چې AI څنګه کار کوي، د دې منلو لپاره، او په راتلونکي کې زموږ د عصبي شبکو او استخباراتو ژورې پوهې ته په پام سره په بحثونو کې بوخت پاتې کیدو لپاره.

کلینیکان څنګه په عمل او څیړنه کې له مصنوعي ذهانت څخه کار اخلي

د ډاکټر وایلانټ دوهم لیکچر په ښکلي ډول روښانه کړ چې څنګه د مختلف مصنوعي ذهانت ماډلونو د کارولو قضیې مثالونو له لارې د دقیق درملو په لور د تمثیل بدلون احساس شوی. هغې خپله وینا په دریو برخو وویشله - تشریح کړه چې څنګه اوس مهال شتون لرونکي مصنوعي ذهانت وسایل کولی شي کلینیکانو او څیړونکو سره مرسته وکړي (1) تولید، (2) لټون، او (3) معلومات یوځای کړي - نه یوازې هغه وړتیاو ته د عضلاتو ځواک اضافه کول چې زموږ د انسان دماغ دمخه لري، بلکه د معلوماتو د نویو طبقو د څرګندولو لپاره د بیارغونې وړتیاوې خپرول.

د معلوماتو د تولید په برخه کې، ډاکټر وایلانټ د پارکینسونین اختلالاتو او ډیجیټل بایومارکرونو کې د ژورو فینوټایپینګ څو مثالونو په اړه بحث وکړ. هغې د کلینیکي ترتیب او په ځانګړي توګه د هنټینګټن ناروغۍ کې د معالجوي کلینیکي آزموینو په ترتیب کې د لومړني کشف او څارنې لپاره د نیورو امیجینګ لپاره د ماشین زده کړې بیاکتنه هم وکړه. د څو ماډل ډیټاسیټونو تحلیل - یعنی څو اومیکونه - د ماشین زده کړې ماډلونو له لارې د ترتیب په ترتیب کې تشریح شوي. د وړاندوینې ماډلونه د وړاندوینې بایومارکرونو پیژندلو لپارهد مثال په توګه د پارکنسن ناروغۍ کې ډیر چټک ادراکي کمښت، کوم چې په دودیز ډول یوازې په کلینیکي ترتیب کې نشي ترلاسه کیدی.

د معلوماتو د لټون په برخه کې، ډاکټر وایلانټ موږ ته د ټولو مختلفو لارو په اړه خورا جامع بیاکتنه راکړه چې AI د لټون، ترکیب، او حتی د خپرو شویو شواهدو وړاندې کولو لپاره کارول کیدی شي، په نهایت کې د لوی ژبې ماډلینګ لخوا ځواکمن شوی. هغې د AI لخوا ځواکمن شوي وسایلو بیاکتنه وکړه ترڅو د ادبیاتو لټونونو کې مرسته وکړي، خورا ځانګړي پوښتنې ځواب کړي، سیستماتیک بیاکتنې او میټا تحلیلونه ترسره کړي، او حتی د میخانیکي اوورلیپس په پیژندلو سره د څیړنې نوي پوښتنې پراخه کړئ. دا وسایل کولی شي په ملیونونو خپرونو کې پلټنه وکړي - یوه داسې لاسته راوړنه چې د یو واحد څیړونکي په لاس به په ساده ډول ناممکنه وي.

په پای کې، د معلوماتو د یوځای کولو په برخه کې، د کلینیکي پریکړې ملاتړ سیسټم (CDSS) په توګه د AI کارول معرفي شول چې د ژور دماغ محرک د کارولو لپاره د مثال په توګه غوره و. د عملیاتي پلان کولو څخه د ناروغ اناتومي د 7T MR امیجنگ په کارولو سره د هدف ښه کولو لپاره د AI ځواک لرونکي اتومات الګوریتمونو پورې چې د کلینیکي ګټې او اړخیزو اغیزو پروفایلونو پراساس تنظیمات تنظیم کړي، ډاکټر وایولنټ وړاندې کړه چې څنګه مصنوعي ذهانت د پاملرنې په څو برخو کې د ژور دماغ محرک ښه کولو لپاره قوي ژمنه لري.

آیا مصنوعي ذهانت کولی شي د PAS په سیمه کې د شمال او جنوب ترمنځ واټن کم کړي؟

وروستۍ لکچر د ډاکټر پیریز-لورټ لخوا وړاندې شو، چې وکولای شول په تیرو دوو لکچرونو کې وړاندې شوي کلیدي نظرونه او د کارونې قضیې مثالونه لنډیز کړي او بحث یو ګام نور هم پرمخ بوځي، د دې په اړه فکرونه وړاندې کړي چې څنګه د مصنوعي ذهانت وسایل کولی شي ډیر یونیفورم لاسرسی، ډیر مساوي پاملرنه، او ډیر متنوع څیړنیز استازیتوب چمتو کړي.

د کلینیکي لیدنو سره چې یوازې د ناروغانو د تجربې د یخنۍ څنډې استازیتوب کوي، هغه بحث وکړ چې څنګه د اغوستلو وړ وسایلو ودې موږ ته اجازه راکړې چې په ریښتیا سره د ناروغانو د حقیقي ژوند تجربې ثبت کړو، د دې وسایلو لږترلږه اته یې اوس د FDA او EMA لخوا تصویب شوي دي. د کمپیوټر لید سیسټمونو کې د مخ پر ودې متخصص په توګه، ډاکټر پیریز-لوریټ بحث وکړ چې څنګه د کمپیوټر لید کولی شي د حرکت اختلالاتو ازموینې معیاري کولو کې مرسته وکړي، په ځانګړي توګه د پارکنسن ناروغۍ په اړه ، چیرې چې د ازموینې دقت ، په ځانګړي توګه د کلینیکي آزموینې پایلو په ترتیب کې ، خورا مهم دی. د کمپیوټر لید په سپیکٹرم کې اضافي راپورته کیدونکي ټیکنالوژي ، لکه د کمپیوټر آډیشن سیسټمونه او د ګرځنده روغتیا "ایپس" ، هم د نوي لارو په توګه معرفي شوي چې AI کولی شي په راتلونکي کې د ناروغانو ارزونې بدل کړي. د 50٪ څخه کم د حرکت اختلالاتو ناروغانو سره چې په شمالي او سویلي امریکا دواړو کې د حرکت اختلالاتو متخصص ته لاسرسی لري ، د ډاکټر پیریز - لورټ د کور پیغامونو څخه یو دا و چې د مصنوعي ذهانت وسایل د لاسرسي تشې د بندولو وړتیا لري او زموږ د ناروغانو پاملرنه ښه کړو.

د عمومي غونډې عمومي پیغام دا وو چې مصنوعي ذهانت د کلینیکي قضاوت ځای ناستی نه دی، بلکې دا یوه وسیله ده چې یوازې هغه وخت ګټوره ده کله چې په احتیاط سره رامینځته شي، په مسؤلیت سره وکارول شي، او په انتقادي ډول تشریح شي. غونډې ټینګار وکړ چې د مصنوعي ذهانت سیسټمونه باید په فعاله توګه د غیر فعال کارولو پرځای په فعاله توګه وپیژندل شي، دا چې کلینیکي تخصص لاهم د دوی پراختیا او اعتبار ته لارښوونه کولو لپاره اړین دی، او دا چې عدالت باید په مختلفو روغتیایی سیسټمونو کې د دې ټیکنالوژیو کارولو پرمهال لومړیتوب وي. ډاډ ترلاسه کول چې د مصنوعي ذهانت روزنې ډیټاسیټونه متنوع نفوس شامل دي د تعصب څخه مخنیوي او د ډیری سویلي امریکا هیوادونو نفوس په ګډون د کم استازیتوب شوي سیمو کې د مصنوعي ذهانت وسیلو د تطبیق ساتلو لپاره به اړین وي.

په پای کې، د حرکت اختلالاتو کې د مصنوعي ذهانت راتلونکی به نه یوازې پدې پورې اړه ولري چې ټیکنالوژي څومره ښه کار کوي، بلکې د هغو کلینیکانو او څیړونکو معیارونو، حساب ورکولو او اهدافو پورې هم اړه لري چې د هغې کارول غوره کوي.