بهبود فرایند های تشخیصی و پیشگیری سرطان حیوانات با هوش مصنوعی و فناوری های نوین: پیشرفت ها، چالش ها و چشم انداز آینده
کلمات کلیدی:
هوش مصنوعی, سرطان در حیوانات و یادگیری ماشین در سرطانچکیده
با ظهور هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق و تحول فناوری ها در حیطه پزشکی- دامپزشکی ، انقلابی بزرگ در تشخیص و پیشگیری از سرطان حیوانات ایجاد شده است. این فناوریهای پیشرفته با تحلیل دادههای کلان زیستی، پردازش تصاویر پزشکی و بررسی اطلاعات ژنتیکی، دقت و سرعت تشخیص سرطان را به سطوح بیسابقهای رساندهاند. مدلهای یادگیری عمیق نهتنها قادر به شناسایی نشانههای اولیه سرطان در تصاویر پزشکی با دقتی فراتر از روشهای سنتی هستند، بلکه با پردازش زبان طبیعی، امکان تحلیل هوشمند پروندههای پزشکی و بیوپسی مجازی را نیز فراهم کردهاند. در عین حال، توسعه و پذیرش این فناوریها با چالشهایی از جمله کیفیت و یکپارچگی دادهها، تفسیرپذیری مدلهای هوش مصنوعی و ملاحظات اخلاقی و حریم خصوصی همراه است. این مقاله با بررسی آخرین پیشرفتها، موانع موجود و چشمانداز آینده، مسیر بهرهگیری از هوش مصنوعی در مقابله با سرطان حیوانات را ترسیم میکند و نشان میدهد که چگونه این فناوریها میتوانند انقلابی در حوزه سلامت دامپزشکی ایجاد کنند.
دانلودها
مراجع
Alshammari, A. H., Oshiro, T., Ungkulpasvich, U., Yamaguchi, J., Morishita, M., Khdair, S. A., Hatakeyama, H., Hirotsu, T., & di Luccio, E. (2025). Advancing Veterinary Oncology: Next-Generation Diagnostics for Early Cancer Detection and Clinical Implementation. Animals, 15(3), 389.
Bhinder, B., Gilvary, C., Madhukar, N. S., & Elemento, O. (2021). Artificial intelligence in cancer research and precision medicine. Cancer discovery, 11(4), 900-915.
Bi, W. L., Hosny, A., Schabath, M. B., Giger, M. L., Birkbak, N. J., Mehrtash, A., Allison, T., Arnaout, O., Abbosh, C., & Dunn, I. F. (2019). Artificial intelligence in cancer imaging: clinical challenges and applications. CA: a cancer journal for clinicians, 69(2), 127-157.
Farina, E., Nabhen, J. J., Dacoregio, M. I., Batalini, F., & Moraes, F. Y. (2022). An overview of artificial intelligence in oncology. Future science OA, 8(4), FSO787.
Guitian, J., Arnold, M., Chang, Y., & Snary, E. (2023). Applications of machine learning in animal and veterinary public health surveillance. Rev. Sci. Tech, 42, 230-241.
Half, E., Ovcharenko, A., Shmuel, R., Furman-Assaf, S., Avdalimov, M., Rabinowicz, A., & Arber, N. (2024). Non-invasive multiple cancer screening using trained detection canines and artificial intelligence: a prospective double-blind study. Scientific Reports, 14(1), 28204.
Huang, S., Yang, J., Fong, S., & Zhao, Q. (2020). Artificial intelligence in cancer diagnosis and prognosis: Opportunities and challenges. Cancer letters, 471, 61-71.
Khandakar, S., Al Mamun, M., Islam, M., Hossain, K., Melon, M., & Javed, M. (2024). Unveiling early detection and prevention of cancer: Machine learning and deep learning approaches. Educational Administration: Theory and Practice, 30(5), 14614-14628.
Sebastian, A. M., & Peter, D. (2022). Artificial intelligence in cancer research: trends, challenges and future directions. Life, 12(12), 1991.
