شفقنا – محققان در حال ساخت ابزارهای نوآورانه‌ای با کمک هوش‌مصنوعی هستند که به بیماران کمک می‌کند تا سطح قند خون را با دقت بیشتری پیش‌بینی کنند، بدون آنکه حریم خصوصی داده‌های حساس سلامت آن‌ها به خطر افتد. این رویکرد پیشرفته می‌تواند نحوه نظارت و مدیریت بی‌درنگ وضعیت افراد مبتلا به دیابت را دگرگون سازد.
به گزارش سرویس ترجمه شفقنا، دیابت، چالشی روزمره برای بخش بزرگی از انسان‌ها است که مستلزم ردیابی دقیق مصرف غذا، زمان‌بندی داروها و فعالیت بدنی است. هرگونه اشتباه در این مدیریت می‌تواند به مشکلات جدی سلامتی منجر شود؛ از این رو، توسعه ابزارهای پیش‌بینی بهتر، بخش حیاتی مراقبت مؤثر از دیابت است که حالا در مسیر دستیابی است.
در قلب این فناوری نوآورانه، روشی به نام یادگیری متعهد قرار دارد. این تکنیک پیشرفته به مدل‌های هوش مصنوعی (AI) اجازه می‌دهد تا در چندین دستگاه بیماران (مانند تلفن‌های هوشمند یا حسگرهای پوشیدنی) آموزش ببینند، بدون اینکه نیاز به ارسال هرگونه داده شخصی به یک سرور مرکزی باشد.
این تنظیمات برای حوزه سلامت، جایی که حریم خصوصی داده‌ها از اهمیت بالایی برخوردار است، ایده‌آل است. سیستم‌های اولیه یادگیری متعهد اغلب در تطبیق با تفاوت‌های فردی بیماران، مانند الگوهای غذایی، سطح فعالیت یا واکنش به انسولین، با مشکل مواجه بودند.
برای غلبه بر این چالش، تیم تحقیقاتی به ابتکار عمل دست زد و بیماران را بر اساس سطوح مصرف کربوهیدرات (مانند قند و نشاسته) گروه‌بندی کرد. ایده پشت این رویکرد ساده اما مؤثر است: افرادی که به شیوه‌های مشابهی غذا می‌خورند، معمولاً الگوهای گلوکز مشابهی نیز از خود نشان می‌دهند. با آموزش هوش مصنوعی بر اساس این رفتارهای گروه‌بندی‌شده، مدل در ارائه پیش‌بینی‌های شخصی‌سازی‌شده قند خون کارآمدتر شد.
برای آزمایش رویکرد خود، تیم تحقیقاتی دو مدل یادگیری ماشین را با استفاده از داده‌های تولید شده از یک شبیه‌ساز دیابت نوع ۱ مورد تأیید سازمان غذا و داروی ایالات متحده (FDA) ارزیابی کرد. با انباشت داده‌های شبیه‌سازی‌شده، دقت مدل به طور پیوسته بهبود یافت.
نکته قابل توجه اینجاست که حتی با ورودی‌های محدود، این سیستم قادر به ساخت مدل‌های شخصی‌سازی‌شده بود – یک مزیت کلیدی برای بیماران تازه‌تشخیص‌داده‌شده یا کسانی که به تازگی شروع به استفاده از ابزارهای دیجیتال برای مدیریت مراقبت‌های خود کرده‌اند.
سیستم‌های هوش مصنوعی سنتی معمولاً به جمع‌آوری مقادیر زیادی داده در یک مکان مرکزی نیاز دارند، که می‌تواند خطرات امنیتی و حریم خصوصی را، به‌ویژه هنگام سروکار داشتن با اطلاعات حساس سلامت، به همراه داشته باشد. در مقابل، یادگیری متعهد یک راه‌حل کارآمد را ارائه می‌دهد. این سیستم داده‌های شخصی را روی دستگاه هر فرد نگه می‌دارد – مانند تلفن یا حسگر پوشیدنی – و تنها یادگیری مدل را به اشتراک می‌گذارد، نه خود داده‌های خام را.
این ویژگی حیاتی، ضمن حفاظت از حریم خصوصی بیمار، به سیستم اجازه می‌دهد تا در طول زمان بهبود یابد.
در بلندمدت، محققان امیدوارند این رویکرد شخصی‌سازی‌شده و حافظ حریم خصوصی هوش مصنوعی را به سایر بیماری‌های مزمن مانند بیماری قلبی یا آسم نیز گسترش دهند، جایی که مراقبت‌های فردی به همان اندازه مهم است.
این خبر را اینجا ببینید.
source