1- ، ناظر فنی و سرپرست بخش تحقیق و توسعه 2- گروه هماتولوژی، دانشکده پیراپزشکی، دانشگاه علوم پزشکی بوشهر، بوشهر
چکیده: (13 مشاهده)
شناسایی و تمایز لکوسیتها یکی از اساسیترین اقدامات در ارزیابی وضعیت هماتولوژیک افراد به شمار میرود. تغییر در تعداد یا مورفولوژی لکوسیتها میتواند نشانه طیف وسیعی از بیماریها، از عفونتهای ساده تا بدخیمیهای خونی مانند لوسمی، باشد. روشهای سنتی مبتنی بر بررسی میکروسکوپی اسمیر خون محیطی، علیرغم ارزش تشخیصی بالا، با محدودیتهایی نظیر زمانبر بودن، وابستگی به مهارت اپراتور و تکرارپذیری محدود مواجه هستند. در سالهای اخیر، پیشرفتهای چشمگیر در حوزه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، افقهای جدیدی در خودکارسازی این فرآیند گشوده است. ادغام هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در طبقه بندی لکوسیتها، انقلابی در هماتولوژی ایجاد کرده است. از الگوریتمهای کلاسیک بخش بندی و روشهای استخراج ویژگی تا مدلهای یادگیری عمیق مانند U-Net، Mask R-CNNو DeepLabV3+، که دقت تشخیص در آنها به طور قابل توجهی افزایش یافته است. مهمتر از همه، ظهور نسل جدید دستگاههای Smart Cell Counterنشان میدهد که هوش مصنوعی از مرحله تحقیق خارج و به عنوان یک ابزار بالینی قدرتمند و ضروری تثبیت شده است.یافتهها نشان میدهد که اگرچه چالشهایی مانند نیاز به مجموعه دادههای متنوعتر همچنان وجود دارد، هوش مصنوعی با ارائه دقت بالا و کاهش چشمگیر مداخله انسانی، به ابزاری ضروری در هماتولوژی مدرن تبدیل شده است. این فناوری نه تنها زمان و هزینه را کاهش میدهد، بلکه با دقت بالا و تکرارپذیری عالی، مسیر را برای تشخیص زودهنگام و دقیقتر بیماریهای خونی هموار میکند.
