يُستخدم نقل التعلم (Transfer Learning) في المجالات الطبية بشكل واسع من خلال الاستفادة من النماذج المُدرَّبة مسبقًا على مجموعات بيانات ضخمة (مثل صور ImageNet) ثم إعادة توظيفها لتحليل البيانات الطبية التي غالبًا ما تكون محدودة وصعبة الجمع. على سبيل المثال، يمكن استخدامه في تصنيف صور الأشعة السينية (X-ray) والرنين المغناطيسي (MRI) والمقطعية (CT) للكشف المبكر عن الأورام أو الالتهابات، وفي تحليل صور الخلايا لاكتشاف الأمراض النادرة، وأيضًا في معالجة اللغة الطبيعية الطبية (Clinical NLP) مثل تحليل السجلات الطبية الإلكترونية أو الملاحظات السريرية لاستخراج معلومات تشخيصية. هذه الاستراتيجية تقلل الحاجة إلى بيانات ضخمة في المجال الطبي وتُسرّع بناء نماذج دقيقة وفعّالة تساعد الأطباء في التشخيص والدعم السريري.
ا.م.د. علاء طعيمة عبد الكاظم
أستاذ مساعد دكتور في الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق