دکتری ژنتیک پزشکی، دانشیار، مرکز تحقیقات سرطان، دانشگاه علوم پزشکی شهرکرد، شهرکرد، ایران
چکیده: (83 مشاهده)
مقدمه: با گسترش فناوری‌های توالی‌یابی نسل جدید (NGS) و تحلیل داده‌های اُمیک، آموزش ژنتیک وارد مرحله‌ای نوین شده که با حجم بالای داده‌های پیچیده سروکار دارد. در این شرایط، روش‌های سنتی آموزشی کارآمدی خود را از دست داده‌اند. بهره‌گیری از هوش مصنوعی (AI) و انفورماتیک زیستی می‌تواند به‌عنوان راهکاری نوآورانه، آموزش ژنتیک را به سطحی تعاملی، داده‌محور و تحلیل‌محور ارتقاء دهد. ضرورت این مطالعه در پاسخ به نیاز روزافزون به آموزش‌های داده‌محور و تحلیلی در حوزه ژنتیک است. با توجه به حجم عظیم داده‌های ژنومی و پیچیدگی تحلیل‌های مورد نیاز، استفاده از ابزارهای AI و انفورماتیک زیستی می‌تواند به‌عنوان راه‌حلی مؤثر در ارتقاء کیفیت آموزش و پژوهش در این حوزه عمل کند. هدف این مطالعه نقش مؤثر هوش مصنوعی و بیوانفورماتیک پیشرفته در بالابردن کیفیت آموزش ژنتیک نوین می‌باشد.
روش کار: این مطالعه به‌صورت یک مرور روایتی (narrative review) انجام شده است. منابع علمی منتشرشده در پایگاه‌های PubMed، Scopus و Web of Science همچنین موتور جستجوگر Google scholar بین سال‌های 2005 تا 2025 مورد بررسی قرار گرفتند. مقالات مرتبط با کاربرد AI و انفورماتیک در آموزش ژنتیک انتخاب و تحلیل محتوایی شدند.
یافته‌ها: نتایج مرور نشان دادند که ابزارهای مبتنی بر AI، از جمله الگوریتم‌های یادگیری ماشین، مدل‌های زبانی ژنومی و سیستم‌های آموزش تطبیقی، نقش چشمگیری در شخصی‌سازی آموزش، شبیه‌سازی فرآیندهای زیستی، و تحلیل واریانت‌های ژنتیکی ایفا می‌کنند. همچنین، آموزش مهارت‌های عملی در انفورماتیک زیستی شامل کار با پایگاه‌های داده ژنتیکی، نرم‌افزارهای تحلیلی، برنامه‌نویسی زیستی و آمار زیستی کاربردی، موجب توانمندسازی دانشجویان در تحلیل داده‌های پیچیده ژنومی می‌شود. کمبود منابع آموزشی دیجیتال و مربیان متخصص، از چالش‌های کلیدی در مسیر آموزش داده‌محور است.
نتیجه‌گیری: ترکیب هوش مصنوعی و انفورماتیک زیستی با آموزش ژنتیک، می‌تواند به‌عنوان رویکردی نوین برای تربیت متخصصان توانمند در علوم ژنومی عمل کند. توسعه محتواهای بومی‌سازی‌شده، دوره‌های آموزشی مجازی، و سیاست‌گذاری در جهت همگام‌سازی نظام آموزش با پیشرفت‌های فناوری، از راهکارهای مؤثر برای ارتقاء کیفیت آموزش ژنتیک در ایران و کشورهای مشابه است.
روش کار: این مطالعه به‌صورت یک مرور روایتی (narrative review) انجام شده است. منابع علمی منتشرشده در پایگاه‌های PubMed، Scopus و Web of Science همچنین موتور جستجوگر Google scholar بین سال‌های 2005 تا 2025 مورد بررسی قرار گرفتند. مقالات مرتبط با کاربرد AI و انفورماتیک در آموزش ژنتیک انتخاب و تحلیل محتوایی شدند.
یافته‌ها: نتایج مرور نشان دادند که ابزارهای مبتنی بر AI، از جمله الگوریتم‌های یادگیری ماشین، مدل‌های زبانی ژنومی و سیستم‌های آموزش تطبیقی، نقش چشمگیری در شخصی‌سازی آموزش، شبیه‌سازی فرآیندهای زیستی، و تحلیل واریانت‌های ژنتیکی ایفا می‌کنند. همچنین، آموزش مهارت‌های عملی در انفورماتیک زیستی شامل کار با پایگاه‌های داده ژنتیکی، نرم‌افزارهای تحلیلی، برنامه‌نویسی زیستی و آمار زیستی کاربردی، موجب توانمندسازی دانشجویان در تحلیل داده‌های پیچیده ژنومی می‌شود. کمبود منابع آموزشی دیجیتال و مربیان متخصص، از چالش‌های کلیدی در مسیر آموزش داده‌محور است.
نتیجه‌گیری: ترکیب هوش مصنوعی و انفورماتیک زیستی با آموزش ژنتیک، می‌تواند به‌عنوان رویکردی نوین برای تربیت متخصصان توانمند در علوم ژنومی عمل کند. توسعه محتواهای بومی‌سازی‌شده، دوره‌های آموزشی مجازی، و سیاست‌گذاری در جهت همگام‌سازی نظام آموزش با پیشرفت‌های فناوری، از راهکارهای مؤثر برای ارتقاء کیفیت آموزش ژنتیک در ایران و کشورهای مشابه است.
واژه‌های کلیدی: ژنتیک نوین، هوش مصنوعی، آموزش داده‌محور، انفورماتیک زیستی، یادگیری عمیق، تحلیل داده‌های ژنومی
نوع مطالعه: مقاله مروری تشریحی |
موضوع مقاله:
هوش مصنوعی در حوزه سلامت
دریافت: 1404/2/10 | پذیرش: 1404/6/6
دریافت: 1404/2/10 | پذیرش: 1404/6/6
ارسال پیام به نویسنده مسئول
| بازنشر اطلاعات | |
 |
این مقاله تحت شرایط Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License قابل بازنشر است. |
