תלמיד פוליטכני משתמש בבינה מלאכותית כדי לפתור בעיות הזמנות מהתעשייה הרפואית

[מודעה_1]

כשהצטרף למחלקה להנדסת מחשבים באוניברסיטת המדע והטכנולוגיה של האנוי , סון לא חשב שיוכל ליצור כלי שיתמוך באבחון הדמיה עוברית באותו דיוק כמו רופאי האולטרסאונד המובילים בווייטנאם.

בוי ואן סון, בן 23, סיים את לימודיו בהנדסת מחשבים בבית הספר לטכנולוגיית מידע ותקשורת, אוניברסיטת המדע והטכנולוגיה של האנוי, בסוף אוקטובר 2023, עם תואר טוב. הציון הממוצע של סון, 3.3/4, אינו גבוה בהשוואה לרבים מחבריו, אך זוהי התוצאה הצפויה, משום שבנוסף ללימודים, הוא הקדיש את רוב זמנו למחקר מדעי .

"המחקר במעבדה לביו-רפואית, במרכז הבינלאומי לחקר בינה מלאכותית - BK.AI הוא החלק הזכור ביותר מנעוריי במהלך 5 שנות לימודיי בבאך קואה", אמר סון.

כאן, סון השתתף בפרויקטים של מחקר יישומי בינה מלאכותית כדי לפתור מספר בעיות בתעשייה הרפואית , כולל הפרויקט "קביעת שקיפות עורפית עוברית באמצעות תמונות אולטרסאונד" שהוזמן על ידי בית החולים האוניברסיטאי לרפואה של האנוי. פרויקט זה סייע לסון לזכות בפרס השני בתחרות המחקר המדעי לסטודנטים של אוניברסיטת המדע והטכנולוגיה של האנוי ובפרס המצגת המצוינת ביום ההגנה על עבודת הגמר שלו.

בוי ואן סון. צילום: דונג טאם — בוי ואן סון. צילום: *דונג טאם*

סון היה תלמיד בבית ספר כפרי במחוז קוואנג שואנג, במחוז טאנה הואה. לאחר שהתקבל לתואר בהנדסת מחשבים באוניברסיטת המדע והטכנולוגיה של האנוי בשנת 2018, סון דמיין את עצמו ללמוד על חומרה ותוכנה כאחד, וליצור אתרי אינטרנט ואפליקציות עליהם חלם בעבר.

בשנה השנייה לחייו, כשהכיר את שיטת הלמידה בפוליטכני, למד סון על בינה מלאכותית (AI) והשתתף במחקר מדעי. כיוון שונה מחבריו בקבוצה, והוא לא למד נושאים הקשורים לבינה מלאכותית, גרמו לבן קשיים רבים.

הצעיר התחיל עם כמה קורסי בינה מלאכותית בחינם בבית הספר, לאחר מכן חיפש קורסים נוספים באינטרנט בנושא בינה מלאכותית, מדעי נתונים ולמידה עמוקה, ושילב עבודה בחברה יפנית כמתמחה בתחום הבינה המלאכותית.

שנה לאחר מכן, כשהיה בטוח יותר במה שלמד, הגיש סון מועמדות להצטרף למעבדת הביו-אינפורמטיקה של בית הספר. כאן, למד סון על בעיות מעשיות בתחום הרפואי כגון פענוח גנים, שימוש בבינה מלאכותית לחיזוי תרופות מתאימות למחלות מסוימות... בנוסף לידע על בינה מלאכותית, סון היה צריך ללמוד ידע ביו-רפואי נוסף כגון פענוח רצפי גנים, DNA, mRNA, נהלי בדיקת PCR...

בשנת 2022, ד"ר נגוין הונג קוואנג, ראש המחלקה למחקר ביו-רפואי באינפורמטיקה, אוניברסיטת המדע והטכנולוגיה של האנוי, קיבל הזמנה מבית החולים האוניברסיטאי לרפואה של האנוי לפתח שיטה לקביעה אוטומטית של רוחב שקיפות העורף העוברית באמצעות תמונות אולטרסאונד דו-ממדיות, המסייעת באבחון מומים מולדים בעובר לפני הלידה.

כאשר קיבל את הנושא, מר קוואנג חשב מיד על סון משום שראה שהסטודנט שלו נלהב ממחקר וטוב בעיבוד תמונה. הוא סיפר שבתחילת שנתו השנייה ללימודיו, סון ביצע בעיית עיבוד תמונה על זיהוי פאנלים סולאריים פגומים מתמונות שצולמו על ידי רחפנים.

"כאשר בית החולים האוניברסיטאי לרפואה של האנוי הציע נישואין, הנחיתי את המשימה לסון, למרות שידעתי שזו בעיה קשה", אמר מר קוואנג.

בן סיפר שבהתחלה היה די מבולבל כי לא ידע מהי שקיפות עורפית או שקיפות עורפית, ומה מטרת המדידה הזו. לאחר שקיבל הדרכה מהמורה, תמיכה מהרופאים, והקרנת סרטוני אולטרסאונד של עוברים כדי להבין את תהליך האולטרסאונד, ולמידה בכוחות עצמו, בן הבין את משמעות הנושא הזה.

"שקיפות עורפית היא אזור של נוזלים המצטברים מאחורי צוואר העובר, ומופיעים משבועות 11 עד 14 להריון. אם רוחב שקיפות העורפית גדול מ-3 מ"מ, העובר נמצא בסיכון לתסמונת דאון ולמומים מולדים רבים אחרים", הסבירה סון.

קביעת רוחב שקיפות העורף מסייעת לרופאים לאבחן מוקדם אנומליות עובריות, ובכך לספק ייעוץ לאם. עם זאת, בטכניקות הנוכחיות, הדבר נעשה באופן ידני על ידי רופאים מומחים ביותר. טכניקה זו תלויה במספר גורמים סובייקטיביים של הרופא, וייתכן שתגרום לטעויות רבות.

תוצאות מדידת שקיפות עורפית העובר מתמונות אולטרסאונד, באמצעות מודלים של בינה מלאכותית. תמונה: תווים מסופקים — תוצאות מדידת שקיפות עורפית העובר מתמונות אולטרסאונד, באמצעות מודלים של בינה מלאכותית. תמונה: *תווים מסופקים*

לאחר שקיבל מערך נתונים של עד אלפי תמונות אולטרסאונד עוברי, נתקל הבן בקשיים בהתחלה. הוא ניסה כמה מודלים מתקדמים של עיבוד תמונה אך התוצאות לא היו חיוביות. הצעיר לא הצליח למצוא כיוון ספציפי, ובמשך 2-3 שבועות לא ידע מה לדווח למורה שלו, ולכן היה תחת לחץ.

לאחר מכן, סון שיתף את הדברים באומץ עם המדריך שלו וקיבל הצעות רבות. סון יישם את ההצעות הללו, התייעץ עם מחקרים אחרים בעולם, וניסה מודלים רבים שוב ושוב.

כתוצאה מכך, מודל הבינה המלאכותית שחקר סון מסייע בחישוב שקיפות העורף באמצעות תמונות אולטרסאונד תוך כ-5 שניות, מה שגורם לרופאים למדוד פעמים רבות מבלי לבזבז זמן רב. אתר האינטרנט והאפליקציה המשלבים את מודל הבינה המלאכותית שנבנה על ידי סון גם עוזרים להם לקבל בסיס רב יותר לאבחון העובר או להשתמש בו לבדיקות לאחר מכן, ובכך למזער שגיאות במהלך תהליך האולטרסאונד.

לדברי נציג מאוניברסיטת המדע והטכנולוגיה של האנוי, הגורם המזמין העריך כי לתוצאות המחקר של סון יש פוטנציאל ליישום בפועל ושקל לכלול אותן בתהליך שלאחר הביקורת.

"זה נושא, אבל יש בו כנראה כמעט 20 תת-בעיות והרבה עבודה לטפל בו. סון היה מאוד חרוץ וסיים אותו היטב, ויצר כלי תמיכה שנותן תוצאות בדיוק זהה לאבחון של רופאי האולטרסאונד המובילים בווייטנאם", אמר מר קוואנג. שני המורים השלימו מאמר בנושא זה ושלחו אותו לכתב העת הבינלאומי של Biomedical Information.

סון, שעובד כיום כמהנדס מדעי נתונים ב-VNPT, תמיד אסיר תודה על הזמן שהקדיש למחקר מדעי במהלך שנותיו באוניברסיטה. בנושא קביעת שקיפות העורף של העובר, סון מקווה שהאתר והאפליקציה שבנה יהיו בשימוש נרחב, ויביאו תוצאות טובות לקהילה.

דונג טאם

[מודעה_2]
קישור למקור