ຂໍ້ມູນນີ້ໄດ້ຖືກແບ່ງປັນໂດຍ MSc-Dr. Doan Thi Thanh Nguyet ຈາກໂຮງໝໍ Hoan My Saigon ທີ່ກອງປະຊຸມ ວິທະຍາສາດ ຂອງໂຮງໝໍໃນຫົວຂໍ້ "ວິທີການທີ່ສົມບູນແບບ ແລະ ເຕັກໂນໂລຊີໃໝ່ໃນການແພດທີ່ທັນສະໄໝ" ເຊິ່ງຈັດຂຶ້ນໃນວັນທີ 25 ຕຸລາ.
ອີງຕາມທ່ານໝໍ ປະລິນຍາໂທວິທະຍາສາດ-ດຣ. ດວານ ທິແທງ ຫງວຽດ, ປັນຍາປະດິດ (AI) ໄດ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນເຖິງທ່າແຮງທີ່ໂດດເດັ່ນໃນຫຼາຍຂົງເຂດຂອງພະຍາດຫົວໃຈ. ໃນພະຍາດຫົວໃຈວາຍ, ລະບົບການຮຽນຮູ້ເລິກ PanEcho ຊ່ວຍໃຫ້ການວັດແທກສ່ວນປະກອບຂອງການໄຫຼອອກໂດຍອັດຕະໂນມັດ ແລະ ການກວດຫາພະຍາດຫົວໃຈວາວໄດ້ຢ່າງແມ່ນຍຳທຽບເທົ່າກັບຜູ້ຊ່ຽວຊານ. ອັລກໍຣິທຶມ AI electrocardiogram (AI ECG) ຂອງ Mayo Clinic ກວດຫາຄວາມຜິດປົກກະຕິຂອງຫ້ອງລຸ່ມຊ້າຍທີ່ບໍ່ມີອາການຈາກ ECGs ເສັ້ນດ່ຽວ, ເປີດໂອກາດໃຫ້ການກວດຫາພະຍາດຫົວໃຈວາຍຈາກໄລຍະໄກໄດ້.
ໃນພະຍາດຫຼອດເລືອດຫົວໃຈຕີບ, ການວິນິດໄສພະຍາດຫຼອດເລືອດຫົວໃຈຕີບດ້ວຍ AI (Cleerly ISCHEMIA), ທີ່ໄດ້ຮັບການອະນຸມັດຈາກອົງການອາຫານແລະຢາຂອງສະຫະລັດ (FDA), ສາມາດວັດແທກປະລິມານຂອງແຜ່ນ atherosclerotic ແລະຄາດຄະເນການຂາດເລືອດໃນກ້າມຊີ້ນຫົວໃຈ. ໃນສະຖານະການສຸກເສີນ, ລະບົບ RAPIDx AI ຊ່ວຍໃນການຈັດການອາການເຈັບໜ້າເອິກ, ປັບປຸງການຍຶດໝັ້ນກັບຄຳແນະນຳການປິ່ນປົວ. AI ຍັງປັບປຸງການກວດພົບພະຍາດຫົວໃຈເຕັ້ນຜິດປົກກະຕິຜ່ານ ECG ປົກກະຕິ ຫຼື ອຸປະກອນທີ່ສວມໃສ່ໄດ້ (Apple Watch, AliveCor). ນອກຈາກນັ້ນ, ໃນພະຍາດຄວາມດັນເລືອດສູງ, ຮູບແບບການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກຊ່ວຍໃຫ້ສາມາດກວດພົບພະຍາດຄວາມດັນເລືອດສູງແບບປິດບັງ, ພະຍາດຄວາມດັນເລືອດສູງຂັ້ນສອງ, ການຄາດຄະເນເຫດການຫົວໃຈແລະຫຼອດເລືອດ, ແລະການກໍານົດກຸ່ມຄົນເຈັບທີ່ໄດ້ຮັບຜົນປະໂຫຍດຈາກການປິ່ນປົວແບບຮຸກຮານ.
ເຖິງຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ສິ່ງທ້າທາຍໃນການນຳໃຊ້ AI ລວມມີອຸປະສັກທີ່ສຳຄັນເຊັ່ນ: ອະຄະຕິຂອງຂໍ້ມູນ, ການຂາດຫຼັກຖານ, ການຕີຄວາມໝາຍທີ່ຈຳກັດ, ແລະ ການບໍ່ມີຂອບກົດໝາຍທີ່ຊັດເຈນ. ຍິ່ງໄປກວ່ານັ້ນ, ການເພິ່ງພາ AI ຫຼາຍເກີນໄປອາດຈະເຮັດໃຫ້ທັກສະທາງດ້ານການແພດຂອງແພດຫຼຸດລົງ, ໃນຂະນະທີ່ຄວາມປອດໄພຂອງຂໍ້ມູນ ແລະ ຄວາມເປັນສ່ວນຕົວຂອງຄົນເຈັບຍັງຄົງເປັນສິ່ງທ້າທາຍທີ່ສຳຄັນ.
“ປັນຍາປະດິດ (AI) ກຳລັງກ້າວໄປສູ່ຮູບແບບການຮຽນຮູ້ຫຼາຍຮູບແບບ ເຊິ່ງລວມເອົາ ECG, ການຖ່າຍພາບ ແລະ ຂໍ້ມູນທາງພັນທຸກໍາ ເພື່ອຄາດຄະເນຄວາມສ່ຽງຕໍ່ຫົວໃຈ ແລະ ຫຼອດເລືອດໄດ້ຢ່າງຖືກຕ້ອງຫຼາຍຂຶ້ນ. ອຸປະກອນທີ່ໄດ້ຮັບການອະນຸມັດຈາກ FDA, ເຄື່ອງມື telehealth ແລະ ເຄື່ອງຈຳລອງຄົນເຈັບດິຈິຕອນ ສັນຍາວ່າຈະຂະຫຍາຍການນຳໃຊ້ໃນການປະຕິບັດດ້ານການແພດພາຍໃນ,” MSc-Dr. Doan Thi Thanh Nguyet ກ່າວ.
ໃນງານປະຊຸມຄັ້ງນີ້, ດຣ. ກາວຮຸ່ງຟອງ, ຫົວໜ້າພະແນກກວດກະເພາະອາຫານ ແລະ ລຳໄສ້, ໄດ້ກ່າວວ່າ AI ສາມາດຊ່ວຍກວດຫາຕຸ່ມນ້ອຍໆ, ຕຸ່ມເນື້ອ, ຫຼື ມະເຮັງໄລຍະຕົ້ນໆທີ່ຕາມະນຸດອາດຈະເບິ່ງຂ້າມ. ນອກເໜືອໄປຈາກການກວດພົບ, AI ຍັງຊ່ວຍໃນການຈັດປະເພດລັກສະນະຂອງຕຸ່ມ, ຊ່ວຍໃຫ້ແພດຕັດສິນໃຈການປິ່ນປົວຢ່າງຖືກຕ້ອງ. ນອກຈາກນັ້ນ, AI ຍັງປະກອບສ່ວນເຂົ້າໃນການມາດຕະຖານຂັ້ນຕອນການກວດກະເພາະອາຫານ ແລະ ລຳໄສ້, ປັບປຸງຄຸນນະພາບຂອງຮູບພາບ, ຫຼຸດຜ່ອນເວລາໃນການປິ່ນປົວ, ແລະ ສະໜັບສະໜູນການຝຶກອົບຮົມຜູ້ຊ່ຽວຊານໜຸ່ມ.
ອີງຕາມທ່ານດຣ. ຫງວຽນຫືວຖິ້ງ ຈາກພະແນກການຖ່າຍພາບວິນິດໄສ, ເທັກໂນໂລຢີ AI ຈະວິເຄາະຮູບພາບ CT ໂດຍອັດຕະໂນມັດ, ຄົ້ນຫາ ແລະ ວັດແທກກ້ອນເນື້ອໃນປອດດ້ວຍຄວາມແມ່ນຍຳສູງ, ແລະ ຮອງຮັບການຈັດປະເພດຕາມມາດຕະຖານ Lung-RADS (ລະບົບກວດຫາມະເຮັງປອດ), ຊ່ວຍໃຫ້ການປະເມີນຂັ້ນຕອນທີ່ຊັດເຈນ ແລະ ສອດຄ່ອງ. ດ້ວຍຄວາມສາມາດໃນການປຽບທຽບຮູບພາບໂດຍກົງຈາກການສະແກນກ່ອນໜ້ານີ້ ແລະ ຕໍ່ມາ, ຊອບແວບໍ່ພຽງແຕ່ຊ່ວຍໃຫ້ຕິດຕາມກວດກາການປ່ຽນແປງຂອງຂະໜາດ ຫຼື ຮູບຮ່າງເທົ່ານັ້ນ ແຕ່ຍັງອັບເດດອັດຕາການເຕີບໂຕ ແລະ ດັດຊະນີການເຕີບໂຕໂດຍອັດຕະໂນມັດ, ຊ່ວຍປະຢັດເວລາຂອງທ່ານໝໍ, ປັບປຸງຄວາມໜ້າເຊື່ອຖື, ແລະ ຊ່ວຍໃຫ້ພວກເຂົາສາມາດສຸມໃສ່ການຕັດສິນໃຈທາງດ້ານການແພດໄດ້ຫຼາຍຂຶ້ນ.
ກອງປະຊຸມວິທະຍາສາດປະຈຳປີ 2025 ຂອງໂຮງໝໍ, ພາຍໃຕ້ຫົວຂໍ້ "ວິທີການທີ່ຄົບຖ້ວນ ແລະ ເຕັກໂນໂລຊີໃໝ່ໃນການແພດທີ່ທັນສະໄໝ," ໄດ້ນຳສະເໜີຫົວຂໍ້ການຄົ້ນຄວ້າຢ່າງເລິກເຊິ່ງ 31 ຫົວຂໍ້ ເຊິ່ງກວມເອົາຫຼາຍຂົງເຂດທີ່ສຳຄັນເຊັ່ນ: ພະຍາດຫົວໃຈ, ພະຍາດກະເພາະອາຫານ, ການຜ່າຕັດດ້ວຍກ້ອງສ່ອງ, ການຜ່າຕັດກະດູກ - ກະດູກສັນຫຼັງ, ພະຍາດລະບົບປະສາດ - ເສັ້ນເລືອດໃນສະໝອງຕີບ, ການຖ່າຍພາບວິນິດໄສ, ພະຍາດມະເຮັງ, ການດູແລສຸຂະພາບແບບສຸມ, ພະຍາດທາງເດີນປັດສະວະ, ໂພຊະນາການ, ການພະຍາບານ, ແລະອື່ນໆ.
ຕາມທ່ານໝໍ ຫງວຽນຫງອກບາວລອງ, ຜູ້ອຳນວຍການໂຮງໝໍຮວ່ານມີໄຊງ່ອນ, ກອງປະຊຸມໄດ້ສະໜອງທັດສະນະວິທະຍາສາດຫຼາຍດ້ານ, ເຊິ່ງເປັນຜົນມາຈາກການນຳໃຊ້ຄວາມຮູ້ທາງການແພດ ແລະ ເຕັກໂນໂລຊີທີ່ທັນສະໄໝໃນກິດຈະກຳການວິນິດໄສ ແລະ ການປິ່ນປົວຂອງໂຮງໝໍ.
ແຫຼ່ງຂໍ້ມູນ: https://www.sggp.org.vn/ai-trong-y-te-van-con-nhieu-thach-thuc-post819919.html
(0)