การประยุกต์ใช้ปัญญาประดิษฐ์เพื่อปรับปรุงการวินิจฉัยโรคหัวใจและปอด

รายงานล่าสุดระบุว่า นักวิทยาศาสตร์ จากศูนย์วิจัยสุขภาพอิเล็กทรอนิกส์ออสเตรเลีย (AEHRC) สังกัดองค์การวิจัย วิทยาศาสตร์ และอุตสาหกรรมแห่งเครือจักรภพ (CSIRO) มุ่งเน้นการผสมผสานระหว่างตัวเข้ารหัสและตัวถอดรหัสที่เหมาะสมที่สุดในการวิเคราะห์ภาพเอกซเรย์ทรวงอก ผลลัพธ์ที่ได้ถือเป็นก้าวสำคัญ โดยมีความแม่นยำในการวินิจฉัยเพิ่มขึ้นถึง 26.9%

“AI มีศักยภาพในการพัฒนาบริการด้าน การดูแลสุขภาพ และโดยเฉพาะอย่างยิ่งในการสนับสนุนบุคลากร ทางการแพทย์ ได้ดียิ่งขึ้น” แอรอน นิโคลสัน หัวหน้าทีมวิจัยกล่าว เขาย้ำว่าความสามารถในการรายงานภาพรังสีวิทยาด้วยตนเองจะช่วยลดภาระงานของแพทย์และส่งเสริมการดูแลผู้ป่วยอย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

การศึกษานี้ไม่เพียงแต่จะแนะนำการผสมผสานระหว่างตัวเข้ารหัสและตัวถอดรหัสเท่านั้น แต่ยังใช้วิธี "warm start" อีกด้วย วิธีนี้ช่วยให้โมเดล AI นำความรู้จากงานก่อนหน้ามาประยุกต์ใช้เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพเมื่อทำงานถัดไป

ความก้าวหน้าทางการแพทย์นำปัญญาประดิษฐ์มาใช้เพื่อปรับปรุงการวินิจฉัยโรคหัวใจและปอด 1 — ภาพประกอบ

นอกจากนี้ การศึกษายังแสดงให้เห็นอีกว่า AI มีความสามารถในการระบุความผิดปกติในปอด เช่น น้ำในช่องเยื่อหุ้มปอด หรือความเสียหายของปอด ได้อย่างแม่นยำ ซึ่งมีความสำคัญอย่างยิ่งในการตรวจจับปัญหาสุขภาพในระยะเริ่มต้น

นี่ไม่เพียงแต่เป็นก้าวสำคัญในแวดวงการแพทย์เท่านั้น แต่ยังเป็นเครื่องพิสูจน์ถึงพลังของปัญญาประดิษฐ์ในการแก้ไขปัญหาสำคัญๆ ของสังคมอีกด้วย ในอนาคต การประยุกต์ใช้ปัญญาประดิษฐ์ในทางการแพทย์มีแนวโน้มที่จะนำมาซึ่งประโยชน์และโอกาสใหม่ๆ มากมาย โดยเฉพาะอย่างยิ่งในสาขาการวินิจฉัยโรคหัวใจและโรคปอด

ก่อนหน้านี้ ในปี 2019 Google ได้พัฒนาแบบจำลองการเรียนรู้เชิงลึกที่มีประสิทธิภาพด้วยการสแกน CT จำนวน 2,763 ครั้ง พวกเขาพบว่าระบบที่ขับเคลื่อนด้วย AI นี้สามารถตรวจจับเนื้องอกปอดขนาดเล็กบางชนิดได้ด้วยแบบจำลอง AUC แบบจำลองนี้มีประสิทธิภาพสูงกว่าเครื่องเอกซเรย์ถึง 6 เท่า ในกรณีที่ภาพก่อนหน้าไม่สามารถระบุโรคได้ และมีประสิทธิภาพเทียบเท่าเครื่องเอกซเรย์เมื่อภาพเหล่านั้นระบุโรคได้

ด้วยความก้าวหน้าดังกล่าว สำหรับสาขาการแพทย์ การผสมผสานระหว่างปัญญาประดิษฐ์และการถ่ายภาพรังสีเอกซ์ไม่เพียงแต่เป็นความก้าวหน้าครั้งสำคัญเท่านั้น แต่ยังเป็นเครื่องมืออันทรงพลังที่จะช่วยปรับปรุงการดูแลสุขภาพและลดแรงกดดันในการทำงานของผู้เชี่ยวชาญทางการแพทย์อีกด้วย

แหล่งที่มา