Những tiến bộ trong Trí tuệ nhân tạo trong Chăm sóc sức khỏe – Điểm nhấn từ Nathan Wang

Trí tuệ nhân tạo đang nhanh chóng trở thành một trong những yếu tố quan trọng trong những tiến bộ trong ngành chăm sóc sức khỏe. Trước RE•WORK – Hội nghị thượng đỉnh Trí tuệ nhân tạo trong Chăm sóc sức khỏe Boston, chúng tôi đã hỏi Nathan Wang – Nghiên cứu viên Học sâu/Hình ảnh Y tế tại Đại học Johns Hopkins về suy nghĩ của ông về chủ đề này. Dưới đây là những gì ông đã nói:

Ông nghĩ gì là tiến bộ quan trọng nhất cho Trí tuệ nhân tạo trong chăm sóc sức khỏe?

Trong những năm gần đây, lĩnh vực này đã đạt được những bước tiến lớn trong khả năng giải thích mô hình. Là một nhà nghiên cứu, việc có thể trực giác nắm bắt được “lý do” đằng sau trí tuệ nhân tạo của chúng tôi giúp chúng tôi xây dựng các mô hình mạnh mẽ và chính xác hơn. Hy vọng rằng các nhà lâm sàng và bệnh nhân sẽ cuối cùng có thể có thêm niềm tin vào các hệ thống trí tuệ nhân tạo này.

Ông nghĩ gì sẽ là thành tựu vĩ đại nhất của Trí tuệ nhân tạo cho chăm sóc sức khỏe và kết quả bệnh nhân?

Tôi nghĩ rằng thành tựu vĩ đại nhất của Trí tuệ nhân tạo vẫn còn trong tương lai. Tôi cảm thấy rằng khi di truyền học sâu và radionics trở nên quan trọng hơn, Trí tuệ nhân tạo sẽ đóng vai trò lớn hơn nhiều so với ngày nay.

Ông có thể chia sẻ một số thành tựu gần đây từ một dự án Trí tuệ nhân tạo mà ông đang làm việc?

Công việc của tôi tại Johns Hopkins liên quan đến phân tích hình ảnh dựa trên học sâu trong quá trình phẫu thuật, đặc biệt là phân biệt giữa mô ung thư và mô không ung thư trong vỏ não của con người từ hình ảnh tomography quang học (OCT). Một thách thức lớn mà tôi gặp phải là thiết kế một mô hình trí tuệ nhân tạo tổng quát hóa tốt cho dữ liệu từ bệnh nhân ngoài tập dữ liệu đào tạo. Mặc dù mạng lưới sâu sắc xuất sắc trong việc trích xuất các mẫu ẩn, nhưng các mẫu dễ học nhất không phải lúc nào cũng chính xác. Do đó, điều quan trọng là phải sử dụng các phương pháp chuẩn hóa và biến đổi dữ liệu khác nhau. Trong dự án của tôi, tôi đã tìm thấy kết cấu hình ảnh rất hữu ích trong một lược đồ học tập tập thể, vì vậy chúng tôi có cả học sâu và kỹ thuật nhận dạng mẫu cổ điển cùng làm việc với nhau.

Làm thế nào Trí tuệ nhân tạo sẽ được tích hợp vào quy trình lâm sàng trong 5 đến 10 năm tới? Những xu hướng tương lai nào sẽ xuất hiện vào thời điểm đó?

Tôi thấy Trí tuệ nhân tạo sẽ hỗ trợ ngày càng nhiều cho các chuyên gia trong quy trình lâm sàng từ chẩn đoán đến điều trị. Trí tuệ nhân tạo đã chứng minh được khả năng không chỉ chẩn đoán và sàng lọc sớm mà còn dự đoán tiên lượng lâu dài. Bằng cách tham gia vào điều trị kịp thời, điều trị có thể được thực hiện chính xác và hiệu quả hơn với Trí tuệ nhân tạo, mọi người có thể mong đợi sống lâu hơn và khỏe mạnh hơn.

Ông mong đợi điều gì nhất khi phát biểu tại Hội nghị thượng đỉnh Trí tuệ nhân tạo trong Chăm sóc sức khỏe?

Tính liên quan và tác động của Trí tuệ nhân tạo trong chăm sóc sức khỏe rõ ràng được phản ánh trong bảng diễn giả chuyên gia ấn tượng từ các ngành công nghiệp và nền tảng nghiên cứu khác nhau. Tôi mong đợi được học hỏi trực tiếp về tiền phong của Trí tuệ nhân tạo trong các lĩnh vực liền kề với lĩnh vực của mình và tham gia vào các cuộc trò chuyện truyền cảm hứng sẽ ảnh hưởng tích cực đến hướng nghiên cứu của tôi.

Muốn tìm hiểu thêm?

Nathan sẽ phát biểu tại Hội nghị thượng đỉnh Trí tuệ nhân tạo trong Chăm sóc sức khỏe vào ngày 13-14 tháng 10 năm 2022 tại Boston, MA. Hãy tham gia cùng ông và nhiều chuyên gia Trí tuệ nhân tạo/Học máy và Học sâu khác để tìm hiểu thêm về những xu hướng và cơ hội mới nhất trong chăm sóc sức khỏe.

Giấy phép Early Bird kết thúc vào thứ Sáu, ngày 2 tháng 9, vì vậy đặt chỗ của bạn ngay hôm nay.

Sử dụng mã giảm giá: UNITEAI để được giảm 20%.

Để biết thêm thông tin, vui lòng liên hệ [email protected].