Y tế
Những Tiến Bộ Mới Trong Trí Tuệ Nhân Tạo Cho Sử Dụng Lâm Sàng
Các nhà nghiên cứu từ Radboudumc đã giúp thúc đẩy trí tuệ nhân tạo (AI) trong môi trường lâm sàng sau khi chứng minh cách AI có thể chẩn đoán các vấn đề tương tự như một bác sĩ, đồng thời cũng chỉ ra cách nó đạt được chẩn đoán. AI đã đóng vai trò trong môi trường này, được sử dụng để nhanh chóng phát hiện các bất thường có thể được dán nhãn là bệnh bởi các chuyên gia.
Trí Tuệ Nhân Tạo Trong Môi Trường Lâm Sàng
Trí tuệ nhân tạo đã được sử dụng ngày càng nhiều trong chẩn đoán hình ảnh y tế. Những gì truyền thống được thực hiện bởi một bác sĩ nghiên cứu X-quang hoặc sinh thiết để xác định các bất thường hiện có thể được thực hiện với AI. Thông qua việc sử dụng học sâu, các hệ thống này có thể chẩn đoán bằng mình, thường chính xác hoặc thậm chí tốt hơn các bác sĩ con người.
Tuy nhiên, các hệ thống này không hoàn hảo. Một trong những vấn đề là AI không thể hiện cách nó phân tích hình ảnh và đạt được chẩn đoán. Một vấn đề khác là chúng không làm gì thêm, nghĩa là chúng dừng lại khi đạt được chẩn đoán cụ thể. Điều này có thể dẫn đến hệ thống bỏ lỡ một số bất thường ngay cả khi có chẩn đoán chính xác.
Trong kịch bản này, bác sĩ con người tốt hơn trong việc quan sát bệnh nhân, X-quang hoặc hình ảnh khác tổng thể.
Những Tiến Bộ Trong Trí Tuệ Nhân Tạo
Những vấn đề này đối với AI trong môi trường lâm sàng hiện đang được các nhà nghiên cứu giải quyết. Christina González Gonzalo là ứng viên tiến sĩ tại Nhóm Nghiên cứu và Phân tích Hình ảnh Chẩn đoán A-eye của Radboudumc.
González Gonzalo đã phát triển một phương pháp mới cho AI chẩn đoán bằng cách sử dụng quét mắt tìm thấy các bất thường của võng mạc. Các bất thường cụ thể có thể dễ dàng được tìm thấy bởi các bác sĩ con người và AI, và chúng thường được tìm thấy trong nhóm.
Trong trường hợp của hệ thống AI, nó sẽ chẩn đoán một hoặc một số bất thường và dừng lại, thể hiện một trong những nhược điểm của việc sử dụng hệ thống như vậy. Để giải quyết vấn đề này, González Gonzalo đã phát triển một quy trình trong đó AI đi qua hình ảnh nhiều lần. Khi nó làm như vậy, nó học cách bỏ qua các vị trí mà nó đã bao phủ, cho phép nó phát hiện các vị trí mới. Ngoài ra, AI cũng nhấn mạnh các khu vực đáng ngờ, làm cho toàn bộ quá trình chẩn đoán trở nên minh bạch hơn cho con người quan sát.
Phương pháp mới này khác với các hệ thống AI truyền thống được sử dụng trong các môi trường này, dựa trên chẩn đoán của chúng vào một đánh giá của quét mắt. Bây giờ, các nhà nghiên cứu có thể xem cách hệ thống AI mới đạt được chẩn đoán.
Để bỏ qua các bất thường đã được phát hiện, hệ thống AI sẽ điền kỹ thuật số các mô khỏe mạnh từ xung quanh các bất thường. Chẩn đoán sau đó được thực hiện dựa trên tất cả các vòng đánh giá được thêm vào.
Nghiên cứu đã tìm thấy rằng hệ thống mới này đã cải thiện độ nhạy của việc phát hiện bệnh võng mạc tiểu đường và thoái hóa hoàng điểm liên quan đến tuổi tác lên 11,2+/-2,0%.
Hệ thống mới này có thể thực sự thay đổi cách AI được sử dụng khi chẩn đoán bệnh dựa trên các bất thường, và tiến bộ lớn nhất là sự minh bạch mới mà nó có thể thể hiện khi thực hiện quá trình này. Sự minh bạch này sẽ cho phép nhiều sửa đổi và tiến bộ hơn trong tương lai, với mục tiêu cuối cùng là một hệ thống AI có thể chẩn đoán các vấn đề chính xác và nhanh hơn các chuyên gia hàng đầu trong lĩnh vực này. Tất cả điều này cũng có thể dẫn đến một hệ thống đáng tin cậy hơn, có thể dẫn đến việc áp dụng rộng rãi trong lĩnh vực lớn hơn.
