Những Phát Minh Mới Trong Trí Tuệ Nhân Tạo Để 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 trước đây 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 chính mình, thường đạt độ chính xác tương tự hoặc thậm chí tốt hơn so với 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 ngừng 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 trường hợp này, bác sĩ con người tốt hơn trong việc quan sát bệnh nhân, X-quang hoặc hình ảnh khác tổng thể.

Phát Minh Mới Trong Trí Tuệ Nhân Tạo

Những vấn đề này đối với AI trong môi trường lâm sàng hiện đang được giải quyết bởi các nhà nghiên cứu. Christina González Gonzalo là một 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 bác sĩ 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 ngừng, thể hiện một trong những nhược điểm của việc sử dụng hệ thống như vậy. Để giải quyết điều này, González Gonzalo đã phát triển một quy trình trong đó AI xem lại hình ảnh nhiều lần. Khi nó làm như vậy, nó học cách bỏ qua những nơi nó đã bao phủ, cho phép nó khám phá những nơi mới. Ngoài ra, AI cũng làm nổi bật các khu vực đáng ngờ, làm cho toàn bộ quá trình chẩn đoán 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 dựa trên 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 điền kỹ thuật số các bất thường bằng 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 cho 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 sự 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 là điều sẽ cho phép nhiều hơn sự sửa đổi và tiến bộ 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 so với các chuyên gia con người tốt nhất trong lĩnh vực này. Tất cả những 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.