Các nhà nghiên cứu tiến hành xem xét về khả năng của Trí tuệ nhân tạo trong điều trị bệnh não

Các nhà nghiên cứu Ý đã hoàn thành một đánh giá tài liệu hệ thống được công bố vào tháng này trên APL Bioengineering, do AIP Publishing xuất bản. Mục tiêu của đánh giá này là phát triển sự hiểu biết tốt hơn về trí tuệ nhân tạo (AI) và khả năng sử dụng nó như một phương pháp điều trị bệnh não. Sau khi thu thập 2.696 kết quả khác nhau, các nhà nghiên cứu đã tập trung vào 154 bài báo được trích dẫn nhiều nhất.

Trí tuệ nhân tạo có thể xử lý một lượng lớn dữ liệu và nó có thể làm như vậy rất nhanh. Điều này, cùng với các phương pháp khác như học máy, tầm nhìn máy tính và mạng nơ-ron, giúp tạo ra một môi trường trong đó công nghệ AI trở thành một công cụ hiệu quả chống lại nhiều vấn đề sức khỏe lớn nhất trên thế giới.

Tuy nhiên, có nhiều thách thức xung quanh công nghệ và việc sử dụng nó trong các lĩnh vực này, đặc biệt là trong chẩn đoán, điều trị phẫu thuật và theo dõi bệnh não. Nghiên cứu mới này có thể giúp phát triển các phương pháp mới, luôn luôn thúc đẩy lĩnh vực này tiến bộ.

Đánh giá

Một trong những điểm chính của đánh giá này là việc sử dụng mạng đối lập tạo ra não tổng hợp. Điều này cho phép các chuyên gia nghiên cứu sự tiến triển của bệnh theo thời gian.

Alice Segato là tác giả của bài báo mô tả đánh giá.

“Sử dụng các kỹ thuật nhân tạo đang dần mang lại các giải pháp lý thuyết hiệu quả cho nhiều vấn đề lâm sàng thực tế liên quan đến não”, Segato nói. “Đặc biệt là trong những năm gần đây, nhờ tích lũy dữ liệu liên quan và phát triển các thuật toán ngày càng hiệu quả, đã có thể tăng đáng kể sự hiểu biết về các cơ chế não phức tạp.”

Nghiên cứu tập trung vào một số lĩnh vực chính của chăm sóc não, như kiểm tra các phương pháp AI chịu trách nhiệm xử lý thông tin về cấu trúc và đặc điểm kết nối của não, cũng như đánh giá ứng viên phẫu thuật. Các lĩnh vực khác bao gồm dữ liệu hình ảnh để nghiên cứu bệnh não, xác định vấn đề và khu vực vấn đề, dự đoán bệnh và kết quả, và hỗ trợ trong quá trình phẫu thuật.

Một số dữ liệu hình ảnh được sử dụng để nghiên cứu bệnh não bao gồm dữ liệu 3D như hình ảnh cộng hưởng từ, hình ảnh tensor khuếch tán, chụp cắt lớp phát xạ positron và chụp cắt lớp vi tính. Các kỹ thuật tầm nhìn máy tính AI có thể được sử dụng để phân tích tất cả các loại dữ liệu hình ảnh này.

“Thuật toán giải thích được”

Trong nghiên cứu được công bố, các nhà nghiên cứu ủng hộ “thuật toán giải thích được”. Điều này có nghĩa là các con đường rõ ràng đến giải pháp, thay vì “hộp đen” rất mơ hồ thường được sử dụng.

“Nếu con người muốn chấp nhận các đơn thuốc hoặc chẩn đoán thuật toán, họ cần tin tưởng vào chúng”, Segato nói. “Các nỗ lực của các nhà nghiên cứu đang dẫn đến việc tạo ra các thuật toán ngày càng tinh vi và có thể giải thích, điều này có thể ủng hộ việc sử dụng ‘thông minh’ nhiều hơn trong các ngữ cảnh lâm sàng thực tế.”

Việc ủng hộ này cũng diễn ra trong thời gian các nhà khoa học quốc tế kêu gọi sự minh bạch hơn trong nghiên cứu AI. Nhóm các nhà khoa học bao gồm các thành viên từ các tổ chức hàng đầu như Trung tâm Ung thư Princess Margaret, Đại học Toronto, Đại học Stanford, Đại học Johns Hopkins, Trường Y tế Công cộng Harvard và Viện Công nghệ Massachusetts (MIT). Theo các nhà khoa học, các phát hiện và phương pháp minh bạch hơn có thể giúp dẫn đến điều trị ung thư tốt hơn dựa trên nghiên cứu.