ในยุคที่เทคโนโลยีเข้ามามีบทบาทในวงการแพทย์อย่างก้าวกระโดด นักวิจัยได้พัฒนาโมเดล AI ใหม่ที่สามารถตรวจจับการมีอยู่ของโรคปอดจากวิดีโออัลตราซาวด์ได้อย่างแม่นยำถึง 96.57% โมเดลนี้สามารถแยกแยะได้ว่า ความผิดปกตินั้นเกิดจากโรคปอดบวม (pneumonia), โควิด-19 หรือโรคปอดประเภทอื่น ๆ ซึ่งเป็นการพัฒนาที่ช่วยให้แพทย์สามารถวินิจฉัยได้รวดเร็วและถูกต้องมากขึ้น

การพัฒนาและเทคโนโลยีที่ใช้

โมเดลนี้ถูกพัฒนาขึ้นโดยนักวิจัยจากมหาวิทยาลัย Charles Darwin University (CDU) ในออสเตรเลีย, United International University และ Australian Catholic University (ACU) ด้วยชุดข้อมูลอัลตราซาวด์ที่มีความละเอียดสูง

• ความแม่นยำสูง: สามารถตรวจจับโรคปอดด้วยอัตราการเรียกคืน (recall rate) สูงถึง 96.51% ซึ่งหมายความว่าแทบไม่มีการวินิจฉัยผิดพลาดในแง่ของ false negative
• การแยกแยะโรค: โมเดลสามารถบอกได้ว่าภาพสแกนแสดงถึงโรคปอดบวม, โควิด-19, โรคปอดอื่น ๆ หรือว่าปอดอยู่ในสภาพปกติ

การผสมผสานของโมเดล AI

ทีมวิจัยได้รวมพลังของโมเดล AI สองประเภทเพื่อเพิ่มความแม่นยำและความยืดหยุ่นในการวินิจฉัย

• Convolutional Neural Network (CNN): มองหารูปแบบในภาพอัลตราซาวด์โดยเน้นไปที่การเปลี่ยนแปลงของพิกเซลเล็ก ๆ ที่ตาคนอาจมองข้าม
• Long Short-Term Memory (LSTM): นำข้อมูลที่ CNN วิเคราะห์มาแล้วมาพิจารณาในบริบทที่กว้างขึ้น โดยกรองข้อมูลที่ไม่เกี่ยวข้องออกไป

เมื่อรวมกัน โมเดลไฮบริดนี้ (เรียกว่า TD-CNNLSTM-LungNet) สามารถตรวจจับและอธิบายปัญหาที่เกิดขึ้นในภาพสแกนได้อย่างละเอียด ซึ่งช่วยให้แพทย์เห็นเหตุผลที่อยู่เบื้องหลังผลลัพธ์ผ่านภาพความร้อน (heat maps) ที่แสดงบริเวณที่มีความผิดปกติ

ประโยชน์และการใช้งาน

โมเดล AI ตัวใหม่นี้ช่วยให้การวินิจฉัยโรคปอดมีความรวดเร็วและแม่นยำมากขึ้น โดยเฉพาะในกรณีที่ความผิดปกติในภาพอัลตราซาวด์อาจแยกแยะได้ยากด้วยตาเปล่า

• สนับสนุนการตัดสินใจ: แพทย์สามารถเข้าใจและเชื่อถือผลลัพธ์จากโมเดลได้ เนื่องจากระบบสามารถแสดงเหตุผลผ่านภาพความร้อน ทำให้เห็นจุดที่มีความผิดปกติชัดเจน
• เครื่องมือฝึกอบรม: โมเดลนี้ยังสามารถใช้เป็นเครื่องมือฝึกอบรมให้กับแพทย์และรังสีแพทย์ ช่วยให้พวกเขาเรียนรู้และปรับปรุงการวินิจฉัยได้ดีขึ้น
• ลดเวลาในการวินิจฉัย: การวินิจฉัยที่รวดเร็วและแม่นยำช่วยให้การรักษาผู้ป่วยเริ่มต้นได้ทันเวลา ซึ่งสำคัญมากในกรณีของโรคปอดที่ต้องได้รับการดูแลอย่างเร่งด่วน

 แนวโน้มในอนาคตและการขยายขอบเขต

โมเดลนี้ไม่เพียงแต่ช่วยวินิจฉัยโรคปอดที่มีอยู่ในปัจจุบันเท่านั้น แต่ยังมีศักยภาพในการพัฒนาต่อไป

• ขยายการวินิจฉัยโรค: นักวิจัยมีแผนที่จะปรับแต่งโมเดลให้สามารถวิเคราะห์ภาพจาก CT Scan และ X-ray อีกด้วย เพื่อครอบคลุมโรคปอดอื่น ๆ เช่น วัณโรค, โรคปอดฝุ่นดำ, โรคหืด, มะเร็งปอด, และภาวะพังผืดในปอด
• เพิ่มความน่าเชื่อถือ: การอธิบายผลลัพธ์ของโมเดลผ่านเทคนิคการสร้างภาพความร้อนช่วยเพิ่มความโปร่งใสและความน่าเชื่อถือในการใช้งานจริง

โมเดล AI ตัวใหม่นี้เป็นตัวอย่างที่ดีของนวัตกรรมในวงการแพทย์ที่ผสานเทคโนโลยี AI เข้ากับการวินิจฉัยโรคอย่างชาญฉลาด

• ช่วยตรวจจับโรคปอดจากวิดีโออัลตราซาวด์ได้แม่นยำถึง 96.57%
• ผสมผสานการทำงานของ CNN และ LSTM เพื่อเพิ่มความแม่นยำในการวิเคราะห์ภาพ
• สนับสนุนการตัดสินใจของแพทย์ด้วยการอธิบายผลลัพธ์อย่างชัดเจนผ่านภาพความร้อน
• มีศักยภาพในการขยายการวินิจฉัยไปยังโรคปอดอื่น ๆ ด้วยข้อมูลที่เหมาะสม

ด้วยความก้าวหน้าของเทคโนโลยี AI โมเดลนี้เป็นก้าวสำคัญที่จะช่วยเพิ่มความแม่นยำในการวินิจฉัยและการรักษาโรคปอดในอนาคต ช่วยให้แพทย์สามารถดูแลผู้ป่วยได้อย่างมีประสิทธิภาพและทันเวลาในยุคดิจิทัลที่ทุกอย่างเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว!

ติดตามเรื่องราว IT ต่างๆได้ที่ Avery IT Tech เพราะเรื่อง IT อยู่รอบตัวคุณ...

#AveryITTech #IT #AI #ตรวจโรค #วินิจฉัย #โควิด #เทคโนโลยีด้านการแพทย์

ขอบคุณแหล่งที่มา: https://newatlas.com/medical-ai/ai-lung-disease/ https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC7233473/