Ứng dụng trí tuệ nhân tạo để cải thiện chuẩn đoán bệnh tim và phổi

Công LuậnCông Luận28/11/2023


Theo thông tin từ báo cáo mới nhất, các nhà khoa học tại Trung tâm Nghiên cứu sức khỏe điện tử Australia (AEHRC) thuộc Tổ chức nghiên cứu Công nghiệp và Khoa học Khối thịnh vượng chung (CSIRO) đã tập trung vào việc kết hợp tối ưu giữa bộ mã hóa và bộ giải mã khi phân tích hình ảnh X-quang ngực. Kết quả đưa ra là một bước tiến lớn, với độ chính xác của việc chẩn đoán tăng lên đến 26,9%.

Theo ông Aaron Nicolson, tác giả chính của nghiên cứu: "AI có tiềm năng cải thiện các dịch vụ y tế và đặc biệt là có thể hỗ trợ tốt hơn cho các chuyên gia y tế". Ông nhấn mạnh rằng khả năng tự báo cáo hình ảnh chụp X-quang có thể giảm gánh nặng công việc của các bác sĩ lâm sàng và tạo điều kiện cho chăm sóc bệnh nhân hiệu quả hơn.

Nghiên cứu không chỉ giới thiệu việc kết hợp bộ mã hóa và giải mã mà còn sử dụng phương pháp "khởi động ấm." Phương pháp này giúp mô hình AI áp dụng kiến thức từ nhiệm vụ trước để cải thiện hiệu suất khi thực hiện nhiệm vụ tiếp theo.

dot pha trong nganh y te ung dung tri tue nhan tao de cai thien chuan doan benh tim va phoi hinh 1

Hình ảnh minh họa

Ngoài ra, nghiên cứu cũng chỉ ra rằng AI có khả năng xác định chính xác các hiện tượng bất thường ở phổi, như tràn dịch màng phổi hay tổn thương phổi, điều này có ý nghĩa lớn trong việc phát hiện sớm các vấn đề sức khỏe.

Đây không chỉ là một bước tiến quan trọng trong lĩnh vực y tế mà còn là một minh chứng cho sức mạnh của trí tuệ nhân tạo trong việc giải quyết những thách thức lớn của xã hội. Đối với tương lai, ứng dụng của AI trong y tế hứa hẹn mang lại nhiều tiện ích và cơ hội mới, đặc biệt là trong lĩnh vực chẩn đoán bệnh tim và phổi.

Trước đó, năm 2019, Google đã phát triển mô hình deep-learning hiệu quả với 2.763 bức ảnh chụp CT. Họ đã phát hiện hệ thống nhờ AI hỗ trợ này có thể phát hiện một số u phổi siêu nhỏ với mô hình AUC. Mô hình hiệu quả hơn 6 lần so với máy X-quang - trong trường hợp các hình ảnh chụp trước đó không thể xác định bệnh và hiệu quả tương đương với các máy X-quang khi đã có hình ảnh xác định được bệnh

Như vậy, với những tiến bộ này, đối với lĩnh vực y tế, sự kết hợp giữa trí tuệ nhân tạo và hình ảnh X-quang không chỉ là một đột phá mà còn là một công cụ mạnh mẽ giúp cải thiện chăm sóc sức khỏe và giảm áp lực công việc cho các chuyên gia y tế.



Nguồn

Bình luận (0)

No data
No data

Event Calendar

Cùng chủ đề

Cùng chuyên mục

Cùng tác giả

No videos available