เทคโนโลยี AI ในปัจจุบันนั้น มีความสามารถในการค้นพบเงื่อนไขทางการแพทย์ที่มีความแม่นยำสูงอยู่แล้ว แต่อย่างไรก็ตามภาวะเลือดออกในสมองนั้นยังมีความท้าทายเป็นพิเศษสำหรับเทคโนโลยีใหม่ ๆ เหล่านี้
ซึ่งอัลกอริธึมที่มีการคำนวนผิดพลาดเพียงเล็กน้อย ในขณะที่ผู้ป่วยมีอาการเลือดออกทางสมองนั้น ก็อาจทำให้พวกเขาถึงตายได้ แต่อย่างไรก็ตามงานวิจัยใหม่ด้าน AI จาก UC Berkeley และ University of California San Francisco (UCSF) อาจพร้อมสำหรับใช้งานกับผู้ป่วยที่มีอาการเลือดออกในสมองแล้ว
นักวิจัยจาก UC Berkeley และ UCSF ได้สร้างอัลกอริทึมที่ตรวจจับภาวะเลือดออกในสมองด้วยความแม่นยำ ที่มีประสิทธิภาพกว่านักรังสีวิทยาสองในสี่คนจากการทดสอบครั้งล่าสุด ซึ่งกุญแจสำคัญคือข้อมูล ที่ได้รับการ Training อย่างละเอียดของอัลกอริทึมตัวใหม่นี้
กระบวนการนี้อาศัยเทคโนโลยี Neural Network ที่ทำหน้าที่สแกนภาพถ่าย CT มากกว่า 4,396 ภาพ แม้จะดูเหมือนเป็นจำนวนตัวอย่างที่ค่อนข้างน้อย แต่ความผิดปกติของ case ที่นำมาทำการ training ข้อมูลเหล่านี้นั้นมีรายละเอียด “ในระดับพิกเซล” ตามรายงานที่ UCSF กล่าว
อีกนัยหนึ่งคือพวกเขามีโอกาสน้อยมากที่จะตีความผิดพลาดของอาการที่เกิดจากเลือดออกในสมอง เทคนิคนี้ยังมีการฝึกอบรม AI ในส่วนของภาพ โดยใช้เวลามากกว่าเทคนิคอื่น ๆ ที่มักจะเน้นความเร็วเป็นหลัก ซึ่งมันเป็นการลดโอกาสที่จะทำให้เกิดความผิดพลาดได้เป็นอย่างมาก
เช่นเดียวกับระบบตรวจจับที่ใช้ AI อื่น ๆ แน่นอนว่าสิ่งเหล่านี้จะไม่สามารถแทนที่แพทย์ได้อย่างสมบูรณ์แบบ แต่พวกมันสามารถใช้เวลาเพียงเสี้ยววินาทีในการรายงานผล และสามารถจำแนกประเภทอาการเลือดออกในสมองได้โดยอัตโนมัติ ซึ่งเป็นตัวช่วยคัดกรองสำหรับแพทย์ผู้เชี่ยวชาญได้อย่างดีเยี่ยม
สิ่งเหล่านี้ช่วยประหยัดเวลาอันมีค่าของแพทย์ในกรณีที่เกิดเคสฉุกเฉิน และยังสามารถมั่นใจได้ว่าพวกเขาจะพบอาการที่เกี่ยวกับภาวะเลือดออกในสมองที่หายากที่อาจถึงแก่ชีวิตได้ในสถานการณ์ที่เลวร้ายที่สุดของผู้ป่วยได้
ในขณะที่นักวิทยาศาสตร์ยังคงทำการทดสอบอัลกอริธึมเพื่อเปรียบเทียบกับผลการสแกน CT จากหน่วยงานด้านรังสีที่เกี่ยวข้อง ซึ่งอาจมีสักวันหนึ่งที่มันจะถูกใช้ในการช่วยคัดกรองผู้ป่วยอย่างรวดเร็ว และช่วยให้แพทย์มุ่งเน้นไปที่การช่วยชีวิตผู้ป่วยแทนได้นั่นเอง
References : https://www.engadget.com/2019/10/23/ai-detects-brain-hemorrhages-ucsf/ https://cdn.neow.in/news/images/uploaded/2019/10/1571887142_f2.large_story.jpg
