AI ใหม่ของ MIT กับการปรับปรุงการถ่ายภาพเด็กในครรภ์

รกในเด็กนั้นถือเป็นส่วนประกอบหนึ่งที่มีบทบาทสำคัญในการตั้งครรภ์: ซึ่งมีหน้าที่ในการเชื่อมต่อทารกในครรภ์กับระบบเลือดของมารดา แต่ในปัจจุบันนั้นการประเมินถึงภาวะสุขภาพของรกเป็นเรื่องยากเพราะเทคนิคการถ่ายภาพที่ทันสมัยที่สุดในปัจจุบันนั้นยังให้ข้อมูลที่จำกัดมาก ๆ

นักวิจัยจากคณะวิทยาการคอมพิวเตอร์และห้องปฏิบัติการปัญญาประดิษฐ์ ( CSAIL ) ของ MIT คิดว่าพวกเขาอาจสามารถเปลี่ยนแปลงสิ่งนั้นได้โดยใช้อัลกอริธึม AI รูปแบบใหม่ที่ใช้เทคนิคของ volumetric mesh-based algorithm

แม้ว่าภาพถ่ายจากเครื่อง MRIs จะมีพื้นผิวโค้งของมดลูกทำให้ภาพของรกนั้นนำมาวิเคราะห์ได้ยาก การใช้อัลกอริธึมใหม่นี้ทีม CSAIL สามารถสร้างแบบจำลองของรกโดยไม่ต้องมีส่วนโค้งเหล่านั้น อัลกอริทึมแรกจำลองรูปร่างของรกเด็ก โดยแบ่งย่อยมันเป็นปิรามิดเล็ก ๆ หลายพันอัน เรียกว่าเตตราฮัดรา จากนั้นจะนำเอาปิรามิดเหล่านี้ใส่ลงในเทมเพลตที่มีลักษณะแบนราบคล้ายกับรกที่นำออกมานอกร่างกาย

ผลที่ได้คือภาพที่ใกล้เคียงกับรกจริง ๆ มากขึ้นหลังการคลอด และอาจช่วยให้แพทย์สามารถวินิจฉัยและรักษาปัญหารกได้อย่างมีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น

โดยก่อนหน้านี้ในการตั้งครรภ์ สิ่งเหล่านี้สามารถช่วยลดความเสี่ยงของภาวะแทรกซ้อนที่เด็กอาจประสบเช่นการเจริญเติบโตแบบผิดปรกติ รวมถึงความผิดปกติของระบบประสาท และช่วยลดความเสี่ยงของภาวะครรภ์เป็นพิษในครรภ์แม่ นอกจากนี้ยังสามารถช่วยพัฒนาการวิจัยเกี่ยวกับการดูแลมารดาที่ตั้งครรภ์ในอนาคต

ทีม CSAIL จะนำเสนอสิ่งนี้ในเอกสารในการประชุมนานาชาติเรื่องการประมวลผลภาพทางการแพทย์โดยใช้อัลกอริธึมทางคอมพิวเตอร์มาช่วย (MICCAI) ที่เมืองเซินเจิ้นประเทศจีนในวันที่ 14 ตุลาคม นี้ 

จากนั้นพวกเขาวางแผนที่จะทำงานร่วมกับโรงพยาบาลเด็กบอสตันและโรงพยาบาลแมสซาชูเซตส์เพื่อเปรียบเทียบภาพในมดลูกกับภาพหลังคลอดในรูปแบบเดียวกัน “ ในขณะนี้เป็นเพียงขั้นตอนแรกเราคิดว่าวิธีการเช่นนี้มีศักยภาพที่จะกลายเป็นวิธีการถ่ายภาพมาตรฐานสำหรับนักรังสีวิทยาในอนาคต” Mazdak Abulnaga ผู้เขียนบทความกล่าว

Refernces : https://www.engadget.com

AI สามารถวัดความเสี่ยงของการเสียชีวิตจากโรคหัวใจ

ความสามารถของ AI ในการทำนายภัยคุกคามต่อสุขภาพของคุณในไม่ช้าอาจรวมถึงภาวะหัวใจวาย นักวิจัยของ CSAIL จาก MIT ได้พัฒนาระบบ Machine Learning ที่ชื่อว่า RiskCardio ที่สามารถประเมินความเสี่ยงของการเสียชีวิตเนื่องจากปัญหาหัวใจและหลอดเลือดที่ปิดกั้นหรือลดการไหลเวียนของเลือดได้

ข้อมูลอินพุตที่ RiskCadio ต้องการคือ การอ่านคลื่นไฟฟ้าหัวใจประมาณ 15 นาที – จากนั้นระบบจะวัดอันตรายจากข้อมูลของจังหวะต่อเนื่องของการเต้นของหัวใจ ซึ่งเมื่อข้อมูลถูกบันทึกได้ภายใน 15 นาที RiskCardio ก็สามารถทำนายได้ว่าจะมีใครเป็นผู้โชคร้าย ต้องตายภายใน 30 วันหรือไม่เกินหนึ่งปีหลังจากนั้น

โดยวิธีการของ RiskCardio จะขึ้นอยู่กับความคิดที่ว่าความแปรปรวนที่มีค่ามากขึ้นระหว่างการเต้นของหัวใจสะท้อนให้เห็นถึงความเสี่ยงที่เพิ่มมากขึ้นนั่นเอง โดยนักวิทยาศาสตร์ได้ทำการ Training ระบบ Machine Learning โดยใช้ข้อมูลย้อนหลังเพื่อผลลัพธ์ที่แม่นยำต่อผู้ป่วย 

ซึ่งหากทำนายว่าผู้ป่วยมีแนวโน้มที่จะรอดชีวิตแสดงว่าการเต้นของหัวใจของพวกเขาถือเป็นปกติ หากระบบทำนายว่าผู้ป่วยจะเสียชีวิตแสดงว่าลักษณะการเต้นของหัวใจของพวกเขาถือว่ามีความเสี่ยงนั่นเอง 

ซึ่งคะแนนความเสี่ยงขั้นสุดท้ายมาจากค่าเฉลี่ยการทำนายจากการเต้นของหัวใจแต่ละชุดที่มีความต่อเนื่องกัน

แต่นักวิจัยยังมีงานที่ต้องทำอีกมากมาย ซึ่งรวมถึงการปรับปรุงข้อมูลการฝึกอบรมเพื่อเพิ่มในส่วนของ อายุ คุณลักษณะของชาติพันธุ์ รวมถึงเพศ ชัดเจนว่าระบบดังกล่าวต้องมีความแม่นยำสูง เพราะเมื่อเกิดความผิดพลาดอาจมีผลกระทบที่เป็นอันตรายต่อผู้ป่วยได้ 

ซึ่งงานวิจัยของ RiskCardio นั้นสามารถพิสูจน์ได้ว่ามีความสำคัญต่อการดูแลสุขภาพของผู้ป่วย โดยแพทย์สามารถประเมินสุขภาพของผู้ป่วยได้อย่างรวดเร็วและตัดสินใจในระดับการรักษาที่เหมาะสมนั่นเอง

References : https://www.engadget.com https://cdn.bdc-tv.com/2019/05/Artificial-Intelligence-960×585.jpghttps://cdn.bdc-tv.com/2019/05/Artificial-Intelligence-960×585.jpg

AI Teacher กับการปฏิวัติการศึกษาของจีน

ประเทศจีนกำลังวางเดิมพันครั้งใหญ่เกี่ยวกับศักยภาพของปัญญาประดิษฐ์ในการปฏิวัติการศึกษาของประเทศ

จากข้อมูลของ MIT Technology Review ที่มีการตีพิมพ์ล่าสุด มีรายละเอียดเกี่ยวกับวิธีการที่ประเทศจีนกำลังเริ่มยอมรับ AI ในฐานะที่เป็นตัวแทนบรรดาอาจารย์ที่เป็นมนุษย์และผลของการทดลองที่เกิดขึ้น อาจจะส่งผลกระทบต่ออนาคตของวงการการศึกษาในระดับโลกได้

จากอัลกอริทึมที่สอนบทเรียนการสอนทั่วไป  จนถึงระบบเฝ้าระวังที่ติดตามความคืบหน้าของห้องเรียน ปัจจุบันนักเรียนจีนหลายสิบล้านคนพึ่งพา AI เพื่อช่วยให้พวกเขาเรียนรู้จากการเรียนได้มีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น ตามรายงานของ MIT Tech 

สำหรับอย่างแรกที่จีนทำคือการสร้างแรงจูงใจในการโน้มน้าวเหล่าธุรกิจที่เกี่ยวข้องกับเรื่องดังกล่าว ผ่านนโยบายการลดหย่อนภาษี ซึ่งในประเทศจีนมีข้อเท็จจริงอย่างนึงที่ว่าการศึกษาเปรียบเสมือนกีฬาที่แข่งขันกันระหว่างนักเรียนในประเทศจีน รวมถึงเหล่าผู้ปกครองของพวกเขาด้วย ซึ่งพวกเขายินดีที่จะลองสิ่งที่อาจเพิ่มคะแนนการสอบของพวกเขาแม้เพียงเล็กน้อยก็ตามที

ในที่สุดผู้พัฒนา AI เหล่านี้ ก็มีข้อมูลมากมายเพื่อการทำการ Training ให้เพิ่มความอัจฉริยะของ AI ให้มากยิ่งขึ้น เนื่องจากจีนให้ความสำคัญกับความเป็นส่วนตัวของข้อมูลส่วนบุคคลน้อยกว่าประเทศที่พัฒนาแล้วอื่น ๆ

ซึ่งเป็นการทดลองในนักเรียนจำนวนหลายสิบล้านคน แต่หากมองในภาพรวมแล้วนั้น มันเป็นเพียงเศษเสี้ยวของนักเรียนประถมและมัธยมปลายกว่า 200 ล้านคนของจีน

แต่ถ้าการทดลองเหล่านี้เกิดได้ผลอย่างยอดเยี่ยมเมื่อเทีบกับก่อนที่มีการศึกษากับ AI  และสร้างผลประโยชน์ในระยะยาวกับการศึกษาในจีน ซึ่งสุดท้ายแล้วพวกเขาก็หวังว่าการใช้เทคโนโลยีเหล่านี้ในการศึกษา อาจจะกลายเป็นวิธีมาตรฐานในการเรียนการสอนในประเทศจีนหรือแม้กระทั่งในทั่วทุกมุมโลกในที่สุดนั่นเอง

References : 
https://www.technologyreview.com/

MIT ได้พัฒนาอุปกรณ์ AlterEgo ที่สามารถอ่านใจมนุษย์ได้

เราจะไม่เตือนคุณ!! แต่ตอนนี้หุ่นยนต์กำลังจะสามารถอ่านความคิดของคุณได้แล้ว โดยอุปกรณ์ AlterEGO เป็นชุดหูฟังใหม่ที่พัฒนาโดย MIT Media Lab ให้คุณรัดมันไว้กับใบหน้าของคุณ คุณคุยกับมัน มันพูดกับคุณ แต่ไม่ต้องมีคำพูดใด ๆ ปล่อยออกมาจากปากคุณเพราะคุณเพียงแค่พูดสิ่งต่าง ๆ ในหัวเช่น “ฉันอยู่ข้างถนนอะไร” และมันจะอ่านสัญญาณที่สมองของคุณส่งถึงปากและขากรรไกรและตอบคำถามเหล่านั้นให้คุณ 

ใช่แล้วตามที่นักวิจัยของ MIT Media Lab กล่าว คุณอาจจะสามารถควบคุมทีวีได้ด้วยความคิดของคุณ 

โดยทางสถาบันได้อธิบายในการประกาศว่า AlterEgo สื่อสารกับคุณผ่านหูฟัง ซึ่งหลีกเลี่ยงส่วนของช่องหูด้วยการส่งการสั่นสะเทือนของเสียงผ่านกระดูกใบหน้าของคุณ . MIT Media Lab กล่าวว่ามันทำให้ AlterEgo คุยกับคุณได้ง่ายขึ้นในขณะที่คุณกำลังพูดคุยกับคนอื่น

สื่อสารผ่านมนุษย์ด้วยหูฟัง

นอกจากนี้ในการทดลองที่เกี่ยวข้องกับ 15 คน AlterEgo มีอัตราการถอดความที่แม่นยำถึงร้อยละ 92 

Arnav Kapur นักศึกษาระดับบัณฑิตศึกษาที่เป็นผู้นำการพัฒนาของ AlterEgo อธิบายว่ามันเป็น “อุปกรณ์เสริมสติปัญญา”

“ โดยพื้นฐานแล้วเราจะอยู่ไม่ได้หากไม่มีโทรศัพท์มือถือหรืออุปกรณ์ดิจิตอลของเรา” แพตตี้ แมส์ที่ปรึกษาวิทยานิพนธ์ของ Kapur ที่ MIT Media Lab กล่าว “แต่ในขณะนี้การใช้อุปกรณ์เหล่านั้นเป็นสิ่งที่รบกวนเป็นอย่างมาก

“ดังนั้นนักเรียนของฉันและฉันได้ทำการทดลองกับปัจจัยรูปแบบใหม่และประสบการณ์แบบใหม่ที่ทำให้ผู้คนยังคงได้รับประโยชน์จากความรู้และบริการที่ยอดเยี่ยมทั้งหมดที่อุปกรณ์เหล่านี้มอบให้เรา แต่ทำในลักษณะที่ ให้พวกเขาอยู่กับสถานการณ์ปัจจุบันเพียงเท่านั้น “

ลองชมวิดีโอที่มีประโยชน์ของ MIT Media Lab ที่สร้างขึ้นเพื่อแสดงให้เห็นถึงศักยภาพของ AlterEgo:

References : 
https://www.cnet.com/news/mit-alterego-headset-can-read-words-you-say-in-your-head/

AI สามารถบอกได้ว่าคุณเป็นโรคซึมเศร้าหรือไม่

ต้องบอกว่า ปัจจุบัน นั้นโรคซึมเศร้าถือว่ากลายมาเป็นที่พูดถึงในวงกว้าง หลังจากที่มีข่าวทั้ง ดารา เซเลบริตี้ หรือ คนดัง ในวงการต่าง ๆ ต้องมาจบชีวิตตัวเองด้วยโรคซึมเศร้า

ทำให้คนเริ่มหันมาสนใจ โรคซึมเศร้า มากยิ่งขึ้น แม้กระทั่งในไทยเองก็ตามที่โรคทางด้านจิตเวชนั้น ถือว่ายังห่างไกลกับการยอมรับของคนไทย แต่หลังจากข่าวที่ออกมาตามสื่อต่าง ๆ ที่มีการฆ่าตัวตายเนื่องจากซึมเศร้านั้น ก็ทำให้คนไทยหันมาสนใจมากยิ่งขึ้น

ต้องบอกว่าเดิมทีนั้น การที่จะระบุได้ว่าผู้ป่วยเป็นโรคซึมเศร้า หรือ ไม่นั้น ต้องมีการพบกับจิตแพทย์ ผู้เชี่ยวชาญ โดยจะเป็นรูปแบบของการซักถาม ซึ่งเป็นวิธีการของแพทย์ผู้เชี่ยวที่จะถามคำถามที่เกี่ยวกับ อารมณ์ พฤติกรรมการใช้ชีวิต รวมถึง ประวัติส่วนตัวโดยละเอียด

ซึ่งจิตแพทย์ ก็จะใช้คำตอบเหล่านั้นมาประมวลผลเพื่อทำการวินัจฉัย ว่าคนไข้นั้นเป็นโรคซึมเศร้า หรือไม่

แต่ข่าวล่าสุดนั้น นักวิจัยที่ MIT ได้ทำการสร้างโมเดลที่จะสามารถตรวจวินิจฉัยโรคซึมเศร้าโดยไม่ต้องมีการไปตอบคำถามดังที่กล่าวข้างต้นกับจิตแพทย์เลยด้วยซ้ำ โดยจะทำการตรวจจากพฤติกรรมการพูด รวมถึง พฤติกรรมของการเขียนของผู้ป่วยที่กำลังสงสัยว่าเป็นโรคซึมเศร้าหรือไม่

ซึ่งนักวิจัยเรียก model นี้ว่า “context-free” model  ซึ่งจะไม่เกี่ยวข้องกับชุดของคำถามหรือคำตอบ แบบเดียวกับที่จิตแพทย์ทำ โดยจะใช้เทคนิคที่เรียกว่า “Sequence Modelling”  โดยนักวิจัยนั้นจะนำเอารูปแบบของ text ซึ่งอาจจะมาได้จากการ chat ของ ผู้ป่วย หรือถึง ส่วนของเสียง เพื่อนำมาวิเคราะห์ โดยจะทำการใช้ข้อมูลการ Training จากคนไข้ที่เป็นโรคซึมเศร้า และ คนไข้ที่ไม่เป็นโรคซึมเศร้า ซึ่งจะวิเคราะห์ pattern ของคำที่เกิดขึ้น เช่น “Sad”  หรือ “Down” รูปถึงรูปแบบของ Pattern ของเสียงที่เป็น Flatter หรือ Monotone

ซึ่งรูปแบบของ Pattern ทั้งในรูปแบบข้อความ หรือ เสียงเหล่านี้จากผู้ป่าวนั้น จากการทดสอบของ MIT สามารถให้ความแม่นยำในการตรวจสอบว่าคนไข้เป็นโรคซึมเศร้าหรือไม่ มีความแม่นยำสูงถึง 77% เลยทีเดียว ซึ่งต้องบอกว่าโรคทางจิตเวชนั้น ค่อนข้างที่จะ Diagnostic ได้ยากกว่า เพราะเป็นเรื่องของจิตใจ ที่ไม่ได้เป็นรูปธรรมมากนัก เมื่อเทียบกับ โรคอื่น ๆ เช่น โรคเบาหวาน ความดัน หัวใจ ซึ่งเหล่านี้สามารถใช้เครื่องมือในการตรวจได้ง่ายกว่า

ซึ่งต้องบอกว่ารูปแบบ model เหล่านี้นั้น สามารถที่จะช่วยเหลือจิตแพทย์ได้ และสามารถช่วยระบุให้แพทย์เป็น Guideline ว่าผู้ป่วยเป็นโรคซึมเศร้า หรือไม่ ซึ่งในอนาคตนั้น ทางทีมนักวิจัยจาก MIT จะทำการสร้าง Mobile Application ที่สามารถที่จะตรวจสอบพฤติกรรมการใช้ข้อความ text หรือ เสียง แล้วแจ้งเตือนผู้ป่วยได้จาก app ทันที ซึ่งเป็นการช่วยคัดกรองเบื้องต้น ก่อนที่จะไปพบจิตแพทย์หากผู้ป่วยมี Pattern ในการเกิดรูปแบบนี้ ซึ่งก็ต้องบอกว่าจะสามารถช่วยเหลือผู้ป่วยที่ไม่รู้ตัวได้ดียิ่งขึ้นว่าตัวเองนั้นได้ป่วยเป็น “โรคซึมเศร้า” เรียบร้อยแล้ว

References : www.engadget.com

ติดตาม ด.ดล Blog เพิ่มเติมได้ที่
Fanpage : facebook.com/tharadhol.blog
Blockdit : blockdit.com/tharadhol.blog
Twitter : twitter.com/tharadhol
Instragram : instragram.com/tharadhol