ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา การประยุกต์ใช้เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ในด้านการวินิจฉัยด้วยภาพทางการแพทย์แพร่หลายมากขึ้นเรื่อยๆ โดยเฉพาะในการตรวจหาหลอดเลือดโป่งพองในสมอง ซึ่งการวินิจฉัยที่แม่นยำและรวดเร็วเป็นสิ่งสำคัญ วันนี้ บรรณาธิการของ Downcodes จะแนะนำโมเดลการตรวจจับหลอดเลือดโป่งพองในสมองโดยอิงจากการเรียนรู้เชิงลึก แบบจำลองนี้ช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพและความแม่นยำในการวินิจฉัยอย่างมาก มอบเครื่องมือเสริมอันทรงพลังสำหรับนักรังสีวิทยา และบรรเทาความกดดันในการทำงาน และปรับปรุงการวินิจฉัยของผู้ป่วยได้อย่างมีประสิทธิภาพ ประสบการณ์การรักษา ความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการวินิจฉัยด้วยภาพทางการแพทย์
ในด้านการวินิจฉัยด้วยภาพทางการแพทย์ การตรวจหาหลอดเลือดโป่งพองในสมองถือเป็นเรื่องท้าทายมาโดยตลอด แต่เมื่อไม่นานมานี้ แบบจำลองที่อาศัยการเรียนรู้เชิงลึกได้รับการพัฒนาอย่างประสบความสำเร็จ โดยถือเป็นเครื่องมือเสริมอันทรงพลังสำหรับนักรังสีวิทยา เทคโนโลยีนี้ไม่เพียงแต่ปรับปรุงอัตราการตรวจพบหลอดเลือดโป่งพองในสมองเท่านั้น แต่ยังช่วยลดเวลาในการตีความภาพและหลังการประมวลผลลงอย่างมากอีกด้วย นักวิจัยกล่าวว่าเครื่องมือดังกล่าวมีศักยภาพอย่างมากในการปรับปรุงกระบวนการทำงานทางคลินิกและปรับปรุงการวินิจฉัยโรคโป่งพองในสมอง
การวินิจฉัยโรคหลอดเลือดโป่งพองในสมองอย่างรวดเร็วและแม่นยำเป็นสิ่งสำคัญในการริเริ่มกลยุทธ์การจัดการที่เหมาะสม เพิ่มประสิทธิภาพผลลัพธ์ของผู้ป่วย และลดผลกระทบของภาวะนี้ต่อบุคคลและระบบการดูแลสุขภาพ ดังนั้นการพัฒนาเครื่องมือวินิจฉัยที่มีประสิทธิภาพจึงมีความสำคัญอย่างยิ่ง
หมายเหตุแหล่งที่มาของรูปภาพ: รูปภาพนี้สร้างขึ้นโดย AI และรูปภาพนั้นได้รับอนุญาตจากผู้ให้บริการ Midjourney
นำโดยดร.เจี้ยนหนิง หวัง จากภาควิชารังสีวิทยา โรงพยาบาลมหาวิทยาลัยเหอเป่ย ประเทศจีน นักวิจัยได้ฝึกอบรมแบบจำลองนี้จากข้อมูลจากผู้ป่วยเกือบ 4,000 ราย และทดสอบกับผู้ป่วยเพิ่มเติม 484 ราย ในระหว่างการวิเคราะห์ ทีมงานมีนักรังสีวิทยา 10 คนตีความแต่ละกรณีโดยได้รับความช่วยเหลือจากแบบจำลองหรือไม่ โดยมีการประเมินเพิ่มเติมเพื่อทบทวนประสิทธิภาพของแบบจำลองเพียงอย่างเดียว
เมื่อนักรังสีวิทยาใช้เครื่องมือนี้ เวลาการตีความและหลังการประมวลผลลดลง 37.2% และ 90.8% ตามลำดับ สำหรับนักรังสีวิทยารุ่นเยาว์ ความช่วยเหลือของแบบจำลองได้ปรับปรุง AUC (พื้นที่ใต้เส้นโค้ง) จาก 0.842 เป็น 0.881 สำหรับนักรังสีวิทยาอาวุโส ได้ปรับปรุงจาก 0.853 เป็น 0.895 ความไวของรอยโรคและระดับผู้ป่วยได้รับการปรับปรุงด้วยความช่วยเหลือด้านการเรียนรู้เชิงลึก และปรับปรุงความจำเพาะในระดับผู้ป่วยด้วย
เมื่อพิจารณาถึงความซับซ้อนของหลอดเลือดในกะโหลกศีรษะ การตรวจหาหลอดเลือดโป่งพองโดยใช้ CTA (การตรวจเอกซเรย์คอมพิวเตอร์) ถือเป็นงานที่ใช้เวลานานและท้าทาย นอกจากนี้ ความต้องการการตรวจ CTA ที่เพิ่มขึ้นอาจทำให้เกิดความเหนื่อยล้าของนักรังสีวิทยา ซึ่งมักส่งผลต่อความแม่นยำในการวินิจฉัยควบคู่ไปกับการตีความภาพตามอัตวิสัย
ทีมวิจัยกล่าวเพิ่มเติมว่าเครื่องมือของพวกเขาเป็นหลักฐานว่าแบบจำลองการเรียนรู้เชิงลึกสามารถปรับให้เข้ากับการทดสอบต่างๆ ได้ เนื่องจากแบบจำลองมีความแม่นยำในการทดสอบที่หลากหลาย วิธีนี้จะช่วยแก้ปัญหาทั่วไปเกี่ยวกับเครื่องมือการเรียนรู้เชิงลึก โมเดลที่คล้ายกันอาจเป็นประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับผู้อ่านที่มีประสบการณ์น้อยในการตั้งค่าที่การวินิจฉัยอย่างทันท่วงทีเป็นสิ่งสำคัญ
การพัฒนาที่ประสบความสำเร็จของโมเดลการตรวจจับหลอดเลือดโป่งพองในสมองโดยใช้การเรียนรู้เชิงลึกนี้ ถือเป็นการประกาศถึงโอกาสในการประยุกต์ใช้เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ในวงกว้างในด้านการวินิจฉัยด้วยภาพทางการแพทย์ และให้แนวคิดและวิธีการใหม่ๆ ในการปรับปรุงประสิทธิภาพและความแม่นยำในการวินิจฉัย บรรณาธิการของ Downcodes เชื่อว่า ในอนาคตจะมีเทคโนโลยีที่คล้ายกันมากขึ้นเพื่อสนับสนุนสาเหตุทางการแพทย์