34 C
Thanh pho Ho Chi Minh
Thứ Năm, 21 Tháng Hai, 2019

AI của có thể phát hiện xuất huyết não chính xác như con người

- Quảng cáo -

Theo Trung tâm Thông tin Công nghệ Sinh học Quốc gia, xuất huyết nội sọ – chảy máu não – là loại phụ phổ biến thứ hai của đột quỵ. Chúng làm gián đoạn lưu lượng máu xung quanh hoặc bên trong não, làm mất oxy, đó là lý do tại sao điều trị kịp thời là rất quan trọng. Sau ba hoặc bốn phút, các tế bào não đã bắt đầu chết.

May mắn thay, trí tuệ nhân tạo () hứa hẹn sẽ thúc đẩy tiến bộ trên việc chẩn đoán. Trong một bài báo được công bố trên tạp chí Nature Biomedical Engineering vào tháng trước, các nhà nghiên cứu tại Bệnh viện Đa khoa Massachusetts ở Boston đã mô tả một thuật toán học sâu có thể phát hiện ra nội sọ cấp tính. xuất huyết, hoặc ICH, với độ chính xác cao.

- Quảng cáo-

Công việc của họ diễn ra khoảng một tháng sau khi các nhà nghiên cứu tại Đại học California, Berkeley đã trình diễn một hệ thống AI có thể dự đoán bệnh Alzheimer từ việc quét não trước 6 năm.

Thật khó hiểu khi sử dụng các từ ‘dữ liệu nhỏ’ hoặc ‘có thể giải thích’ để mô tả một nghiên cứu sử dụng phương pháp học sâu, đó là Hy Hywangwang Lee, một sinh viên tốt nghiệp tại Trường Khoa học Ứng dụng và Khoa học Ứng dụng Harvard và là một trong hai tác giả chính của Nghiên cứu, nói với MedicalXpress. Tuy nhiên, trong y học, đặc biệt khó thu thập dữ liệu lớn chất lượng cao. Điều quan trọng là phải có nhiều chuyên gia gắn nhãn một tập dữ liệu để đảm bảo tính thống nhất của dữ liệu. Quá trình này rất tốn kém và mất thời gian.

Các nhà nghiên cứu đã đào tạo hệ thống AI của họ bằng cách sử dụng bộ dữ liệu chụp cắt lớp vi tính (CT) 904 – quét kết hợp một loạt hình ảnh X quang được chụp từ các góc khác nhau – của đầu bệnh nhân, mỗi đầu gồm khoảng 40 hình ảnh riêng lẻ. Một nhóm gồm năm nhà thần kinh học đã dán nhãn cho mỗi người, xác định những người mô tả một trong năm tiểu loại xuất huyết.

Khi mô hình ăn vào từng lần quét, nó đã thực hiện các phép biến đổi để cải thiện chất lượng phân tích. Ví dụ, nó điều chỉnh độ tương phản và độ sáng của hình ảnh và kiểm tra các lát quét liền kề để sắp xếp các tạo tác từ các dấu hiệu xuất huyết.

Trong các thử nghiệm được thực hiện với hai bộ dữ liệu độc lập – một bộ hồi cứu gồm 100 lần quét và 100 không có ICH và một bộ 79 lần quét có và 117 không có xuất huyết – hệ thống AI hoạt động khá tốt. Trên bộ hồi cứu, nó thực hiện ngang tầm với các chuyên gia X quang. Và trong đánh giá của tập dữ liệu thứ hai – tập hợp triển vọng – nó đã đạt được độ chính xác tốt hơn so với người không phải là chuyên gia.

Các mô hình mới lạ khác là thiết kế có thể giải thích của nó. Trong một nỗ lực để minh bạch lý do căn bản đằng sau mỗi quyết định của mình, nhóm nghiên cứu đã xem xét hệ thống AI và làm nổi bật các bản quét từ tập dữ liệu huấn luyện thể hiện rõ các tính năng của từng loại trong năm loại xuất huyết. Dự đoán thuật toán thực hiện được đi kèm với các nhóm hình ảnh tương tự như các lần quét mà nó đã phân tích.

Tiến sĩ Michael Lev, một trong những đồng tác giả của tờ giấy, nói rằng các hệ thống AI như một ngày nào đó có thể cung cấp cho các bác sĩ lâm sàng được đào tạo ý kiến ​​thứ hai, hoặc bước vào trong những ngày tại các cơ sở và nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc khi có bác sĩ thần kinh được đào tạo.

“Sự sẵn có của một ý kiến ​​thứ hai, đáng tin cậy, được đào tạo bởi các nhà thần kinh học có thể làm cho những nhà cung cấp đó hiệu quả và tự tin hơn và giúp đảm bảo rằng bệnh nhân được điều trị đúng”, ông nói.

Trong một thời gian ngắn tới, nhóm dự định triển khai hệ thống trong các khu vực lâm sàng và xác nhận hiệu suất của nó với nhiều trường hợp hơn. Đồng tác giả Tiến sĩ Shahein Tajmir cho biết, công việc tại đã bắt đầu trên một nền tảng để cho phép ứng dụng rộng rãi các công cụ như vậy.

Bởi Google

Tin Mới