Cách Sử Dụng Công Nghệ Trí Tuệ Nhân Tạo Trong Việc Phân Tích Hình Ảnh Y Tế

Thành công ban sơ của Vin
Dr đã xác minh trình độ của những nhà kỹ thuật Việt Nam. Con số các khối hệ thống AI được trở nên tân tiến bài bản, áp dụng rộng rãi và sản xuất được tác động tích rất lên kết quả chẩn đoán dịch hiện còn hạn chế. Bởi vì vậy, siêu cần cải cách và phát triển những cơ chế AI mới, với sự tham gia, thích hợp tác của khá nhiều đơn vị nghiên cứu và phạt triển technology trong nước. Hy vọng rằng, với vấn đề đẩy mạnh chi tiêu phát triển các ứng dụng của ai trong thời gian tới, việt nam sẽ bao gồm một nền y tế thông minh, nơi tín đồ bệnh sẽ tiến hành hưởng những thành quả này của hiện đại công nghệ.

TÀI LIỆU THAM KHẢO

<1> K. Doi (2017), “Computer-aided diagnosis in medical imaging: Historical review, current status và future potential”,Computerized Medical Imaging and Graphics,31(4-5), pp.198-211.

<2> Q. Li, R.M. Nishikawa (2015), Computer-Aided Detection & Diagnosis in Medical Imaging,Taylor & Francis e
Books, CRC Press, New York, 446p.

<3> Chung-Ming Chen, Yi-Hong Chou, Norio Tagawa, & Younghae bởi vì (2013), “Computer-aided detection & diagnosis in medical imaging”,Computational & Mathematical Methods in Medicine,2013, 2p.

<4> A.S. Panayides, et al. (2020), “AI in medical imaging informatics: current challenges và future directions”,IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics,24(7), pp.1837-1857.

<5> Hieu Pham (2021),“AI in Medical Imaging”– URL: https://huyhieupham.github.io/data/DS&AI-AI-in-Medical-Imaging-Hieu-Pham-Vin
Bigdata.pdf.

<6> W.L. Bi, et al. (2019), “Artificial intelligence in cancer imaging: clinical challenges and applications”,CA: A Cancer Journal for Clinicians,69(2), pp.127-157.

<7> C. Shi, et al. (2021), “Imaging beyond seeing: early prognosis of cancer treatment”,Small Methods,5(3), DOI: 10.1002/smtd.202001025.

<8> https://healthmanagement.org/c/hospital/issuearticle/ai-in-medical-imaging-may-make-the-biggest-impact-in-healthcare.

<9> https://www.businesswire.com/news/home/20210319005094/en/New-Data-on-Stroke -Care-Show-the-Impact-of-Viz.ai%E2%80%99s-Artificial-Intelligence-Powered- Platform -on-Patient-Outcomes.

<10> https://nhandan.vn/tieu-diem/de-xuat-dua-chi-tieu-bac-si-va-dieu-duong-vao-bo-chi-tieu-phat-trien-kinh-te-xa-hoi375804/#:~:text=Hi%E1%BB%87n%20nay%2C%20b %C3%A1c%20s%C4%A9%20tr%C3%AAn,h%E1%BB%8Dc%20l%C3%A0%2066%2C9%25.

Từ các bệnh mạn tính như ung thư đến technology xét nghiệm, chụp chiếu như X-quang, AI đang rất được tận dụng để triển khai những vạc minh nâng cấp độ hiệu quả và chủ yếu xác, giúp chăm lo bệnh nhân và hy vọng tìm ra phương thức chữa trị mang lại họ.

AI hỗ trợ một số điểm mạnh so với phương thức phân tích và chuyển ra đưa ra quyết định lâm sàng truyền thống. Thuật toán AI khiến cho các hệ thống trở nên đúng chuẩn hơn khi bọn chúng hiểu được tài liệu đào tạo, giúp con người có những đọc biết sâu sắc chưa từng tất cả về sự đổi khác trong điều trị, chăm sóc, chẩn đoán và tóm lại cho dịch nhân.

Xem thêm: Phần Mềm Tiện Ích Máy Tính Là Gì? Top 13 Phần Mềm Hữu Dụng Nhất

Theo báo cáo của Acumen Research, thị phần trí tuệ nhân tạo trong y tế - chăm sóc sức khỏe thế giới dự loài kiến ​​sẽ tăng thêm 8 tỷ USD vào khoảng thời gian 2026.

1. Chẩn đoán ung thu bao gồm xác

Path
AI - một công ty technology tại Hoa Kỳ cung ứng công nuốm trí tuệ tự tạo và học máy hỗ trợ âu yếm sức khỏe, được cho phép bác sĩ, chuyên gia y tế giới thiệu chẩn đoán bao gồm xác.

Công vậy AI giúp sút sai sót trong quá trình chẩn đoán ung thư và hỗ trợ một loạt kỹ thuật new cho khám chữa y tế cá nhân. Với độ đúng chuẩn ngày càng cao, phần lớn bệnh nhân có thể được quan tâm hoặc chữa trị khỏi sinh hoạt những tiến độ đầu, không gây tử vong và nâng cao cơ hội sống sót cho nhiều người.

2. Chẩn đoán sớm bệnh dịch máu lây lan mỡ

Trí tuệ nhân tạo được chứng minh là có không ít lợi ích lúc chẩn đoán bệnh liên quan đến máu, thậm chí những bệnh hoàn toàn có thể gây tử vong ở quá trình đầu. Với việc trợ giúp của kính hiển vi tăng tốc AI, bác bỏ sĩ hiện rất có thể quét mọi chất cùng vi khuẩn bất lợi trong mẫu máu, ví dụ như Staphylococcus, E. Coli,... Với vận tốc nhanh hơn các so với quét thủ công.

Các nhà công nghệ đã sử dụng hơn 25.000 hình ảnh mẫu máu để máy móc “hiểu” được cách tìm ra vi khuẩn có hại. Kiến thức nhân tạo cho phép máy móc khẳng định những vi trùng này trong tiết và dự kiến sự hiện diện của chúng trong mẫu bắt đầu với độ đúng chuẩn lên mang lại 95%, giúp sút đáng kể phần trăm tử vong.

3. Chatbot chăm lo khách hàng cùng trợ lý sức mạnh ảo

Chatbot được phát triển bằng phương pháp sử dụng technology như lập trình ngôn ngữ tư duy - NLP (Neuro-linguistic programming), có thể chấp nhận được máy móc bội nghịch hồi nhanh chóng khi người mắc bệnh đưa ra truy tìm vấn. Chatbot giao tiếp với người bệnh về bệnh dịch tật, triệu chứng, giao dịch thanh toán hóa đơn,... Từ đó giúp giảm tải áp lực quá trình đối với chuyên viên y tế, y tá, hộ lý,...

Trợ lý sức mạnh ảo chịu đựng trách nhiệm một số trong những công việc, gồm những: Trả lời câu hỏi thông thường xuyên của người bệnh qua cuộc gọi và email, cai quản thông tin y tế riêng tư của bệnh dịch nhân, lên kế hoạch hẹn với bác sĩ, gửi lời đề cập theo dõi chứng trạng và cuộc hẹn đi khám lâm sàng cho bệnh nhân,...

Điều này được sản xuất ra bằng cách tích vừa lòng các hệ thống với điện toán dấn thức (Cognitive computing), thực tế tăng cường - AR (Augmented reality), cử chỉ khung hình và lời nói. Đây là một trong những ứng dụng AI có lợi nhất trong y tế, đưa về trải nghiệm cá nhân hóa cho người bị bệnh về khía cạnh quản lý, chăm lo sức khỏe và giải quyết truy vấn của họ. Tín đồ bệnh giảm tần suất đến dịch viện, mang về lợi ích cho tất cả bệnh nhân, chuyên gia y và các đại lý khám trị bệnh.

Bệnh nhân nhận thấy phản hồi nhanh chóng nhờ chatbot AI - Ảnh: Internet

4. Điều trị bệnh hiếm gặp

BERG là 1 nền tảng technology sinh học tiến trình lâm sàng dựa vào AI, chuyển động dựa trên vấn đề lập phiên bản đồ bệnh án để tăng tốc độ tìm kiếm và tạo nên thuốc, vắc-xin đột phá tiên tiến, đổi khác cách tiếp cận âu yếm sức khỏe, cho phép chuyên gia y tế tạo nên các thành phầm mạnh mẽ, cung cấp bệnh nhân pk với tình trạng bệnh hiếm gặp.

BERG cũng đều có những tìm hiểu mới vào điều trị bệnh dịch Parkinson - một chứng xôn xao trong não dẫn mang đến cứng khớp, run rẩy và khó giữ thăng bằng, phối hợp và đi lại. Triệu bệnh của bệnh Parkinson ban đầu từ từ cùng trở phải nghiêm trọng hơn theo thời gian, khiến cho nó trở thành giữa những căn bệnh dịch ám ảnh nhất. BERG áp dụng trí tuệ nhân tạo để kết nối link giữa những chất chất hóa học trong cơ thể con bạn mà trước đó chưa theo luồng thông tin có sẵn đến.

5. Tự động hóa nhiệm vụ chăm lo sức khỏe mạnh dự phòng

Một vai trò quan trọng khác của trí tuệ tự tạo và công cụ ứng dụng AI trong quan tâm sức khỏe khoắn là nó auto hóa những công việc. Điều này góp con người dân có thêm thời gian cho số đông nhiệm vụ quan trọng đặc biệt và cần thiết khác.

Nền tảng dựa trên AI giúp tự động hóa một số quy trình như kiểm tra điều kiện của yêu cầu y tế chưa được xem xét, chuyển tài liệu y tế quan trọng cho chuyên gia tương ứng,... Những căn nguyên này hay được tích hợp với các khí cụ và ứng dụng hiện bao gồm của bệnh viện để nâng cấp hiệu quả vận động với chi tiêu hợp lý.

6. Thống trị hồ sơ dịch án

Chăm sóc sức khỏe là trong số những biên giới dữ liệu lớn (Big data) tiếp theo sau cần được “thuần hóa”. Dữ liệu đặc biệt quan trọng và giá chỉ trị có thể bị thất lạc trong kho dữ liệu khổng lồ, dẫn cho thiệt hại hàng tỷ đô la từng năm mang lại ngành. Khó khăn từ những việc kết nối các điểm dữ liệu quan trọng đặc biệt kìm hãm sự trở nên tân tiến trong chẩn đoán đúng đắn cũng như nghiên cứu và phân tích và tạo thành những một số loại thuốc, chế tác sinh học mới.

Một số tổ chức trong nghành nghề dịch vụ y tế - quan tâm sức khỏe chuyển sang thực hiện AI để ngăn ngừa tình trạng “xuất huyết” dữ liệu. AI có thể chấp nhận được họ phân tách nhỏ, tàng trữ và liên kết dữ liệu cần thiết mà trước đó phải mất không ít năm để xử lý.

7. Bớt sai sót về liều lượng thuốc

Chỉ một liều thuốc dư quá cũng rất có thể gây ra hậu quả rất lớn đối với khung hình bệnh nhân. Đó là tại sao tại sao dịch nhân phải dùng đúng liều lượng theo quy định. Với việc trợ giúp của kiến thức nhân tạo, ngành công nghiệp này có thể giảm xác suất sai sót không đáng bao gồm trong quá trình sử dụng thuốc.

8. Phẫu thuật có sự hỗ trợ của robot

Gần đây, phẫu thuật tất cả sự hỗ trợ của rô bốt vẫn trở cần phổ biến. Một số bệnh viện trên thế giới đang triển khai robot hỗ trợ kết thúc các nhiệm vụ yên cầu độ bao gồm xác, khả năng kiểm soát điều hành và tính linh hoạt.

Rô bốt tích phù hợp với cánh tay cơ học, máy ảnh và lý lẽ phẫu thuật quan trọng cũng giúp nâng cấp kiến ​​thức, kỹ năng và kinh nghiệm tay nghề của bác sĩ, tạo thành một hiệ tượng phẫu thuật mới. Bác sĩ phẫu thuật rất có thể ngồi vào máy vi tính và điều khiển cánh tay cơ học tập của rô-bốt, trong những lúc rô-bốt cung cấp chính sách xem 3 chiều, phóng to vị trí phẫu thuật mà người ta không thể nhìn bằng mắt thường.

Các ca phẫu thuật mổ xoang được hỗ trợ bởi robot vày AI thực hiện có ít biến triệu chứng hơn, người mắc bệnh ít buồn bã hơn kha khá và tốc độ hồi phục nhanh hơn.

Robot AI ứng dụng trong phẫu thuật đem lại nhiều tiện ích - Ảnh: Internet

9. Chẩn đoán hình hình ảnh tự động

Ứng dụng AI giúp dễ dàng giải mã hình ảnh để tiến hành phân tích. Sử dụng công nghệ và lịch trình học sâu (Deep learning), những khối hệ thống AI này tự trang bị cho doanh nghiệp thuật toán góp đọc cấp tốc hơn những hình hình ảnh phức tạp, bao gồm cả mọi hình ảnh từ chụp CT và MRI.

Hệ thống chẩn đoán hình ảnh tự hễ giúp cải thiện hiệu suất cho bác bỏ sĩ, góp chẩn đoán bệnh đúng chuẩn hơn. Sát bên đó, nó còn là một trong công nuốm quan trọng, xử lý tình trạng thiếu bác sĩ X-quang và một số vị trí trình độ khác ở bệnh viện, chống khám. Ai đó đã đạt được những tân tiến to mập trong chẩn đoán hình ảnh y tế trong những năm qua.

10. Trở nên tân tiến thuốc mới

Nghiên cứu, xem sét thuốc thường bắt buộc đến nhiều thời gian và tiền bạc. Tác dụng của công nghệ trí tuệ nhân tạo trong trường đúng theo này cho phép chuyên gia quét những loại thuốc đã tất cả và sử dụng chúng để kiến thiết lại thuốc, giúp rút ngắn quá trình, đôi khi tiết kiệm túi tiền hơn.

11. Thâm nhập thử nghiệm lâm sàng

Trong thí nghiệm lâm sàng, một lượng lớn dữ liệu cần được thu thập và bố trí để đúc rút lý thuyết đúng mực về căn bệnh rõ ràng nào kia và giải pháp điều trị. Với việc trợ giúp của ứng dụng AI, cửa hàng y tế sẽ sở hữu điều kiện dễ ợt để tiếp cận dữ liệu dựa trên tác dụng đối với các thử nghiệm lâm sàng tương ứng.

Với rất nhiều thử nghiệm này, AI có thể chấp nhận được mạng thần kinh dự đoán hoạt tính sinh học và đặc điểm ở từng căn bệnh nhân. Gốc rễ AI cung cấp nhà phân tích tìm ra ứng cử viên phù hợp để thể nghiệm thuốc cải cách và phát triển cho những bệnh lý và rối loạn khác nhau.

Trong rất nhiều trường hòa hợp này, bài toán chọn đúng ứng cử viên là điều luôn luôn phải có và nhờ có AI, ngành âu yếm sức khỏe đã chứng kiến ​​sự gia tăng thống kê về cường độ thành công của tương đối nhiều thử nghiệm lâm sàng với tốc độ nhanh rộng và chỉ cần đầu tư ít hơn.

12. Nâng cao khả năng tiếp cận quan tâm sức khỏe

Trí tuệ tự tạo đã dẫn cho sự cải tiến và phát triển của một số phần mềm y tế cung cấp dịch vụ chăm lo sức khỏe liên hệ và thiết lập như đặt hẹn khám bất kể lúc nào, kết nối với bác bỏ sĩ trường đoản cú xa,... Căn bệnh nhân dễ dàng tiếp cận với chuyên gia và cơ sở khám chữa bệnh. Với những sự việc nhỏ, người bệnh sẽ tự động hóa được chatbot đề nghị dùng các loại thuốc tương ứng và nếu cần được đi khám, bệnh nhân cũng khá được đề xuất thăm khám với bác sĩ phù hợp.

Bệnh nhân dễ dàng tiếp cận thương mại dịch vụ khám chữa căn bệnh qua vật dụng thông minh - Ảnh: Internet

Lợi ích của trí tuệ nhân tạo trong y học tất cả rất nhiều, đi cùng rất đó là phần lớn nhược điểm cần khắc phục. Nhưng có thể khẳng định, mọi ứng dụng ai đã mang mang lại sự chuyển đổi và bước văn minh vượt bậc mang lại ngành âu yếm sức khỏe.