Deep learning ช่วยแพทย์ตรวจเนื้องอกที่สมองได้เร็วและแม่นยำขึ้น

งานวิจัยจากมหาวิทยาลัยการแพทย์มิชิแกนและมหาวิทยาลัยฮาวาร์ดเผย AI สามารถช่วยแพทย์ในการตรวจเซลล์เนื้องอกที่สมองได้เร็วและแม่นยำขึ้น โดยทีมวิจัยได้ใช้ Deep learning วิเคราะห์เนื้อเยื่อในสมอง 100 ตัวอย่างและพบว่า algorithm สามารถจัดกลุ่มเนื้อเยื่อได้อย่างแม่นยำ

Credit: University of Michigan Medical School YouTube

ปกติแล้วระหว่างการผ่าตัด แพทย์จะต้องนำชิ้นเนื้องอกที่ได้จากผู้ป่วยไปตรวจในแลป ขั้นตอนนี้อาจใช้เวลามากถึง 40 นาทีในการรอผล deep learning algorithm ดังกล่าวจะช่วยให้แพทย์สามารถตรวจชิ้นเนื้อได้ภายในห้องผ่าตัด และย่นระยะเวลาในการวิเคราะห์ไปเป็น 3-4 นาที ซึ่งจะช่วยลดความเสี่ยงของผู้เข้ารับการผ่าตัดอย่างมาก

Algorithm นี้ได้ถูกทดสอบกับผู้ป่วย 370 คน ปัจจุบันมีความแม่นยำอยู่ที่ 90% ซึ่งยังคงต่ำกว่าความแม่นยำ 90-95% ของการตรวจในแลป ในอนาคต ทีมวิจัยวางแผนที่จะทดสอบกับตัวอย่างจำนวนมากขึ้น ปรับปรุงความแม่นยำของ algorithm และปรับปรุงให้ระบบสามารถจำแนกชนิดของเนื้องอกได้มากชนิดขึ้น จากเดิม 4 ชนิดเป็น 8 ชนิด ซึ่งจะครอบคลุมเนื้องอกในเกือบทุกกรณี

หากงานวิจัยนี้ประสบความสำเร็จไปด้วยดี ทีมวิจัยหวังว่าจะสามารถนำระบบไปใช้ทดลองใช้จริงในโรงพยาบาล โดยเฉพาะในโรงพยาบาลขนาดเล็กซึ่งขาดแคลนผู้เชี่ยวชาญทางด้านประสาทวิทยา

 

ที่มา: https://futurism.com/artificially-intelligent-entities-are-allowing-doctors-to-save-lives/

About PRY

Check Also

Sonar เข้าซื้อกิจการ Gitar สตาร์ตอัป AI Code Review ยกระดับระบบตรวจสอบโค้ดด้วย Agentic Reasoning

Sonar ผู้ให้บริการแพลตฟอร์มตรวจสอบคุณภาพและความมั่นคงปลอดภัยของโค้ด ประกาศเข้าซื้อกิจการ Gitar สตาร์ตอัปผู้เชี่ยวชาญด้านระบบ AI-native Code Review การเข้าซื้อกิจการครั้งนี้มีเป้าหมายเพื่อผสานความสามารถด้านการคิดวิเคราะห์ของ Gitar เข้ากับเอนจินตรวจสอบโค้ดของ Sonar เพื่อสร้างความมั่นคงปลอดภัยที่รัดกุมยิ่งขึ้นสำหรับทีม DevOps ในยุคที่ …

Stripe ยกระดับระบบชำระเงินสู่โครงสร้างพื้นฐานสำหรับ Machine-to-Machine รับยุค Agentic AI

Stripe เปิดตัวผลิตภัณฑ์ใหม่ 288 รายการ พร้อมส่งแผนพลิกโฉมระบบชำระเงินจากเดิมที่เป็นโครงสร้างพื้นฐานในการทำธุรกรรมสำหรับมนุษย์ ให้กลายเป็นโครงสร้างพื้นฐานที่สามารถตั้งโปรแกรมได้และทำงานอย่างต่อเนื่องเพื่อรองรับธุรกกรรมแบบ Machine-to-Machine ถือเป็นการปูทางเข้าสู่ระบบเศรษฐกิจแบบ Agentic AI อย่างเต็มรูปแบบ