Mô hình AI mới được phát hiện

Để đạt được tinh thần, nhóm nghiên cứu đã kết hợp hai mô hình AI bao gồm mạng nơ-ron phân tích nhanh (CNN) và mô hình bộ nhớ dài – ngắn (LSTM). Mạng CNN tìm kiếm các mẫu trong hình ảnh hoặc khung hình, tập trung vào những thay đổi nhỏ nhất mà người có thể bỏ lỡ khi xem xét kết quả quét bằng mắt thường. Sau đó, LSTM mô hình sử dụng thông tin này và đưa ra bối cảnh rộng hơn để phân tích dữ liệu của CNN theo thời gian và bỏ qua dữ liệu không liên quan.

Mô hình kết hợp mới có tên là TD-CNNLSTM-LungNet với khả năng phát hiện những điều bất thường cực kỳ hiệu quả và giải quyết vấn đề. Hơn nữa, mô hình còn xác định các kết quả quét, cung cấp bằng chứng về bệnh viêm phổi, COVID-19, các loại bệnh viêm phổi khác hay bệnh bình thường không. Mô hình AI mới cho rất ít kết quả âm tính giả, điều này rất quan trọng trong công việc điều trị các bệnh phổi cấp tính. Sử dụng siêu âm video của các dữ liệu hiện có, AI mô hình đã vượt trội hơn các công cụ mong đợi AI hiện có chỉ đạt khoảng 90-92%.

Mô hình AI mới không chỉ giúp phát hiện bệnh viêm phổi mà còn có thể xác định chính xác những khác biệt như phân biệt giữa COVID-19 với bệnh viêm phổi. Như các nhà nghiên cứu đã lưu ý, nhìn bắn mắt thường cả hai tình trạng nhìn có vẻ giống nhau, nhưng các mô hình riêng biệt của AI cho phép phát hiện sự khác biệt. Sau đó sẽ đưa ra lý do tại sao lại đi đến kết luận như vậy cho mỗi lần quét.

GS. Niusha Shafiabady, đồng tác giả nghiên cứu tại CDU cho biết: Khả năng giải thích của mô hình được sản xuất nhằm mục đích tăng cường độ tin cậy của phương pháp pháp. Mô hình giúp các bác sĩ chuẩn đoán bệnh nhanh chóng, chính xác và tiết kiệm thời gian, hỗ trợ quá trình ra quyết định, tiết kiệm thời gian và đóng vai trò là công cụ đào tạo có giá trị.

Năm 2024, Google đã đạt được những bước tiến lớn trong lĩnh vực mong đợi y khoa và AI. Tương tự, công nghệ này đang được phát triển cho mục đích chăm sóc sức khỏe để hỗ trợ mọi thứ y tế đến khám phá thuốc. Công nghệ AI đã tìm thấy tiềm năng sử dụng để phát hiện khối u não và các loại thư khác.

GS. Shafiabady lưu ý rằng miễn là được đào tạo trên dữ liệu phù hợp, mô hình có thể tăng cường khả năng mong đợi bệnh miễn dịch, phát hiện các dấu hiệu của bệnh lao, bệnh phổi, hen suyễn, ung thư, bệnh mãn tính và viêm phổi. Nhóm nghiên cứu hy vọng sẽ điều chỉnh mô hình để đánh giá độ chính xác hơn là kết quả siêu âm, như chụp CT và chụp X-quang. Kết quả nghiên cứu đã được công bố trên tạp chí Frontiers in Computer Science .

Theo: vista.gov.vn