Mô hình AI mới phát hiện bệnh phổi

Để chẩn đoán bệnh phổi, nhóm nghiên cứu đã kết hợp hai mô hình AI gồm có mạng nơ-ron tích chập (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 con người có thể bỏ lỡ khi xem xét các kết quả scan bằng mắt thường. Sau đó, mô hình LSTM sử dụng thông tin này và đưa vào 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 bất thường cực kỳ hiệu quả và diễn giải vấn đề. Hơn nữa, mô hình còn xác định các kết quả scan, cung cấp bằng chứng về bệnh viêm phổi, COVID-19, các bệnh phổi khác hay phổi có bình thường không. Mô hình AI mới cho rất ít kết quả âm tính giả, điều này rất quan trọng trong việc điều trị các bệnh phổi cấp tính. Sử dụng video siêu âm của các tập dữ liệu hiện có, mô hình AI đã vượt trội hơn các công cụ chẩn đoán AI hiện có chỉ đạt khoảng 90-92%.

Mô hình AI mới không chỉ giúp phát hiện bệnh 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 bắng mắt thường cả hai tình trạng đó trông 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 scan.

GS. Niusha Shafiabady, đồng tác giả nghiên cứu tại CDU cho biết: Khả năng giải thích của mô hình được đề xuất nhằm mục đích tăng độ tin cậy của phương pháp. Mô hình giúp các bác sĩ chẩn đoán bệnh phổi 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 có những bước tiến lớn trong lĩnh vực chẩn đoán 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 từ phẫu thuật đến khám phá thuốc. Công nghệ AI đã cho thấy tiềm năng sử dụng để phát hiện khối u não và các loại ung thư khác.

GS. Shafiabady lưu ý rằng miễn là được đào tạo trên dữ liệu phù hợp, mô hình có thể tăng khả năng chẩn đoán bệnh phổi, phát hiện các dấu hiệu của bệnh lao, bệnh phổi đen, hen suyễn, ung thư, bệnh phổi mãn tính và xơ phổi. Nhóm nghiên cứu hy vọng sẽ điều chỉnh mô hình để đánh giá chính xác hơn kết quả siêu âm, chẳng hạn 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