AI ตัวใหม่ตรวจพบโรคปอดได้ 97% และแยกแยะโรคปอดอักเสบกับ COVID-19 ได้

นักวิจัยจาก CDU, UIU และ ACU พัฒนาโมเดล AI ผสมผสาน CNN และ LSTM วินิจฉัยโรคปอดจากภาพอัลตร้าซาวด์ได้แม่นยำ 96.57% พร้อมแสดงเหตุผลผ่าน heat map ช่วยแพทย์ตัดสินใจได้รวดเร็วขึ้น

AI ตัวใหม่ตรวจพบโรคปอดได้ 97% และแยกแยะโรคปอดอักเสบกับ COVID-19 ได้

Key takeaway

  • โมเดล AI ใหม่ที่ชื่อ TD-CNNLSTM-LungNet พัฒนาโดยทีมวิจัยจากหลายมหาวิทยาลัย สามารถวินิจฉัยโรคปอดจากภาพอัลตร้าซาวด์ได้แม่นยำถึง 96.57% โดยใช้เทคโนโลยี AI แบบผสมผสานระหว่าง CNN และ LSTM
  • โมเดลนี้ไม่เพียงให้ผลการวินิจฉัยที่แม่นยำ แต่ยังสามารถแสดงเหตุผลประกอบการวินิจฉัยผ่าน heat map ทำให้รังสีแพทย์เข้าใจที่มาของการวินิจฉัยได้ชัดเจน และมีค่า recall สูงถึง 96.51%
  • ทีมวิจัยมีแผนพัฒนาต่อยอดให้โมเดลสามารถตรวจจับโรคปอดชนิดอื่นๆ เพิ่มเติม เช่น วัณโรค โรคปอดดำ มะเร็ง และขยายขีดความสามารถให้รองรับการวิเคราะห์ภาพ CT scan และ X-ray ในอนาคต

ทีมนักวิจัยจากมหาวิทยาลัย Charles Darwin (CDU) ร่วมกับ United International University และ Australian Catholic University (ACU) ประสบความสำเร็จในการพัฒนาโมเดล AI ที่สามารถตรวจจับโรคปอดจากภาพอัลตร้าซาวด์ได้อย่างแม่นยำถึง 96.57% โดยสามารถระบุได้ว่าเป็นโรคปอดอักเสบ โควิด-19 หรือโรคปอดชนิดอื่นๆ

โมเดลดังกล่าวใช้เทคโนโลยี AI 2 รูปแบบผสมผสานกัน ได้แก่ Convolutional Neural Network (CNN) สำหรับวิเคราะห์รูปแบบในภาพระดับพิกเซล และ Long Short-Term Memory (LSTM) สำหรับวิเคราะห์ข้อมูลตามบริบทเวลา

TD-CNNLSTM-LungNet ซึ่งเป็นชื่อของโมเดลลูกผสมนี้ ไม่เพียงให้ผลการวินิจฉัยที่แม่นยำ แต่ยังสามารถแสดงเหตุผลประกอบการวินิจฉัยผ่าน heat map ให้รังสีแพทย์เข้าใจได้ด้วย โดยมีค่า recall สูงถึง 96.51% ซึ่งแสดงถึงโอกาสการวินิจฉัยผิดพลาดที่ต่ำมาก

ศาสตราจารย์ Niusha Shafiabady หนึ่งในทีมวิจัยเผยว่า "โมเดลนี้ช่วยให้แพทย์วินิจฉัยโรคได้รวดเร็วและแม่นยำยิ่งขึ้น ช่วยในการตัดสินใจ ประหยัดเวลา และยังเป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์สำหรับการฝึกอบรม"

ทีมวิจัยวางแผนพัฒนาโมเดลให้สามารถตรวจจับโรคปอดชนิดอื่นๆ เพิ่มเติม อาทิ วัณโรค โรคปอดดำ โรคหอบหืด มะเร็ง โรคปอดอุดกั้นเรื้อรัง และพังผืดในปอด รวมถึงขยายขีดความสามารถให้รองรับการวิเคราะห์ภาพ CT scan และ X-ray ในอนาคต

ผลการวิจัยนี้ได้รับการตีพิมพ์ในวารสาร Frontiers in Computer Science

#AI #MachineLearning #Healthcare #MedTech #Radiology #CNN #LSTM

Why it matters

💡 ข่าวนี้น่าสนใจเพราะเป็นความก้าวหน้าทางเทคโนโลยี AI ที่มีผลกระทบโดยตรงต่อวงการแพทย์และสาธารณสุข โดยเฉพาะการวินิจฉัยโรคปอดที่มีความแม่นยำสูงถึง 96.57% ซึ่งไม่เพียงช่วยให้แพทย์ทำงานได้รวดเร็วและแม่นยำขึ้น แต่ยังช่วยลดภาระงานและความเสี่ยงในการวินิจฉัยผิดพลาด นับเป็นนวัตกรรมที่มีศักยภาพในการยกระดับการดูแลสุขภาพและการรักษาผู้ป่วยในอนาคต

ข้อมูลอ้างอิงจาก https://newatlas.com/medical-ai/ai-lung-disease/

Read more

OpenAI ประกาศยกเลิกการให้บริการ GPT-4o, GPT-4.1, GPT-4.1 mini และ OpenAI o4-mini ใน ChatGPT

news

OpenAI ประกาศยกเลิกการให้บริการ GPT-4o, GPT-4.1, GPT-4.1 mini และ OpenAI o4-mini ใน ChatGPT

OpenAI ประกาศยกเลิกบริการ GPT-4o และโมเดลอื่นๆ ในวันที่ 13 กุมภาพันธ์ 2026 เนื่องจากผู้ใช้ส่วนใหญ่เปลี่ยนไปใช้ GPT-5.2 แล้ว พร้อมเผยแผนปรับปรุง ChatGPT ด้านบุคลิกภาพ ความคิดสร้างสรรค์ และการตอบสนองที่เหมาะสม

By
บริการทางการเงินยังไม่พร้อมรับมือกับความเสี่ยงจาก AI

news

บริการทางการเงินยังไม่พร้อมรับมือกับความเสี่ยงจาก AI

ภาคการเงินอังกฤษใช้ AI อย่างแพร่หลาย แต่ยังขาดการป้องกันที่เหมาะสม คณะกรรมการรัฐสภาเสนอให้มีการทดสอบความเครียดด้าน AI และออกแนวทางชัดเจน หลังพบว่าระบบการเงินมีความเปราะบางและพึ่งพาบริษัทเทคโนโลยีเพียงไม่กี่แห่ง

By
OpenAI เตรียมเปิดตัวอุปกรณ์ลึกลับที่ทำงานร่วมกับ ChatGPT ในปี 2026

news

OpenAI เตรียมเปิดตัวอุปกรณ์ลึกลับที่ทำงานร่วมกับ ChatGPT ในปี 2026

OpenAI เตรียมเปิดตัวอุปกรณ์ลึกลับที่ทำงานร่วมกับ ChatGPT ในช่วงครึ่งหลังของปี 2026 โดยมีข่าวลือว่าอาจเป็นอุปกรณ์เสียงรหัส "Sweatpea" ที่มีดีไซน์จาก Jony Ive อดีตหัวหน้าฝ่ายออกแบบของ Apple

By
ASML ทำกำไรสูงสุดเป็นประวัติการณ์ 11.5 พันล้านดอลลาร์ในปี 2025 จากความต้องการที่ขับเคลื่อนด้วย AI วางแผนลดพนักงาน 1,700 ตำแหน่ง

news

ASML ทำกำไรสูงสุดเป็นประวัติการณ์ 11.5 พันล้านดอลลาร์ในปี 2025 จากความต้องการที่ขับเคลื่อนด้วย AI วางแผนลดพนักงาน 1,700 ตำแหน่ง

ASML บริษัทผู้ผลิตเครื่องจักรชิปชั้นนำของเนเธอร์แลนด์ ทำกำไรสูงสุดที่ 11.5 พันล้านดอลลาร์ในปี 2025 จากความต้องการเทคโนโลยี AI ที่เพิ่มขึ้น พร้อมประกาศลดพนักงาน 4% เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและความคล่องตัวในการดำเนินงาน

By