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

AI แบบ Agentic ที่กำลังเติบโตต้องการสถาปัตยกรรมหน่วยความจำใหม่

news

AI แบบ Agentic ที่กำลังเติบโตต้องการสถาปัตยกรรมหน่วยความจำใหม่

AI แบบ Agentic กำลังพัฒนาจาก chatbot ไร้สถานะสู่ระบบที่มีเวิร์กโฟลว์ซับซ้อน NVIDIA เปิดตัวแพลตฟอร์ม ICMS ในสถาปัตยกรรม Rubin เพื่อแก้ปัญหาคอขวดของหน่วยความจำ ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพและลดต้นทุนการดำเนินงาน

By
ทำไมโครงการนำร่อง AI ระดับองค์กรถึงล้มเหลว

news

ทำไมโครงการนำร่อง AI ระดับองค์กรถึงล้มเหลว

ข้อมูลจาก MIT เผย 95% ของโครงการนำร่อง Generative AI ล้มเหลว เนื่องจากขาดแผนการเปลี่ยนแปลง ทีม IT ไม่ร่วมมือกับแผนกอื่น พนักงานต่อต้าน และการสื่อสารไม่ชัดเจน เรียนรู้วิธีหลีกเลี่ยงปัญหาและแนวทางสู่ความสำเร็จจากผู้เชี่ยวชาญ

By
OpenAI เตรียมบุกตลาดโฆษณา ขณะที่ Google เร่งพัฒนาโครงสร้างพื้นฐาน AI

news

OpenAI เตรียมบุกตลาดโฆษณา ขณะที่ Google เร่งพัฒนาโครงสร้างพื้นฐาน AI

OpenAI กำลังพิจารณาเข้าร่วมงาน Cannes Lions สะท้อนความทะเยอทะยานในตลาดโฆษณา ขณะที่ Google ผนวก Gemini เข้ากับระบบโฆษณาค้นหาแบบใหม่ การแข่งขันระหว่างสองยักษ์ใหญ่ทวีความเข้มข้น โดย OpenAI ต้องเร่งสร้างรายได้เพื่อชดเชยค่าใช้จ่ายมหาศาล

By
Memories.ai กำลังเปลี่ยนทิศทาง LUCI AI pin จากอุปกรณ์สำหรับผู้บริโภคให้เป็นแพลตฟอร์มสำหรับนักพัฒนา

news

Memories.ai กำลังเปลี่ยนทิศทาง LUCI AI pin จากอุปกรณ์สำหรับผู้บริโภคให้เป็นแพลตฟอร์มสำหรับนักพัฒนา

Memories.ai ปรับทิศทาง Project LUCI จากอุปกรณ์สวมใส่ AI สำหรับผู้บริโภคให้เป็นแพลตฟอร์มสำหรับนักพัฒนา มุ่งแก้ปัญหาที่อุปกรณ์ AI สวมใส่รุ่นก่อนๆ เคยประสบ โดยเน้นความสามารถด้านความจำและการเข้าใจบริบท พร้อมเปิดตัวในงาน CES 2026

By