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

Apple วางแผนเปลี่ยน Siri ให้เป็นแชทบอท AI เต็มรูปแบบเพื่อแข่งขันกับ ChatGPT และ Gemini

news

Apple วางแผนเปลี่ยน Siri ให้เป็นแชทบอท AI เต็มรูปแบบเพื่อแข่งขันกับ ChatGPT และ Gemini

แอปเปิลกำลังปรับโฉม Siri ครั้งใหญ่ภายใต้โครงการ "Campos" เปลี่ยนเป็นแชทบอท AI เต็มรูปแบบ เพิ่มความสามารถทั้งการค้นหาเว็บ สร้างคอนเทนต์ วิเคราะห์ไฟล์ และเชื่อมโยงกับแอปหลักของ Apple คาดเปิดตัวในงาน WWDC มิถุนายนนี้

By
OpenAI อาจสร้างรายได้จากโฆษณา 25,000 ล้านดอลลาร์ต่อปีภายในปี 2030 สร้างความกังวลให้ Google

news

OpenAI อาจสร้างรายได้จากโฆษณา 25,000 ล้านดอลลาร์ต่อปีภายในปี 2030 สร้างความกังวลให้ Google

นักวิเคราะห์จาก Evercore ISI คาดการณ์ว่า OpenAI จะสร้างรายได้จากโฆษณาถึง 25,000 ล้านดอลลาร์ภายในปี 2030 ท้าทาย Google โดยตรง ด้วยฐานผู้ใช้ ChatGPT เกือบ 1,000 ล้านคนต่อสัปดาห์ และการเริ่มแสดงโฆษณาในอีกไม่กี่สัปดาห์ข้างหน้า

By
สตาร์ทอัพ AI ที่ได้รับการสนับสนุนจาก Alibaba อย่าง Moonshot AI มีมูลค่า 4.8 พันล้านดอลลาร์

news

สตาร์ทอัพ AI ที่ได้รับการสนับสนุนจาก Alibaba อย่าง Moonshot AI มีมูลค่า 4.8 พันล้านดอลลาร์

สตาร์ทอัพ AI จีนที่ได้รับการสนับสนุนจาก Alibaba มีมูลค่าพุ่งสูงถึง 4.8 พันล้านดอลลาร์ แม้จำนวนผู้ใช้ Kimi ลดลงเกือบครึ่ง บริษัทกำลังปรับเปลี่ยนกลยุทธ์จาก Consumer AI สู่บริการ Enterprise ในภาคการเงิน สุขภาพ และกฎหมาย

By
ช่องโหว่ Prompt Injection ใน Google Gemini เปิดเผยข้อมูลปฏิทินส่วนตัวผ่านคำเชิญ

news

ช่องโหว่ Prompt Injection ใน Google Gemini เปิดเผยข้อมูลปฏิทินส่วนตัวผ่านคำเชิญ

นักวิจัยด้านความปลอดภัยเปิดเผยช่องโหว่ใน Google Gemini ที่ใช้ indirect prompt injection ผ่านคำเชิญปฏิทิน ทำให้ผู้โจมตีสามารถเข้าถึงข้อมูลการประชุมส่วนตัวและสร้างกิจกรรมหลอกลวงได้ แม้ได้รับการแก้ไขแล้ว แต่สะท้อนความเสี่ยงของ AI ในองค์กร

By