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 กำลังช่วยปรับโครงสร้างการตลาด B2B ให้ยืดหยุ่นขึ้น

news

AI แบบ Agentic กำลังช่วยปรับโครงสร้างการตลาด B2B ให้ยืดหยุ่นขึ้น

Agentic AI กำลังปฏิวัติวงการ B2B Social Media Marketing ด้วยความสามารถในการวางแผน ตัดสินใจ และดำเนินการอัตโนมัติ ช่วยให้ทีม Marketing จัดการแคมเปญหลายรายการพร้อมกัน ปรับเนื้อหาเฉพาะบุคคล และตอบสนองตลาดแบบ Real-time ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

By
LLM เริ่มเขียนมัลแวร์ได้ดีขึ้น แต่ยังไม่พร้อมสำหรับการใช้งานจริง

news

LLM เริ่มเขียนมัลแวร์ได้ดีขึ้น แต่ยังไม่พร้อมสำหรับการใช้งานจริง

Netskope Threat Labs ทดสอบพบว่า GPT-3.5 และ GPT-4 สร้างมัลแวร์ได้สำเร็จ แต่โค้ดยังขาดความน่าเชื่อถือและประสิทธิภาพสำหรับใช้งานจริง GPT-5 แม้จะดีขึ้นแต่หลบเลี่ยง guardrails ยาก ภัยคุกคามจริงยังต้องอาศัยมนุษย์ควบคุม

By
เครื่องมือ AI ใหม่อาจลดความสูญเปล่าในการปลูกถ่ายอวัยวะได้ถึง 60%

news

เครื่องมือ AI ใหม่อาจลดความสูญเปล่าในการปลูกถ่ายอวัยวะได้ถึง 60%

Stanford พัฒนาโมเดล Machine Learning ทำนายความเหมาะสมของอวัยวะจากผู้บริจาค DCD ได้แม่นยำกว่าศัลยแพทย์ ลดการจัดหาอวัยวะที่ไร้ประโยชน์ 60% ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการปลูกถ่ายตับ

By
Suno สตาร์ทอัพเพลง AI ที่ถูกฟ้องร้อง ระดมทุนได้ที่มูลค่า 2.45 พันล้านดอลลาร์ จากรายได้ 200 ล้านดอลลาร์

news

Suno สตาร์ทอัพเพลง AI ที่ถูกฟ้องร้อง ระดมทุนได้ที่มูลค่า 2.45 พันล้านดอลลาร์ จากรายได้ 200 ล้านดอลลาร์

Suno แพลตฟอร์มสร้างเพลงด้วย AI ระดมทุนรอบ Series C ได้ 250 ล้านดอลลาร์ ที่มูลค่า 2.45 พันล้านดอลลาร์ จากรายได้ 200 ล้านดอลลาร์ต่อปี แม้กำลังถูกค่ายเพลงใหญ่ 3 แห่งฟ้องร้องเรื่องการใช้เนื้อหาลิขสิทธิ์โดยไม่ได้รับอนุญาต

By