Buzz
Trí tuệ nhân tạo thậm chí còn có thể phân tích và đưa ra chuẩn đoán về bệnh lý từ hình ảnh chụp X-quang.
Các nhà nghiên cứu tại Đại học Warwick đã huấn luyện trí tuệ nhân tạo của họ bằng cách sử dụng 2,8 triệu hình ảnh chụp X-quang ngực trước đó của hơn 1,5 triệu bệnh nhân để kiểm tra 37 tình trạng khác nhau. Dữ liệu từ tia X được thu thập trong khoảng 13 năm từ ba mạng lưới bệnh viện ở Anh.
Đối với 35 trong số 37 tình trạng, trí tuệ nhân tạo đã phân tích chính xác hoặc chính xác hơn so với bác sĩ tại thời điểm chụp X-quang.
Để xác minh tính chính xác của trí tuệ nhân tạo, hơn 1.400 hình ảnh chụp X-quang từ nghiên cứu cũng đã được kiểm tra bởi một nhóm bác sĩ X quang hàng đầu. Họ đã so sánh kết quả từ trí tuệ nhân tạo với chẩn đoán của bác sĩ X quang khi hình ảnh chụp ban đầu được thực hiện.
Các nhà nghiên cứu cho biết trí tuệ nhân tạo có thể phân tích các hình ảnh chụp ngay khi chúng được thực hiện và đánh dấu mọi tình trạng hoặc bất thường tiềm ẩn. Mô hình cũng có thể sử dụng một mô hình ngôn ngữ lớn để xử lý các báo cáo lịch sử đi kèm với các hình ảnh chụp để hiểu sâu hơn.
Trí tuệ nhân tạo sẽ loại bỏ yếu tố không thể tránh khỏi do lỗi của con người và cũng có thể loại bỏ các thành kiến. Như Tiến sĩ Montana đã nhấn mạnh, nếu một bệnh nhân được chụp X-quang về vấn đề tim, bác sĩ sẽ tập trung vào cơ quan đó và có thể bỏ qua vấn đề ở phổi.
Công nghệ cũng có thể giúp giảm bớt công sức của các bác sĩ, giảm khối lượng công việc và thu hút sự chú ý của họ đến các hình ảnh chụp liên quan sớm hơn so với mức mà họ có thể xử lý được. Theo một cuộc khảo sát gần đây của Đại học X quang Hoàng gia, 97% các cơ sở điều trị ung thư ở Vương quốc Anh đã phải đối mặt với tình trạng chậm trễ trong điều trị do thiếu hụt của các bác sĩ X quang.
Trí tuệ nhân tạo của nhóm, được gọi là X-Raydar, đã sẵn sàng cho cộng đồng nghiên cứu thử nghiệm trong các ứng dụng không lâm sàng thông qua một cặp API.
