นักวิจัยยาทำการทดสอบ AI เพื่อทำนายการสูญเสียการมองเห็น

วิธีที่องค์กรสามารถใช้ประโยชน์จากการเรียนรู้ของเครื่องจักรให้ได้มากที่สุดที่การประชุม SAP SAPPHIRE ตอนปี 2019 Markus Noga พูดกับ TechRepublic ว่า บริษัท ใดควรใช้การเรียนรู้ของเครื่องและแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับการดำเนินการ

การวินิจฉัยความเจ็บป่วยนั้นง่ายกว่าการคาดคะเนว่าอาการจะแย่ลงเร็วเพียงใด นั่นคือคำสัญญาของปัญญาประดิษฐ์ (AI) ในการดูแลสุขภาพ: ช่วยแพทย์ระบุคนที่อาจมีความเสี่ยงสูงสำหรับโรคบางชนิดกว่าคนอื่น

นักวิจัยที่ Genetech และ Roche ได้พัฒนารูปแบบการเรียนรู้อย่างลึกล้ำที่อาจคาดการณ์ได้ว่าผู้ป่วยที่มีปัญหาการมองเห็นที่เกี่ยวข้องกับโรคเบาหวานมีแนวโน้มที่จะตาบอด

เพิ่มเติมเกี่ยวกับปัญญาประดิษฐ์

  • Demis Hassabis ผู้ก่อตั้ง Google DeepMind: ความจริงสามข้อเกี่ยวกับ AI
  • 10 งาน AI ที่เป็นที่ต้องการมากที่สุดในโลก
  • ข้อ จำกัด 3 ข้อที่มองข้ามมากที่สุดของ AI ในการดำเนินธุรกิจ
  • วิธีการเป็นวิศวกรการเรียนรู้ของเครื่อง: แผ่นโกง

ทีมเพิ่งตีพิมพ์บทความใหม่ใน Nature Digital Medicine "อัลกอริทึมการเรียนรู้แบบลึกทำนายความก้าวหน้าของเบาหวานขึ้นจอตาในผู้ป่วยแต่ละราย" งานของพวกเขาขึ้นอยู่กับภาพของดวงตาด้านใน

ด้วยการศึกษาใหม่นี้นักวิจัยต้องการพัฒนาแบบจำลองที่สามารถทำนายได้ว่าผู้ป่วยรายใดที่มีความเสี่ยงสูงสุดต่อการตาบอดภายในสองปี ขณะนี้แพทย์สามารถประเมินความเสี่ยงในการลุกลามของกลุ่มผู้ป่วยที่มีอาการและอาการคล้ายกัน แต่ไม่สามารถทำนายการสูญเสียการมองเห็นในผู้ป่วยแต่ละรายได้อย่างแม่นยำ

ในการฝึกอบรมนางแบบนักวิจัยใช้รูปถ่ายสีตาภายในจากผู้ป่วยที่เป็นโรคจอตา นักวิจัยใช้โครงข่ายประสาทเทียมเชิงลึก (DCNNs) เพื่อประเมินภาพและสร้างการทำนายผลลัพธ์เป้าหมาย DCNN มักใช้สำหรับการวิเคราะห์รูปภาพ DCNN กำหนดระดับความสำคัญให้กับวัตถุต่าง ๆ ในภาพและสามารถแยกวัตถุหนึ่งจากวัตถุอื่น ด้วยการศึกษาจอประสาทตานี้อัลกอริทึมกำลังมองหาเลือดออกและ microaneurysms - อาการของจอประสาทตา

อัลกอริทึมการทำนายประเภทนี้สามารถช่วยให้ผู้ป่วยได้รับการดูแลเป็นรายบุคคล ด้วยเทคโนโลยีนี้จักษุแพทย์สามารถระบุผู้ป่วยที่มีความเสี่ยงสูงและกำหนดเวลาการตรวจติดตามบ่อยขึ้น

"เทคโนโลยีการเรียนรู้อย่างล้ำลึกนี้ปูทางเดินสำหรับเครื่องมือ AI ที่สามารถแจ้งกลยุทธ์การจัดการด้วยความถี่การตรวจร่างกายที่เหมาะสมและการแทรกแซงที่เหมาะสมเพื่อช่วยรักษาวิสัยทัศน์ของผู้ป่วย" Zdenka Haskova, MD, Ph.D., ผู้อำนวยการด้านการแพทย์ในจักษุวิทยาคลินิกที่เจเนนเทคกล่าวในการแถลงข่าว

นอกจากการจัดการระดับน้ำตาลในเลือดแล้วผู้ที่เป็นโรคเบาหวานยังต้องติดตามปัญหาสุขภาพอื่น ๆ ที่เกี่ยวข้องเช่นโรคไตปัญหาเท้าและผิวหนังโรคหัวใจและปัญหาการมองเห็น เกือบทุกคนที่เป็นโรคเบาหวานชนิดที่ 1 และประมาณ 60% ของผู้ที่เป็นโรคเบาหวานประเภทที่ 2 จะพัฒนาจอประสาทตา ในระยะแรกวิสัยทัศน์ของบุคคลจะเบลอ ความเจ็บป่วยสามารถก้าวหน้าได้โดยไม่มีอาการจนกว่าจะสูญเสียการมองเห็นอย่างฉับพลัน ในสหรัฐอเมริกาประมาณ 7.7 ล้านคนเป็นเบาหวานขึ้นจอประสาทตา ตัวเลขนี้คาดว่าจะเพิ่มขึ้นเป็น 14.6 ล้านในปี 2593

ข้อมูลผู้ป่วยในการศึกษานี้มาจากคนที่ลงทะเบียนแล้วในการทดลองทางคลินิกอีกสองครั้ง ผู้เขียนระบุว่าปัจจัยดังกล่าวเป็นข้อ จำกัด ของตัวแบบเพราะผู้ป่วยเหล่านี้ไม่จำเป็นต้องเป็นตัวแทนประชากรโลกแห่งความจริงของผู้ป่วยโรคเบาหวาน นอกจากนี้นักวิจัยใช้มาตราส่วนการวัดที่ส่วนใหญ่ใช้ในการตั้งค่าการวิจัยไม่ใช่สำนักงานแพทย์ ข้อ จำกัด อื่น ๆ ได้แก่ :

  • ประชากรผู้ป่วยขนาดเล็กที่ 530 คน
  • ขาดชุดการตรวจสอบภายนอก

ขั้นตอนต่อไปคือการพัฒนาอัลกอริทึมที่ทำนายการสูญเสียการมองเห็นโดยตรง

นักวิจัยยังใช้ AI เพื่อปรับปรุงระบบส่งอินซูลินอัตโนมัติ JDRF มอบเงิน $ 144, 000 ให้มหาวิทยาลัยสวิสเพื่อพัฒนาอัลกอริธึมขั้นสูงที่สามารถทำนายระดับน้ำตาลในเลือดต่ำหรืออันตราย เป้าหมายคือเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและรักษาอินซูลินส่วนบุคคล

อีกตัวอย่างของวิธีการที่ AI และการเรียนรู้ของเครื่องจักรกำลังเปลี่ยนแผนการรักษามาตรฐานคืองานของ Microsoft กับกลุ่มโรงพยาบาล Apollo ในเจนไนประเทศอินเดีย ดร. Sangita Reddy กรรมการผู้จัดการร่วมที่ Apollo อธิบายโครงการด้วยเครือข่าย AI สำหรับการดูแลสุขภาพของ Microsoft API เปิดตัวเมื่อเดือนสิงหาคม พ.ศ. 2561 ได้รับการออกแบบมาเพื่อทำนายความเสี่ยงของโรคหัวใจในประชากรอินเดีย

นักวิจัยพบว่าผู้ป่วยที่มีการตรวจปกติมีอาการหัวใจวาย การประเมินความเสี่ยงไม่ได้พิจารณาปัจจัยที่เหมาะสมในการประเมินความเสี่ยงโรคหัวใจวาย เพื่อปรับปรุงกระบวนการระบุผู้ป่วยที่เสี่ยงต่อการถูกโจมตี:

เรดดี้ยังเขียนด้วยว่าการรวม AI และความเชี่ยวชาญทางคลินิกเข้าด้วยกันทำให้แพทย์สามารถช่วยแพทย์ทำการตัดสินใจการรักษาที่ดีขึ้นสำหรับผู้ป่วยแต่ละราย

ผู้เขียนเอกสารเบาหวานที่จอประสาทตา ได้แก่ Filippo Arcadu, Fethallah Benmansour, Andreas Maunz, Jeff Willis, Zdenka Haskova และ Marco Prunotto

ข้อมูล, Analytics และจดหมายข่าวของ AI

รับเคล็ดลับจากผู้เชี่ยวชาญเกี่ยวกับการเรียนรู้พื้นฐานของการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่และติดตามพัฒนาการล่าสุดของปัญญาประดิษฐ์ จัดส่งวันจันทร์

สมัครวันนี้

© Copyright 2021 | pepebotifarra.com