Trí tuệ nhân tạo có thể được sử dụng để tăng tốc độ chẩn đoán đột quỵ
Đột quỵ là một trong những căn bệnh khó dự đoán. Người bệnh phải đối mặt với nguy cơ tử vong hoặc bị tàn tật vĩnh viễn. Điều quan trọng là phải đánh giá vị trí của đột quỵ trong não và chẩn đoán mức độ nghiêm trọng của tình trạng bệnh nhân. Và đó là lý do tại sao các bác sĩ X quang thực hiện phân đoạn tổn thương thủ công đột quỵ do thiếu máu cục bộ cấp tính.
.jpg)
Vấn đề với phân đoạn tổn thương thủ công là nó cực kỳ tốn thời gian và sự sai lệch của người vận hành. Thực tế, những sai lầm đã xảy ra - đôi khi đột quỵ được chẩn đoán là tình trạng không đột quỵ. Tuy nhiên, các nhà khoa học từ Trung tâm PET của Đại học Turku và Turku giới thiệu một công nghệ dựa trên AI, có thể cải thiện độ chính xác và thời gian của phânVề cơ bản, đây là một hệ thống tự động, có thể xem qua các hình ảnh cộng hưởng từ, phân tích các hình ảnh đó và phân loại các tổn thương AIS thành các trường hợp đột quỵ và không đột quỵ. Hệ thống này thực sự khá phức tạp. Nó so sánh các hình ảnh có trọng số khuếch tán (DWIs) và hình ảnh hệ số khuếch tán rõ ràng (ADC) của não bệnh nhân và lưu các tổn thương tiềm tàng dưới dạng mặt nạ tổn thương. Sau đó, một bộ phân loại nhị phân được sử dụng để sàng lọc các mặt nạ đó để xác nhận xem các mặt nạ này có thực sự chứa các tổn thương AIS hay không. Hệ thống được đào tạo với khoảng 200 MRI. Kết quả là chẩn đoán nhanh, không sai lệch, có thể chính xác hơn so với chẩn đoán được cung cấp bởi phân đoạn tổn thương thủ công kiểu cũ.
Về cơ bản, đây là một hệ thống tự động, có thể xem qua các hình ảnh cộng hưởng từ, phân tích các hình ảnh đó và phân loại các tổn thương AIS thành các trường hợp đột quỵ và không đột quỵ. Hệ thống này thực sự khá phức tạp. Nó so sánh các hình ảnh có trọng số khuếch tán (DWIs) và hình ảnh hệ số khuếch tán rõ ràng (ADC) của não bệnh nhân và lưu các tổn thương tiềm tàng dưới dạng mặt nạ tổn thương. Sau đó, một bộ phân loại nhị phân được sử dụng để sàng lọc các mặt nạ đó để xác nhận xem các mặt nạ này có thực sự chứa các tổn thương AIS hay không. Hệ thống được đào tạo với khoảng 200 MRI. Kết quả là chẩn đoán nhanh, không sai lệch, có thể chính xác hơn so với chẩn đoán được cung cấp bởi phân đoạn tổn thương thủ công kiểu cũ.
Phương pháp này nếu hiệu quả. Nó không đòi hỏi khả năng tính toán và bộ nhớ cao, điều này làm cho nó có thể tiếp cận được với các hệ thống máy tính trong các bệnh viện bình thường. Và cho đến phương pháp này phù hợp với các tổn thương được vẽ bằng tay của các chuyên gia. đoạn tổn thương thiếu máu cục bộ cấp tính.
AI chậm nhưng chắc chắn sẽ đi vào cảnh lâm sàng. Các công cụ dựa trên AI có thể cải thiện độ chính xác của chẩn đoán. Ưu điểm của các hệ thống này là tốc độ. Chúng có thể phân tích nhanh một cơ sở dữ liệu khổng lồ về hình ảnh, tìm ra sự tương đồng và trình bày chúng một cách toàn diện. Và không có sự thiên vị. Trong vài năm tới, việc sử dụng AI trong bệnh viện sẽ tăng vọt và chúng ta sẽ thấy những lợi ích thực tế mà nó sẽ mang lại.
ctngoc