AI giúp bác sĩ có cái nhìn mới về bệnh phổi trong điều trị COVID-19
Được thúc đẩy bởi đại dịch COVID-19, các nhà nghiên cứu của Princeton đã phát triển một công cụ chẩn đoán để phân tích tia X ngực cho phổi bị bệnh. Công cụ mới này có thể cung cấp cho bác sĩ thông tin có giá trị về tình trạng bệnh nhân, nhanh chóng và rẻ tiền.
.jpg)
Jason Fleischer, giáo sư kỹ thuật điện và nghiên cứu viên chính của dự án, cho biết ông được truyền cảm hứng để tạo ra công cụ này sau đại dịch COVID-19. Khi các bệnh viện tràn ngập bệnh nhân, các bác sĩ đã quan sát thấy có hai loại tổn thương phổi cơ bản, một loại ngay lập tức đe dọa đến tính mạng so với loại còn lại. Điều trị có thể khác nhau giữa các loại tổn thương, vì vậy phân biệt hai loại có thể cải thiện việc chăm sóc.
Trong khi các phương pháp khác biệt hiện tại tốn kém và mất nhiều thời gian, chẳng hạn như chụp cắt lớp vi tính (CT), mô hình học máy Fleischer nhìn vào hình ảnh tia X đơn giản và tìm thấy các mẫu quá tinh tế. Công cụ này sẽ cung cấp cho các bác sĩ một biện pháp mới để xác định loại và mức độ nghiêm trọng của viêm phổi do nhiễm virus COVID-19.
Fleischer đồng ý rằng công cụ của ông không phải là thuốc chữa bách bệnh. Mục tiêu của ông là hỗ trợ các bác sĩ - không phải để thay thế việc ra quyết định mà là hỗ trợ. Theo cách này, việc học máy bằng hình ảnh tia X có thể có tác động lớn ở các khu vực đại dịch và ở các bệnh về đường hô hấp ngoài COVID-19, chẳng hạn như bệnh hen suyễn.
Trí tuệ nhân tạo có thể giúp bác sĩ hiểu được dữ liệu khó diễn giải. Hiện tôi đã làm việc trên máy học, chủ yếu là học máy, vật lý. Hình ảnh qua các đám mây, tìm ra cách chất lỏng sẽ chảy trong hỗn loạn, vv. Phát triển AI để phân tích các hình ảnh ồn ào, sử dụng thuật toán để khám phá các phương trình động học cơ bản và dự đoán chuyển động trong tương lai. Trong thập kỷ qua, ông đã sử dụng chuyên môn này để phát triển những tiến bộ trong hình ảnh y sinh, bao gồm công nghệ siêu âm cho bệnh ung thư buồng trứng và cảm biến bàn chân để phát hiện bệnh tiểu đường.
Cũng như các cải tiến y sinh trong quá khứ của mình, công cụ COVID-19 mới được thiết kế để xử lý thông tin ồn ào, phức tạp và giúp giải thích dễ dàng hơn cho các bác sĩ lâm sàng, là những người phải đưa ra quyết định với dữ liệu không hoàn hảo, đôi khi rất khó khăn. Fleischer hy vọng công cụ có thể mang lại cho bác sĩ mức độ tự tin cao hơn khi lựa chọn liệu trình điều trị cho bệnh nhân.
ctngoc