แอปพลิเคชัน AI ระบุมะเร็งลำไส้ใหญ่จากการวิเคราะห์ตัวอย่างทางพยาธิวิทยา

นักวิจัยที่รับผิดชอบในการพัฒนาการศึกษากล่าวว่าเครื่องมือใหม่นี้สามารถระบุประเภทเนื้อเยื่อทั้งหมดที่เกี่ยวข้องกับการระบุมะเร็งลำไส้ใหญ่ด้วยความแม่นยำ 96.74%

เมื่อวันที่ 27 กุมภาพันธ์ มหาวิทยาลัย Jyvaskyla ของประเทศฟินแลนด์กล่าวว่านักวิจัยของตนได้พัฒนาเครื่องมือใหม่ที่ใช้เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) เพื่อระบุมะเร็งลำไส้ใหญ่โดยอัตโนมัติจากการวิเคราะห์ตัวอย่างทางพยาธิวิทยา

ตามที่มหาวิทยาลัย Jyvaskyla ระบุว่าแบบจำลองเครือข่ายประสาทที่พัฒนาขึ้นในการศึกษาครั้งนี้มีประสิทธิภาพเหนือกว่าวิธีการวิเคราะห์ก่อนหน้านี้ทั้งหมดในการจำแนกประเภทตัวอย่างเนื้อเยื่อ

Fabi Prezja ผู้รับผิดชอบในการพัฒนาวิธีการดังกล่าวกล่าวว่าเครื่องมือใหม่นี้สามารถระบุประเภทเนื้อเยื่อทั้งหมดที่เกี่ยวข้องกับการระบุมะเร็งลำไส้ใหญ่ได้ด้วยความแม่นยำ 96.74%

โดยทั่วไป การวิเคราะห์เนื้อเยื่อจำเป็นต้องให้นักพยาธิวิทยาตรวจดูสไลด์เนื้อเยื่อที่สแกน และทำเครื่องหมายในแต่ละจุดที่สามารถมองเห็นเนื้อเยื่อมะเร็งและเนื้อเยื่อที่เกี่ยวข้อง

อย่างไรก็ตาม เครื่องมือที่ขับเคลื่อนด้วย AI นี้จะวิเคราะห์ตัวอย่างและไฮไลต์บริเวณที่มีเนื้อเยื่อชนิดต่างๆ โดยอัตโนมัติ ความแม่นยำของเครื่องมือนี้มีศักยภาพที่จะช่วยลดภาระงานของนักพยาธิวิทยาได้อย่างมาก ซึ่งอาจนำไปสู่การวินิจฉัย การพยากรณ์โรค และความเข้าใจทางคลินิกที่รวดเร็วยิ่งขึ้น

ที่น่าสังเกตคือ ทีมวิจัยมหาวิทยาลัย Jyvaskyla ได้เปิดให้ใช้เครื่องมือนี้ได้ฟรีเพื่อส่งเสริมการทำงานร่วมกันในการวิจัย

“การทำให้เครื่องมือนี้สามารถใช้งานได้ฟรีมีวัตถุประสงค์เพื่อเร่งความก้าวหน้าในอนาคตโดยส่งเสริมให้ นักวิทยาศาสตร์ นักพัฒนา และนักวิจัยทั่วโลกพัฒนาเครื่องมือนี้ต่อไป และค้นหาวิธีการใช้งานใหม่ๆ สำหรับเครื่องมือนี้” นักวิจัย Prezja กล่าว

อย่างไรก็ตาม ทีมวิจัยจากมหาวิทยาลัย Jyvaskyla ชี้ให้เห็นว่าแม้จะมีผลลัพธ์ที่น่าพอใจ แต่การนำเครื่องมือ AI มาใช้ในทางคลินิกจำเป็นต้องดำเนินการอย่างค่อยเป็นค่อยไปและระมัดระวัง

เครื่องมือนี้ได้รับการพัฒนาโดยนักวิจัยจากมหาวิทยาลัย Jyvaskyla ร่วมกับสถาบันวิทยาศาสตร์ชีวการแพทย์แห่งมหาวิทยาลัย Turku มหาวิทยาลัยเฮลซิงกิ และโรงพยาบาล Nova ในประเทศฟินแลนด์

ที่มา: https://www.vietnamplus.vn/ung-dung-ai-xac-dinh-ung-thu-dai-trang-tu-phan-tich-mau-mo-benh-hoc-post1014882.vnp