#Sựkiệnngàyhômnan: Các nhà nghiên cứu tại Đại học South Wales (USW) đang phát triển một ứng dụng trí tuệ nhân tạo để hỗ trợ chẩn đoán ung thư da. Dự án này được thực hiện bởi nhóm nghiên cứu USW phối hợp với Hội đồng Y tế Đại học Cardiff và Vale, và sử dụng dữ liệu ẩn danh từ hàng nghìn bệnh nhân NHS. Ứng dụng này có khả năng phân tích các đặc điểm quan trọng trên da như hình dạng, màu sắc, đường viền và cấu trúc da của tổn thương, giúp các bác sĩ đa khoa xác định các bệnh ung thư da tiềm ẩn hơn và giới thiệu bệnh nhân đến các chuyên gia để quản lý phương pháp điều trị cần thiết. Tuy nhiên, ứng dụng này vẫn cần nhiều công việc hơn nữa để có thể được sử dụng trong thực tế, và đây không phải là sự thay thế cho chuyên môn của con người. Ứng dụng này chỉ là một công cụ hỗ trợ cho các chuyên gia y tế và sẽ phải trải qua các thử nghiệm lâm sàng trước khi được sử dụng rộng rãi. #USW #ungthuda #trituênhântạo #y tế
Nguồn: https://techtoday.co/usw-researchers-work-on-app-to-streamline-skin-cancer-diagnosis/
Các nhà nghiên cứu tại Đại học South Wales (USW) đang làm việc để phát triển một ứng dụng có thể giúp đơn giản hóa việc chẩn đoán ung thư da.
Được dẫn dắt bởi phó giáo sư Tiến sĩ Janusz Kulon, nhóm USW, phối hợp với Hội đồng Y tế Đại học Cardiff và Vale, đã sử dụng trí tuệ nhân tạo để giúp phân tích dữ liệu ẩn danh được thu thập từ bệnh nhân NHS.
Dự án được thành lập để phát triển một công cụ có thể giúp các bác sĩ gia đình dễ dàng xác định các bệnh ung thư da tiềm ẩn hơn, sau đó giới thiệu bệnh nhân đến các bác sĩ chuyên khoa để quản lý bất kỳ phương pháp điều trị cần thiết nào.
Tiến sĩ Kulon cho biết: “Trước đây, các bác sĩ da liễu đã bị choáng ngợp bởi số lượng giới thiệu mà họ nhận được từ các bác sĩ gia đình đang tìm kiếm một chuyên gia để quyết định xem các tổn thương da có cần điều tra thêm hay không.
“Bởi vì các bác sĩ đa khoa không được đào tạo đặc biệt trong việc phát hiện các vết có khả năng ác tính trên da bệnh nhân, nên về cơ bản, họ phải gửi mọi trường hợp tiềm ẩn để phân tích.”
Được cấp quyền truy cập dữ liệu từ hàng nghìn bệnh nhân NHS và kết quả phân tích các vấn đề về da tiềm ẩn của họ, nhóm đã làm việc để phát triển ứng dụng nhằm giúp các bác sĩ đa khoa quyết định xem có cần giới thiệu đến bác sĩ chuyên khoa hay không.
“Bằng cách được cấp quyền truy cập vào dữ liệu bệnh nhân và kết quả kiểm tra của các chuyên gia, bao gồm cả kết quả mô bệnh học, chúng tôi có thể xác định các đặc điểm cụ thể của bất kỳ sự bất thường nào đặc biệt khó khăn trong chẩn đoán và phát triển một hệ thống khách quan hơn để hỗ trợ các bác sĩ đa khoa chẩn đoán các tổn thương da.” Tiến sĩ Kulon nói.
“Với dữ liệu đó, hệ thống trí tuệ nhân tạo đã có thể tìm hiểu những gì cần tìm, làm nổi bật bất kỳ tính năng nào quan trọng về mặt lâm sàng và sau đó gắn cờ điều này cho nhân viên y tế.”
Tiến sĩ Kulon cho biết dự án đã xem xét nhiều kỹ thuật có thể mô tả các đặc điểm quan trọng về mặt lâm sàng – chẳng hạn như hình dạng, màu sắc, sự bất đối xứng, đường viền không đều và cấu trúc da của các tổn thương – có thể đưa ra các dấu hiệu nhận biết về bất kỳ sự phát triển ác tính nào.
Bằng cách chụp ảnh thường xuyên các tổn thương, bất kỳ thay đổi nào cũng có thể được đánh dấu để giúp đảm bảo các mối lo ngại được nêu ra với các chuyên gia. Mặc dù khái niệm đằng sau ứng dụng đã được phát triển, nhưng vẫn cần nhiều công việc hơn nữa để đảm bảo ứng dụng có thể được sử dụng trong thế giới thực.
Tiến sĩ Kulon nói thêm: “Tuy nhiên, đây không phải là sự thay thế cho chuyên môn của con người. “Chúng tôi không tạo ra một hộp đen y tế nào khác mà là thuật toán AI có thể diễn giải đầy đủ để hỗ trợ đánh giá chẩn đoán. Khi được phát triển, ứng dụng sẽ là một công cụ hỗ trợ các chuyên gia trong công việc của họ, một cặp mắt bổ sung có thể giúp hệ thống chẩn đoán hiệu quả hơn.
“Điểm cuối của dự án này là một ứng dụng đã được xác thực thông qua thử nghiệm lâm sàng
“Những gì chúng tôi có vào lúc này là một bộ thuật toán đang được phát triển để giúp hệ thống liên tục học hỏi và hiểu những thay đổi trong tổn thương đã ảnh hưởng đến bệnh nhân như thế nào trong quá khứ và cách kiến thức đó có thể được sử dụng trong tương lai để hỗ trợ quyết định. -làm cho các quy trình của các chuyên gia.
