ข่าวประชาสัมพันธ์ Press Releases ข่าวย้อนหลัง หัวข้อข่าว บลอก

ฟูจิตสึต่อยอดเทคโนโลยี AI ดึงข้อมูลซีทีสแกนของเคสผู้ป่วยที่คล้ายคลึงกัน มหาวิทยาลัยฮิโรชิม่าระบุ เทคโนโลยีใหม่มีความแม่นยำสูงในการดึงข้อมูลเคสผู้ป่วยที่คล้ายกัน

ข่าวประชาสัมพันธ์ไอที อินเทอร์เน็ท วันอังคารที่ ๑๙ กันยายน พ.ศ. ๒๕๖๐ ๑๐:๐๙ น.
ขนาดตัวอักษร: ใหญ่ กลาง เล็ก
กรุงเทพฯ--19 ก.ย.--พีอาร์ วัน เน็ทเวิร์ค

อ้างอิงข่าวประชาสัมพันธ์ จากบริษัท ฟูจิตสึ ลิมิเต็ด จำกัด เมื่อวันที่ 23 มิถุนายน 2017

http://www.fujitsu.com/global/about/resources/news/press-releases/2017/0623-01.html

บริษัท ฟูจิตสึ ลาบอราทอรี่ส์ จำกัด (Fujitsu Laboratories Ltd.) เปิดเผยถึงการพัฒนาเทคโนโลยีสำหรับการดึงข้อมูลเคสผู้ป่วยที่คล้ายคลึงกันจากฐานข้อมูลการตรวจด้วยเครื่องเอกซเรย์คอมพิวเตอร์ความเร็วสูง (Computed Tomography) หรือภาพซีที (CT) ที่ได้ถ่ายไว้ก่อนหน้านี้ เทคโนโลยีดังกล่าวเป็นผลงานการพัฒนาร่วมกับบริษัท ฟูจิตสึ อาร์แอนด์ดี เซ็นเตอร์ จำกัด (Fujitsu R&D Center Co., Ltd.) โดยทำหน้าที่ดึงข้อมูลภาพเงาที่ผิดปกติในลักษณะที่คล้ายคลึงกัน และทำการขยายภาพในแบบ 3 มิติ

ปัจจุบัน มีเทคโนโลยีสำหรับการดึงข้อมูลเคสที่คล้ายคลึงกันโดยอ้างอิงภาพซีทีสำหรับโรคต่างๆ เช่น มะเร็งปอดระยะแรก ซึ่งภาพเงาที่ผิดปกติกระจุกตัวอยู่ที่จุดเดียว อย่างไรก็ตาม สำหรับโรคปอดที่มีการแพร่กระจาย เช่น โรคปอดบวม ภาพเงาที่ผิดปกติจะกระจายทั่วอวัยวะในทุกทิศทาง ดังนั้นจึงจำเป็นที่จะต้องให้แพทย์ตรวจสอบยืนยันความคล้ายคลึงกันในแบบ 3 มิติ ทำให้ต้องใช้เวลาเพิ่มมากขึ้นในการหาข้อสรุป

แต่ตอนนี้ ฟูจิตสึ ลาบอราทอรี่ส์ ได้พัฒนาเทคโนโลยีที่ใช้ปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence หรือ AI) ซึ่งสามารถดึงข้อมูลเคสผู้ป่วยที่มีภาพเงาผิดปกติกระจายตัวในแบบ 3 มิติในลักษณะที่คล้ายกัน เทคโนโลยีนี้แยกภายในที่ซับซ้อนของอวัยวะเป็นส่วนๆ ผ่านการวิเคราะห์ภาพ และใช้เทคโนโลยีการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) เพื่อจดจำภาพเงาที่ผิดปกติในแต่ละพื้นที่ ด้วยการแบ่งพื้นที่ของอวัยวะเป็นส่วนรอบนอก แกนหลัก ด้านบน ด้านล่าง ด้านซ้าย และด้านขวา และโฟกัสที่การกระจายตัวของภาพเงาผิดปกติในแต่ละพื้นที่ จึงสามารถดูสิ่งต่างๆ ได้ในแบบเดียวกันกับที่แพทย์ทำการตรวจสอบลักษณะที่คล้ายคลึงกันเพื่อวินิจฉัยโรค ในการศึกษาวิจัยร่วมกับศาสตราจารย์คาซูโอะ อาวาอิ จากแผนกรังสีวิทยาเพื่อการวินิจฉัย สถาบันและบัณฑิตวิทยาลัยวิทยาศาสตร์ชีวการแพทย์ มหาวิทยาลัยฮิโรชิม่า เทคโนโลยีนี้ได้รับการทดสอบโดยใช้ข้อมูลจริง และผลลัพธ์ที่ได้มีอัตราความแม่นยำสูงถึง 85% ในการดึงข้อมูลที่ดีที่สุดห้าอันดับแรก โดยเทียบกับคำตอบที่ถูกต้องตามที่แพทย์ได้ระบุไว้ คาดว่าเทคโนโลยีนี้จะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการตรวจวินิจฉัยสำหรับแพทย์ และอาจช่วยลดระยะเวลาที่ต้องใช้ในการระบุผลวินิจฉัยที่ถูกต้องสำหรับเคสผู้ป่วย ซึ่งในอดีตจะต้องใช้เวลานานมากในการตรวจสอบในอนาคต ฟูจิตสึ ลาบอราทอรี่ส์ จะดำเนินการทดลองภาคสนามโดยใช้ภาพซีทีสำหรับเคสผู้ป่วยที่หลากหลาย โดยมีจุดมุ่งหมายที่จะเพิ่มประสิทธิภาพการรักษาพยาบาล ด้วยการปรับใช้เทคโนโลยีนี้ร่วมกับโซลูชั่นที่เกี่ยวข้องจากบริษัทฟูจิตสึ

จะมีการเปิดเผยรายละเอียดของเทคโนโลยีนี้ที่การประชุม Pattern Recognition and Media Understanding (PRMU) ซึ่งจะจัดขึ้นโดยสถาบันวิศวกรอิเล็กทรอนิกส์ สารสนเทศและการสื่อสาร มหาวิทยาลัยโทโฮคุ (เมืองเซ็นไดจังหวัดมิยางิ) ในวันที่ 22-23 มิถุนายน

ความเป็นมาของการพัฒนา

จำนวนภาพซีทีสแกนที่สร้างขึ้นสำหรับการตรวจวินิจฉัยโรคเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง ขณะที่อุปกรณ์ภาพมีความซับซ้อนมากขึ้น ส่งผลให้แพทย์มีภาระงานเพิ่มขึ้นอย่างที่ไม่เคยมีมาก่อน โดยเฉพาะอย่างยิ่งเนื่องจากภาพซีทีสแกนสำหรับกลุ่มโรคปอดที่มีการแพร่กระจายมีสัดส่วนเปอร์เซ็นต์ที่สูงมากในบรรดาภาพซีทีสแกนทรวงอกทั้งหมด ตัวอย่างของกลุ่มโรคดังกล่าวได้แก่ ปอดบวมในผนังถุงลม และถุงลมโป่งพอง การตีความและวินิจฉัยโดยอ้างอิงภาพซีทีเหล่านี้จะต้องอาศัยความรู้และประสบการณ์เป็นอย่างมาก และต้องใช้เวลาค่อนข้างนาน จึงก่อให้เกิดปัญหาต่อแพทย์ที่ทำการรักษา ด้วยเหตุนี้จึงมีความต้องการสำหรับเทคโนโลยีที่จะช่วยดึงข้อมูลเคสผู้ป่วยที่คล้ายคลึงกันจากในอดีต พร้อมด้วยข้อมูลการตรวจวินิจฉัยและการรักษาที่แพทย์สามารถใช้อ้างอิงในการตัดสินใจ และปรับปรุงประสิทธิภาพในการตีความและวินิจฉัย

ปัญหา

ปัจจุบัน มีเทคโนโลยีที่ช่วยให้แพทย์สามารถระบุบริเวณโฟกัสในภาพสไลซ์ภาพหนึ่ง และดึงข้อมูลผู้ป่วยรายอื่นๆ ที่มีภาพสไลซ์ที่คล้ายคลึงกัน เทคโนโลยีดังกล่าวมีประโยชน์ในกรณีที่ภาพเงาผิดปกติกระจุกตัวอยู่ที่จุดเดียว เช่น ในกรณีของมะเร็งปอดระยะแรก อย่างไรก็ตาม ในกรณีของโรคปอดที่มีการแพร่กระจาย ภาพเงาที่ผิดปกติจะกระจายทั่วอวัยวะในทุกทิศทาง ดังนั้นการดึงข้อมูลด้วยวิธีนี้จึงอาจพบเคสผู้ป่วยที่ดูเหมือนว่าคล้ายกันในบางภาพสไลซ์ แต่อาจไม่เหมือนกันในแบบ 3 มิติ ในกรณีเช่นนี้ แพทย์จะต้องตรวจสอบผลลัพธ์อีกครั้งเพื่อให้แน่ใจว่ามีความคล้ายกันในแบบ 3 มิติ ซึ่งจะต้องใช้เวลานานทีเดียวในการตรวจสอบ (รูปที่ 1)

เกี่ยวกับเทคโนโลยีใหม่ที่เพิ่งได้รับการพัฒนา

ฟูจิตสึ ลาบอราทอรี่ส์ ให้ความสนใจต่อวิธีการที่แพทย์ใช้ในการระบุความคล้ายกันของภาพซีที โดยมีการแบ่งอวัยวะออกเป็นส่วนต่างๆ ในรูปแบบ 3 มิติ เช่น ส่วนรอบนอก แกนหลัก ด้านบน ด้านล่าง ด้านซ้าย และด้านขวา รวมไปถึงวิธีการที่แพทย์ตรวจสอบการกระจายตัวของภาพเงาที่ผิดปกติในแต่ละพื้นที่ เพื่อให้สามารถตรวจสอบปัญหานี้ในลักษณะเดียวกันกับแพทย์ ฟูจิตสึ ลาบอราทอรี่ส์ จึงได้พัฒนาเทคโนโลยีที่ใช้ AI ซึ่งสามารถดึงภาพซีทีที่มีการกระจายตัวของภาพเงาที่ผิดปกติในแบบ 3 มิติ โดยใช้การวิเคราะห์ภาพเพื่อแบ่งพื้นที่ภายในอวัยวะโดยอัตโนมัติ ซึ่งอาจเป็นการยากที่จะระบุขอบเขตของพื้นที่ต่างๆ ด้วยตาเปล่า และมีการใช้เทคโนโลยี Machine Learning เพื่อระบุภาพเงาผิดปกติในแต่ละพื้นที่ เทคโนโลยีที่ใช้ในการระบุภาพเงาผิดปกติได้รับการพัฒนาร่วมกับบริษัท ฟูจิตสึ อาร์แอนด์ดี เซ็นเตอร์ จำกัด

ด้วยเทคโนโลยีนี้ จะมีการระบุภาพเงาที่ผิดปกติจากภาพซีทีโดยใช้ Machine Learning (รูปที่ 3(a)) จากนั้นด้วยการประเมินขอบเขตของส่วนแกนหลักและส่วนรอบนอกโดยอ้างอิงส่วนที่ชัดเจนของภาพซีทีที่เกี่ยวข้อง เทคโนโลยีนี้จะแบ่งปอดออกเป็นบริเวณแกนหลักและพื้นที่รอบนอก (รูปที่ 3(b)) ต่อจากนั้น ตามแกนของร่างกายในแนวขึ้นและลง เทคโนโลยีดังกล่าวจะสร้างภาพฮิสโตแกรม (รูปที่ 3(c)) ของจำนวนภาพเงาที่ผิดปกติตรงบริเวณส่วนแกนหลักและส่วนรอบนอก แล้วตรวจสอบการกระจายตัวแบบ 3 มิติของภาพเงาที่ผิดปกติ เพื่อดึงข้อมูลเคสผู้ป่วยที่คล้ายคลึงกัน

ผลลัพธ์ที่ได้

ในการศึกษาวิจัยร่วมกับศาสตราจารย์คาซูโอะ อาวาอิ จากแผนกรังสีวิทยาเพื่อการวินิจฉัย สถาบันและบัณฑิตวิทยาลัยวิทยาศาสตร์ชีวการแพทย์ มหาวิทยาลัยฮิโรชิม่า ผลลัพธ์ของการทดลองเพื่อประเมินผลแสดงให้เห็นว่า เมื่อมีการทดสอบเทคโนโลยีนี้โดยใช้ภาพซีทีของโรคปอดที่มีการแพร่กระจาย เทคโนโลยีนี้สามารถดึงข้อมูลเคสที่คล้ายกันได้อย่างแม่นยำราว 85% ในการดึงข้อมูลที่ดีที่สุดห้าอันดับแรก โดยเทียบกับคำตอบที่ถูกต้องตามที่แพทย์ได้ระบุไว้ คาดว่าเทคโนโลยีนี้จะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพของงานตรวจวินิจฉัย ซึ่งก่อนหน้านี้แพทย์ต้องทำงานดังกล่าวด้วยตนเอง เช่น การค้นหาข้อมูลเคสผู้ป่วยที่คล้ายคลึงกัน ทั้งยังอาจช่วยลดระยะเวลาการตรวจวินิจฉัยให้เหลือเพียง 1 ใน 6 ของเวลาที่เคยใช้ก่อนหน้านี้ โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับเคสผู้ป่วยที่มีความซับซ้อนและต้องใช้เวลานานในการตรวจสอบ

แผนการสำหรับอนาคต

เทคโนโลยีนี้นอกจากจะนำไปใช้กับการวินิจฉัยโรคปอดที่มีการแพร่กระจายแล้ว ยังสามารถประยุกต์ใช้กับเทคนิคการวินิจฉัยภาพถ่ายทางการแพทย์อื่นๆ เช่น ภาพซีทีของศีรษะและกระเพาะอาหาร และภาพเอ็มอาร์ไอ (Magnetic Resonance Imaging - MRI) รวมไปถึงอัลตราซาวด์ ฟูจิตสึ ลาบาทอรี่ จะดำเนินการทดลองภาคสนามโดยใช้ภาพซีทีสำหรับเคสผู้ป่วยที่หลากหลาย โดยมีจุดมุ่งหมายที่จะเพิ่มประสิทธิภาพการรักษาพยาบาล ด้วยการปรับใช้เทคโนโลยีนี้ร่วมกับโซลูชั่นที่เกี่ยวข้องจากบริษัทฟูจิตสึ

ความเห็นของศาสตราจารย์คาซูโอะ อาวาอิ จากแผนกรังสีวิทยาเพื่อการวินิจฉัย สถาบันและบัณฑิตวิทยาลัยวิทยาศาสตร์ชีวการแพทย์ มหาวิทยาลัยฮิโรชิม่า

เราสามารถสาธิตให้เห็นถึงความเป็นไปได้ในการดึงข้อมูลภาพซีทีที่มีภาพเงาผิดปกติในลักษณะที่คล้ายคลึงกัน และการกระจายตัวในแบบ 3 มิติมีนัยยะที่สำคัญในทางการแพทย์ ในอนาคต เทคโนโลยีนี้จะช่วยให้แพทย์ได้รับข้อมูลที่มีประโยชน์ในทางการรักษา ด้วยการดึงภาพซีทีที่คล้ายกันจากเคสผู้ป่วยที่ยากแก่การตรวจวินิจฉัยและรักษา และเราคาดการณ์ว่าเทคโนโลยีนี้จะช่วยปรับปรุงความแม่นยำและประสิทธิภาพการรักษาพยาบาลได้เป็นอย่างมาก ด้วยการจัดกลุ่มภาพที่คล้ายคลึงกันในแง่ของสัณฐาน และตรวจสอบว่ามีความผิดปกติร่วมทางพันธุกรรมภายในกลุ่มเหล่านี้หรือไม่ เทคโนโลยีนี้อาจนำเสนอแนวคิดใหม่ๆ เกี่ยวกับโรคต่างๆ และขยายความเป็นไปได้ในการประยุกต์ใช้งานทางการแพทย์ที่หลากหลาย นับเป็นเทคโนโลยีที่เปี่ยมด้วยศักยภาพและมอบความหวังสำหรับอนาคตอย่างแท้จริง


ขนาดตัวอักษร: ใหญ่ กลาง เล็ก

ข่าวประชาสัมพันธ์ที่เกี่ยวข้อง

โรงพยาบาลหัวใจกรุงเทพ จัดงานแถลงข่าวเปิดตัวนวัตกรรมใหม่ล่าสุด 256-slice CT scan

โรงพยาบาลหัวใจกรุงเทพ ได้นำ “เครื่องเอกซเรย์คอมพิวเตอร์ความเร็วสูง 256 slice CT scan” นวัตกรรมล่าสุด 256 slice CT scan ในการตรวจวินิจฉัยโรคหลอดเลือดหัวใจตีบ เครื่องแรกในประเทศไทย และเครื่องแรกในเอเชียตะวันออกเฉียงใต้...

ศูนย์เตือนภัยพิบัติแปซิฟิกประกาศความเป็นหุ้นส่วนเพื่อให้บริการเทคโนโลยีใหม่สำหรับโครงการป้องกันโครงสร้างพื้นฐานที่สำคัญและการแก้ไขปัญหาในยามฉุกเฉิน

กิเฮอิ ฮาวาย--(บิสิเนส ไวร์)--18 มกราคม 2548 ศูนย์ภัยพิบัติแปซิฟิก หรือพีดีซี ได้เปิดเผยในวันนี้ถึงความร่วมมือในการให้บริการเทคโนโลยีใหม่ๆ แก่รัฐบาล หน่วยงานท้องถิ่น และสถาบันในภาครัฐและเอกชนที่มีขีดความสามารถในการวางแผนและเตรียมการสำหรับเหตุฉุกเฉินต่างๆ ...

หัวข้อข่าวที่เกี่ยวข้อง

หัวข้อข่าวยอดนิยม

กรมสรรพากร ธนาคารกรุงเทพ ธนาคารกรุงไทย ธนาคารออมสิน ไปรษณีย์ไทย การบินไทย ธนาคารกสิกรไทย hotmai เพียวริคุ jobbkk ธนาคารไทยพาณิชย์ คาราบาว ดีแทค ไทยพาณิชย์ แจ่มใส เมเจอร์ ธนาคารอาคารสงเคราะห์ 12car กรุงไทย ธนาคารกรุงศรีอยุธยา กระทรวงสาธารณสุข การรถไฟแห่งประเทศไทย มิตซูบิชิ เมืองทอง ธนาคารทหารไทย ตลาดหลักทรัพย์แห่งประเทศไทย ซัมซุง มาม่า วันทูคอล ธนาคารแห่งประเทศไทย กระทรวงพาณิชย์ เวลาประเทศไทย ปตท ธอส บิ๊กซี กรมอุตุ กรมศุลกากร แม็คโคร ธนาคารกรุงศรี กระทรวงการคลัง