Medical Endoscope Black Technology (3) AI Real time Assisted Diagnosis

ពេលវេលាពិតប្រាកដ AI ជំនួយការធ្វើរោគវិនិច្ឆ័យនៃ endoscopes វេជ្ជសាស្រ្តគឺជាបច្ចេកវិទ្យាបដិវត្តន៍បំផុតមួយនៅក្នុងវិស័យបញ្ញាសិប្បនិម្មិតវេជ្ជសាស្រ្តក្នុងប៉ុន្មានឆ្នាំថ្មីៗនេះ។ តាមរយៈការលាយបញ្ចូលគ្នាយ៉ាងស៊ីជម្រៅនៃក្បួនដោះស្រាយការរៀនសូត្រស៊ីជម្រៅ និងរូបភាព Endoscopic វាសម្រេចបាននូវការអភិវឌ្ឍន៍លោតផ្លោះពី "ឱសថជាក់ស្តែង" ទៅ "ថ្នាំឆ្លាតវៃច្បាស់លាស់" ។ ខាងក្រោមនេះផ្តល់នូវការវិភាគដ៏ទូលំទូលាយពី 8 វិមាត្រ៖

1. គោលការណ៍បច្ចេកទេស និងស្ថាបត្យកម្មប្រព័ន្ធ

សមាសធាតុស្នូល៖

ស្រទាប់ទទួលរូបភាព៖ កាមេរ៉ានិយមន័យខ្ពស់ 4K/8K + ការកែលម្អអុបទិក (NBI/FECE)

ស្រទាប់ដំណើរការទិន្នន័យ៖ បន្ទះឈីបបង្កើនល្បឿន AI (ដូចជា NVIDIA IGX)

ស្រទាប់គំរូនៃក្បួនដោះស្រាយ៖

Convolutional Neural Networks (CNN): ResNet50, EfficientNet ជាដើម។

គំរូការវិភាគស៊េរីពេលវេលា៖ LSTM សម្រាប់ដំណើរការស្ទ្រីមវីដេអូ

ការលាយបញ្ចូលគ្នាច្រើនម៉ូត៖ រួមបញ្ចូលគ្នានូវរូបភាពពន្លឺពណ៌ស/NBI/fluorescence

ចំណុចប្រទាក់អន្តរកម្ម៖ ចំណារពន្យល់ពេលជាក់ស្តែង+ការបង្ហាញចំណាត់ថ្នាក់ហានិភ័យ

លំហូរការងារ៖

ការទទួលបានរូបភាព → ដំណើរការមុន (ការបដិសេធ/ការកែលម្អ) → ការវិភាគ AI (ការរកឃើញ/ការចាត់ថ្នាក់) → ការមើលឃើញតាមពេលវេលាជាក់ស្តែង (ការសម្គាល់ព្រំដែន/ការបញ្ចូលចំណាត់ថ្នាក់) → ការរុករកផ្នែកវះកាត់

2. របកគំហើញបច្ចេកវិទ្យាសំខាន់ៗ

ក្បួនដោះស្រាយច្នៃប្រឌិត៖

ការរៀនគំរូតូច៖ ការដោះស្រាយបញ្ហានៃទិន្នន័យចំណារពន្យល់មិនគ្រប់គ្រាន់

បច្ចេកវិទ្យាបន្សាំដែន៖ សម្របទៅនឹងរូបភាពនៃឧបករណ៍មកពីក្រុមហ៊ុនផលិតផ្សេងៗគ្នា

ការស្ថាបនាឡើងវិញនូវដំបៅ 3D៖ ការប៉ាន់ស្មានកម្រិតសំឡេងដោយផ្អែកលើរូបភាពពហុស៊ុម

ការរៀនកិច្ចការច្រើន៖ ការអនុវត្តសមកាលកម្មនៃការរកឃើញ/ការចាត់ថ្នាក់/ការបែងចែក

ការបង្កើនល្បឿនផ្នែករឹង៖

ឧបករណ៍គណនាគែម (ការពន្យារពេលហេតុផល<50ms)

អង្គដំណើរការ AI ឯកទេស endoscope (ដូចជាបន្ទះឈីប Olympus ENDO-AID)

3. សេណារីយ៉ូកម្មវិធីព្យាបាលសំខាន់ៗ

សេណារីយ៉ូរោគវិនិច្ឆ័យ៖

ការពិនិត្យរកមើលមហារីកក្រពះពោះវៀនដំបូង (ភាពប្រែប្រួល 96.3%)

ការរើសអើងពេលវេលាពិតប្រាកដនៃលក្ខណៈសម្បត្តិ polyp (អត្រារកឃើញ adenoma កើនឡើង 28%)

ការវាយតម្លៃភាពធ្ងន់ធ្ងរនៃជំងឺរលាកពោះវៀន (ការគណនាដោយស្វ័យប្រវត្តិនៃតំបន់ដំបៅ)

សេណារីយ៉ូនៃការព្យាបាល៖

ការរុករកផ្នែកវះកាត់ ESD/EMR (ភាពត្រឹមត្រូវនៃការទទួលស្គាល់នាវា 99.1%)

ការព្យាករណ៍ហានិភ័យនៃការហូរឈាម (ការព្រមានអំពីការវះកាត់ក្នុងពេលជាក់ស្តែង)

ការធ្វើផែនការឆ្លាតវៃនៃជួរវះកាត់

4. ការប្រៀបធៀបផលិតផលធម្មតា និងប៉ារ៉ាម៉ែត្របច្ចេកទេស

5. ការផ្ទៀងផ្ទាត់តម្លៃគ្លីនិក

ទិន្នន័យស្រាវជ្រាវពហុមជ្ឈមណ្ឌល៖

មជ្ឈមណ្ឌលមហារីកជាតិនៃប្រទេសជប៉ុន៖ AI ជួយបង្កើនអត្រានៃការរកឃើញមហារីកក្រពះដំបូងពី 72% ទៅ 89%

ការសិក្សារបស់ Mayo Clinic៖ ប្រព័ន្ធ AI Colonoscopy កាត់បន្ថយអត្រាការធ្វើរោគវិនិច្ឆ័យដែលខកខានរបស់ adenoma ដោយ 45%

ការសិក្សាពិតរបស់ចិន៖ បង្កើនភាពប្រែប្រួលនៃការកំណត់អត្តសញ្ញាណមហារីកបំពង់អាហារ ៣២%

អត្ថប្រយោជន៍សុខភាពសេដ្ឋកិច្ច៖

ការកាត់បន្ថយការចំណាយលើការពិនិត្យ 27% (កាត់បន្ថយការធ្វើកោសល្យវិច័យមិនចាំបាច់)

វដ្ត​បណ្តុះបណ្តាល​វេជ្ជបណ្ឌិត​ត្រូវបាន​កាត់បន្ថយ​៤០%

បរិមាណអធិការកិច្ចប្រចាំថ្ងៃបានកើនឡើង 35%

6. ឧបសគ្គក្នុងការអភិវឌ្ឍន៍បច្ចេកវិទ្យា

បញ្ហាប្រឈមបច្ចុប្បន្ន៖

បញ្ហាស៊ីឡូទិន្នន័យ (ស្តង់ដាររូបភាពមិនស៊ីគ្នាក្នុងចំណោមមន្ទីរពេទ្យ)

ការសម្រេចចិត្តប្រអប់ខ្មៅ (ការបកស្រាយមិនគ្រប់គ្រាន់នៃមូលដ្ឋានវិនិច្ឆ័យ AI)

ភាពឆបគ្នានៃគ្រឿងបរិក្ខារ (ពិបាកក្នុងការសម្របខ្លួនទៅនឹងម៉ាកផ្សេងៗនៃ endoscopes)

តម្រូវការពេលវេលាពិតប្រាកដ (ការគ្រប់គ្រងការពន្យាពេលដំណើរការស្ទ្រីមវីដេអូ 4K)

ដំណោះស្រាយ៖

ការរៀនសូត្រសហព័ន្ធបំបែករបាំងទិន្នន័យ

ផែនទីកំដៅដែលមើលឃើញពន្យល់ពីការសម្រេចចិត្តរបស់ AI

ចំណុចប្រទាក់ DICOM-MEIS ស្តង់ដារ

ការបង្កើនប្រសិទ្ធភាពនៃបន្ទះឈីប AI inference ដែលខិតខំប្រឹងប្រែង

7. វឌ្ឍនភាពបច្ចេកវិទ្យាចុងក្រោយ

ទិសដៅព្រំដែន៖

ភ្លោះឌីជីថលវះកាត់៖ ការក្លែងធ្វើមុនការវះកាត់ + ការប្រៀបធៀបពេលវេលាពិតអំឡុងពេលវះកាត់

Multimodal fusion៖ រួមបញ្ចូលគ្នានូវទិន្នន័យអ៊ុលត្រាសោន/OCT

ការរៀនដែលគ្រប់គ្រងដោយខ្លួនឯង៖ កាត់បន្ថយភាពអាស្រ័យនៃចំណារពន្យល់

ការសហការលើពពក៖ ស្ថាបត្យកម្ម 5G+ edge computing

សមិទ្ធិផលរបកគំហើញ៖

EndoGPT ដែលជា "គំរូចក្ខុវិស័យ Endoscopic" បានរាយការណ៍នៅក្នុង Nature BME ក្នុងឆ្នាំ 2023

ប្រព័ន្ធ AI រុករកវះកាត់ 3D ពេលវេលាពិតដែលត្រូវបានបង្កើតឡើងដោយសាកលវិទ្យាល័យស្ទែនហ្វដ

មនុស្សយន្ត Shurui ក្នុងស្រុករួមបញ្ចូលគ្នានូវប្រព័ន្ធគ្រប់គ្រង AI Vision

8. និន្នាការអភិវឌ្ឍន៍នាពេលអនាគត

ការវិវត្តន៍បច្ចេកវិទ្យា៖

ការវិវត្តន៍ពីការធ្វើរោគវិនិច្ឆ័យជំនួយដល់ការវះកាត់ស្វយ័ត

ប្រព័ន្ធប្រឹក្សា AI ពហុជំនាញ (Endoscopy + Pathology + Imaging)

AI (XAI) ដែលអាចពន្យល់បាន បង្កើនការជឿទុកចិត្តខាងគ្លីនិក

ការគណនា Quantum បង្កើនល្បឿនការបណ្តុះបណ្តាលគំរូ

បរិស្ថានវិទ្យាឧស្សាហកម្ម៖

គំរូ Endoscopy AI as a Service (EaaS)

ឧបករណ៍ប្រើប្រាស់ឆ្លាតវៃរួមបញ្ចូលគ្នា (ដូចជាម្ជុល AI biopsy)

ដំណើរការរោគវិនិច្ឆ័យ និងការព្យាបាលដោយស្វ័យប្រវត្តិ (ពីការពិនិត្យរហូតដល់ការតាមដាន)

ការបង្ហាញករណីគ្លីនិក

សេណារីយ៉ូនៃកម្មវិធីធម្មតា៖

(1) ការពិនិត្យមហារីកក្រពះ៖

ការដាក់ស្លាកតាមពេលវេលាជាក់ស្តែង AI នៃដំបៅគួរឱ្យសង្ស័យ (ព្រំដែន/មីក្រូវ៉េវ/រចនាសម្ព័ន្ធផ្ទៃ)

បង្កើតរបាយការណ៍ចំណាត់ថ្នាក់ LABC ដោយស្វ័យប្រវត្តិ

ការណែនាំឆ្លាតវៃនៃកន្លែងធ្វើកោសល្យវិច័យ

(2) ការវះកាត់ ESD ពោះវៀនធំ៖

ការព្យាករណ៍ជម្រៅនៃការជ្រៀតចូលនៃដុំសាច់

ការកសាងឡើងវិញបីវិមាត្រនៃវគ្គសិក្សាសរសៃឈាម

ការជម្រុញថាមវន្តព្រំដែនសុវត្ថិភាព

សង្ខេបនិងទស្សនវិស័យ

Medical endoscope AI កំពុងឆ្លងកាត់ការផ្លាស់ប្តូរពី "របកគំហើញចំណុចតែមួយ" ទៅជា "ការស៊ើបការណ៍ប្រព័ន្ធ"៖

រយៈពេលខ្លី (1-3 ឆ្នាំ)៖ AI ក្លាយជាការកំណត់ស្តង់ដារសម្រាប់ការថតឆ្លុះ ដោយមានអត្រាជ្រៀតចូលលើសពី 60%

រយៈពេលពាក់កណ្តាល (3-5 ឆ្នាំ): សម្រេចបាននូវស្វ័យប្រវត្តិកម្មនៃដំណើរការធ្វើរោគវិនិច្ឆ័យ និងការព្យាបាលទាំងមូល

រយៈពេលវែង (5-10 ឆ្នាំ): ការពេញនិយមនៃមនុស្សយន្តវះកាត់ស្វយ័ត

បច្ចេកវិទ្យានេះនឹងរៀបចំឡើងវិញនូវគំរូនៃការធ្វើរោគវិនិច្ឆ័យ និងការព្យាបាលតាមប្រព័ន្ធ endoscopic ដែលនៅទីបំផុតសម្រេចបាននូវចក្ខុវិស័យនៃការថែទាំសុខភាពរួម ដែលអ្នកជំងឺគ្រប់រូបអាចរីករាយជាមួយសេវាកម្មធ្វើរោគវិនិច្ឆ័យ និងការព្យាបាលកម្រិតអ្នកជំនាញ។