ฟูจิตสึต่อยอดเทคโนโลยี AI ดึงข้อมูลซีทีสแกนของเคสผู้ป่วยที่คล้ายคลึงกัน มหาวิทยาลัยฮิโรชิม่าระบุ เทคโนโลยีใหม่มีความแม่นยำสูงในการดึงข้อมูลเคสผู้ป่วยที่คล้ายกัน

ข่าวประชาสัมพันธ์ไอที อินเทอร์เน็ท Tuesday September 19, 2017 10:09
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


Latest Press Release

OnePlus 7 Pro สร้างนิยามใหม่ของสมาร์ทโฟน ซูเปอร์แฟล็กชิพ ด้วยสุดยอดประสิทธิภาพและประสบการณ์ใช้งานที่เหนือชั้นกว่า

วันพลัส (OnePlus) ประกาศเปิดตัว วันพลัส 7 โปร (OnePlus 7 Pro) สมาร์ทโฟนซูเปอร์แฟล็กชิพรุ่นใหม่ล่าสุดในประเทศไทยอย่างเป็นทางการ OnePlus 7 Pro มาพร้อมจุดเด่นของหน้าจอที่ล้ำสมัยที่สุดในวงการ...

สรนิต ปลัดกระทรวง อว. ร่วมเปิดตัว AmiBase (ASEAN Microbial Database) ฐานข้อมูลจุลินทรีย์อาเซียน หวังสร้างนวัตกรรม เพื่อพัฒนาทางเทคโนโลยีชีวภาพในภูมิภาค ให้ก้าวไปสู่เศรษฐกิจฐานชีวภาพ

ไบโอเทค สวทช. จับมือ ศูนย์อาเซียนว่าด้วยความหลากหลายทางชีวภาพ เปิดตัว AmiBase (ASEAN Microbial Database) ฐานข้อมูลจุลินทรีย์อาเซียน หวังสร้างนวัตกรรม เพื่อพัฒนาทางเทคโนโลยีชีวภาพในภูมิภาค ให้ก้าวไปสู่เศรษฐกิจฐานชีวภาพ วันที่ (23 พฤษภาคม 2562)...

บริษัท สยามแผ่นเหล็กวิลาส จำกัด มั่นใจเลือกโซลูชั่น Data Protection อันดับหนึ่ง Dell EMC IPDA DP4400 จากเมโทรซิสเต็มส์ฯ

บริษัท เมโทรซิสเต็มส์คอร์ปอเรชั่น จำกัด (มหาชน) ตัวแทนจำหน่ายโซลูชั่นกลุ่มผลิตภัณฑ์ Dell EMC Data Protection ในชื่อ "IDPA DP4400" จาก Dell EMC ได้รับความไว้วางใจจาก บริษัท สยามแผ่นเหล็กวิลาส จำกัด...

ST Foundation บริษัทเทคโนโลยีชั้นนำของเกาหลีใต้ ประกาศซื้อกิจการ MY1EX

ST Foundation บริษัทเทคโนโลยีชั้นนำของเกาหลีใต้ ได้เข้าซื้อกิจการ "MY1EX" ซึ่งเป็นกระดานแลกเปลี่ยนสินทรัพย์ดิจิทัลในอเชียตะวันออกเฉียงใต้ ที่อยู่ภายใต้การกำกับดูแลของ OKEX แพลตฟอร์มซื้อขายแลกเปลี่ยนสินทรัพย์ดิจิทัลชั้นนำของโลก นอกจากนี้...

โคนิก้า มินอลต้า เปิดตัวเทคโนโลยีมิติใหม่แห่งอนาคต bizhub i-SERIES เครื่องพิมพ์มัลติฟังก์ชันครบวงจร

บริษัท โคนิก้า มินอลต้า บิสสิเนส โซลูชันส์ (ประเทศไทย) จำกัด ผู้นำด้านเทคโนโลยีการจัดการเอกสารภายในองค์กรมาตรฐานระดับโลก จัดงานแถลงข่าวเปิดตัว "bizhub i-SERIES" เครื่องพิมพ์มัลติฟังก์ชันแห่งอนาคตที่ฉีกทุกกฎแห่งนวัตกรรม หนึ่งเดียวที่มาพร้อมกับแอนติไวรัส...

Related Topics