Table of Contents

แนะนํา

การเรียนรู้ที่ลึกซึ้ง -- สาขาที่ซับซ้อนของปัญญาประดิษฐ์ -- ได้เปลี่ยนแปลงการวินิจฉัยทางการแพทย์โดยให้คอมพิวเตอร์สามารถเรียนรู้ได้จากข้อมูลจํานวนมหาศาล และระบุรูปแบบที่มองไม่เห็นต่อตามนุษย์ได้

มะเร็ง ใน กระดูก และ เลือด: การ ตรวจ เลือด ใน คลินิก

มะเร็ง ใน รังไข่

มะเร็ง รังไข่ เป็น สาเหตุ อันดับ ห้า ของ การ เสีย ชีวิต ของ มะเร็ง ใน หมู่ ผู้ หญิง ใน สหรัฐ โดย มี อัตรา การ อยู่ รอด เพียง ห้า ปี ใน ช่วง เวลา นั้น มี ประมาณ 50% ที่ ได้ รับ การ วินิจฉัย ว่า เป็น มะเร็ง ระยะ สุด ท้าย.

มะเร็ง ใน ระยะ สุด ท้าย

การ ตรวจ พบ วิธี ตรวจ เลือด แบบ ปัจจุบัน สําหรับ ทั้ง สอง แบบ ทราน ซิ ล ลิ คอร์ด (CCIF-125) และ การ ตรวจ เลือด แบบ ไม่ หยุด และ การ ตรวจ เลือด มี ข้อ จํากัด และ มี ความ ไว ต่อ การ รับ รู้ ที่ ถูก ต้อง ซึ่ง ทํา ให้ มี การ ปรับ ปรุง ความ ถูก ต้อง แม่นยํา

การ เรียน รู้ ที่ ลึก ซึ้ง เพียง ไร ใน การ รักษา ทาง การ แพทย์

โมเดลการเรียนรู้แบบลึก โดยเฉพาะอย่างยิ่งเครือข่ายประสาทสัมพัทธ์ (CNN) ที่ยอดเยี่ยมในการวิเคราะห์ภาพทางการแพทย์ พวกเขาประมวลผลข้อมูลระดับพิกเซล ผ่านหลายชั้นของนามธรรม

สําหรับ มะเร็ง ใน รังไข่ ตัว อย่าง นี้ ฝึก ใช้ อัลตรา ซา วนด์, CT, เอ็ม ไอ วี, และ สไลด์ ปัสสาวะ สําหรับ มะเร็ง ระยะ สุด ท้าย, เอ็ม เอ็ม ไอ วี และ ไฮ ส ตอร์ ชัน เป็น การ ถ่ายทอด ข้อมูล ที่ พบ ทั่ว ไป วิธี เดียว กัน นี้ สามารถ ขยาย ไป ถึง ข้อมูล ที่ ซับ ซ้อน และ เป็น โปร โต โต โทส ได้ ซึ่ง ทํา ให้ การ วิเคราะห์ หลาย หลาก รูป แบบ รวม ทั้ง การ ถ่าย ภาพ รวม กับ การ ทํา เครื่องหมาย โมเลกุล เพื่อ ทํานาย พลัง งาน

แหล่ง ข้อมูล สําหรับ การ พัฒนา แบบ อย่าง

การก่อสร้างอย่างลึกซึ้งและมีการเรียนรู้อย่างแน่นหนานั้น ต้องการชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่ปรากฏชัดเจน

  • [FLT: 0] สืบค้นข้อมูลโรคมะเร็ง (TCIA) – บรรจุ CT, MRI และภาพทางประสาทวิทยาสําหรับมะเร็งรังไข่และโรคผิวหนัง มักจะเชื่อมโยงกับผลลัพธ์ทางการแพทย์
  • [FLT: 0] สืบค้นเมื่อ 11 พฤษภาคม พ.ศ.
  • [FLT: 0]. ฐานข้อมูลการมองเห็นและสถาบัน – ประวัติผู้ป่วยที่ปรากฏ, การศึกษาการถ่ายภาพ และพยาธิวิทยา จากศูนย์ประสานงาน.
  • [FLT: 0] Synthetic tadition tadition – เทคนิกเช่นการหมุน, การปรับขนาด และเครือข่ายการขยายพันธุ์ (GAN) สร้างตัวอย่างการอบรมเพิ่มเติมเพื่อปรับปรุงระบบจําลอง

การเรียกข้อมูลคุณภาพสูง - การตรวจสอบโดยผู้เชี่ยวชาญและนักพยาธิวิทยา - เป็นสิ่งจําเป็น การบันทึกผิดพลาดและลดประสิทธิภาพการทํางานได้: การพยายามสร้างมาตรฐานการอ้างอิง เช่น [FLT: 0] สมาคมรังสีวิทยาแห่งอเมริกาเหนือ (FLT: 1) กําลังช่วยปรับปรุงความสอดคล้องของข้อมูล

สถาปัตยกรรมแบบที่ถูกใช้

เครือข่ายเชิงวิวัฒนาการ (CNN)

CNN ยังคงเป็นหลักหลักของระบบถ่ายภาพทางการแพทย์ส่วนใหญ่ ระบบการเรียนรู้ลึก สถาปัตยกรรมที่นิยมมี resenset, Dincent Net และ Efficynet ซึ่งได้รับการฝึกมาก่อนการถ่ายภาพตามธรรมชาติชุดใหญ่ (เช่น Imagnet) และปรับโครงสร้างภาพทางการแพทย์ การโอนข้อมูลทางการแพทย์ลดปริมาณของข้อมูลทางการแพทย์ที่จําเป็นและการฝึกเร่ง

ตัวแปลงภาพ

เมื่อ เร็ว ๆ นี้ นัก แปลง ภาพ ได้ แสดง ให้ เห็น การ แข่งขัน ใน งาน จัด ประเภท แพทย์.

แบบหลายแบบ

การรวมข้อมูลการถ่ายภาพด้วยตัวแปรทางการแพทย์ (แก่นบีเอ็มไอ ประวัติครอบครัว) และไบโอมาร์คเซอร์ (CA-125, He4) สามารถปรับปรุงความถูกต้องได้ สถาปัตยกรรมต่าง ๆ เช่น เครือข่ายร่วม และแบบจําลองฟิวชั่นที่ช้า ผนวกข้อมูลข้อมูลเหล่านี้เข้าด้วยกัน เลียนแบบวิธีการชั่งน้ําหนักของคลินิก

การ ฝึก อบรม และ การ พิสูจน์ ว่า ถูก ต้อง

การฝึกแบบจะรวมไปถึงการฝึก การตรวจความถูกต้อง และการทดสอบ บ่อยครั้งด้วยการข้ามระบบเพื่อความแข็งแรง การปรับระดับความทนทาน ไฮเพอร์พารามิเตอร์ การขยายข้อมูล และการจัดลําดับข้อมูล และการจัดลําดับการลดน้ําหนัก

  • [FLT: 0] การแยกแยะ (Reclutive) - สัดส่วนของมะเร็งจริงระบุได้อย่างถูกต้อง
  • [FLT: 0]. สเปกตวิชัน – สัดส่วนของกรณี benign excult (help) obricity (help).
  • [FLT: 0] Ara ภายใต้เส้นโค้งปฏิบัติการปฏิบัติการปฏิบัติการ (AUC) [[FLT: 1) – อยู่เหนือความสามารถการแบ่งประเภททั้งหมด
  • [FLT: 0] ค่าทํานาย (PPV) - การเปรียบเทียบที่ผลเชิงบวกบ่งบอกถึงโรคมะเร็งที่แท้จริง

2023 การศึกษาเกี่ยวกับการตรวจสอบโรคมะเร็งรังไข่โดยใช้ CNN ในระบบทรานสกินทัลอัลอัลตร้าซาวน์ ประสบความสําเร็จในการตรวจสอบการตรวจวัดภายใน 0.93 แต่ผลการทดลองลดลงเหลือ 0.85 เมื่อทดลองทําการคอโรตภายนอกจากโรงพยาบาลอื่น ผลการตรวจสอบนี้เน้นความจําเป็นต้อง [FLT: 0] ข้อมูลหลายส่วน (FLT: 1) และเข้มงวดต่อการรักษาโรค

ปัญหา และ ข้อ จํากัด

การใช้งานและข้อมูล

ข้อมูลทางการแพทย์มีความไวสูง กํากับโดยข้อบังคับเช่น HISA ในสหรัฐอเมริกา และ GDPR ในทวีปยุโรป การแบ่งปันข้อมูลข้ามสถาบันต่างๆ

ความไม่สมดุลของคลาส

มะเร็ง มี น้อย มาก ใน การ ตรวจ สอบ ประชากร โดย ทํา ให้ เกิด ความ ไม่ สมดุล ใน ระดับ ที่ รุนแรง แบบ จําลอง ที่ ฝึก มา อาจ มี ความ ถูก ต้อง แม่นยํา สูง โดย การ คาด เดา ว่า “ไม่ มี มะเร็ง ” สําหรับ ทุก ราย ที่ ขาด มะเร็ง จริง ๆ ไม่ กี่ ราย.

การคํานวณ

การ ศึกษา วิจัย ทาง คลินิก ที่ น่า ทึ่ง เกี่ยว กับ การ ใช้ ยา รักษา โรค ใน การ รักษา โรค หลาย ราย แสดง ว่า การ รักษา ด้วย การ รักษา แบบ นี้ ไม่ ใช่ เรื่อง ง่าย.

การ ทํา ให้ ประชากร ทั่ว โลก เป็น คน ทั่ว ไป

การ ฝึก อบรม โดย ใช้ ข้อมูล ส่วน ใหญ่ จาก กลุ่ม ชาติ พันธุ์ หนึ่ง หรือ ระบบ การ ดู แล สุขภาพ อาจ ทํา ได้ ไม่ ดี ต่อ คน อื่น.

การ วิจัย ใน ปัจจุบัน และ ความ ก้าว หน้า เมื่อ เร็ว ๆ นี้

2553. งานล่าสุดที่ตีพิมพ์ใน Jamine Network Open แสดงให้เห็นว่าโมเดลการเรียนรู้แบบลึกวิเคราะห์แบบแบบแบบแบบแบบแบบแบบแบบแบบแบบแบบแบบแบบแบบแบบแบบแบบสํารวจแบบเชิงกรานสามารถระบุมะเร็งแบบฟาราไฮต์ได้ ด้วยความไวที่ 92% และความพิเศษของการศึกษาหลายระดับของกลุ่มยุโรป งานวิจัยแบบหลายระดับได้สําเร็จการศึกษาแบบหลายภาคภาค ความสําเร็จทางภาควิชาความแม่นยํา 96% ในความเชี่ยวชาญจากการจําแนกความซับซ้อนของเอนไซม์เอ็นไซม์เอ็นเมเดียม (FT2) นักวิจัยยังได้สํารวจเพิ่มเติมว่า [FTRELRELGESTRESTIVE (F)); ragraphinccccographultures [FESTIFESTESTESTESTESTESTESTESTESTESTESTESTESTESTESTESTESTESTESTESTESTISTESTESTESTESTESTESTESTESTESTESTESTESTESTESTESTE

ณ สถาบันมะเร็ง[FLT: 0] การริเริ่มเช่นมะเร็งมูนช็อต คือโครงการสนับสนุนทุนที่รวมการเรียนรู้อย่างลึกซึ้งเข้ากับข้อมูลการตัดต่อเซลล์เหลว (สร้างดีเอ็นเอจากเซลล์เซลล์เหลว) สําหรับการตรวจสอบก่อนหน้านี้ การผนวกข้อมูลหลาย ๆ อย่าง ดูจะเป็นพรมแดนถัดไป

การ หย่อน ยาน และ การ ไหล เวียน ของ โรง พยาบาล

การ ย้าย จาก การ วิจัย ไป สู่ การ ฝึก อบรม ที่ จริง แล้ว ต้อง ใช้ ความ ระมัดระวัง ใน การ ทํา งาน ของ แพทย์ การ ฝึก อบรม แบบ ลึก ซึ้ง อาจ ใช้ เป็น ผู้ อ่าน คน ที่ สอง การ ทํา เครื่องหมาย ที่ น่า สงสัย เพื่อ ทบทวน โดย นัก วิทยุ หรือ นัก พยาธิ วิทยา การ ทํา เช่น นี้ ควร ทํา งาน อย่าง รวด เร็ว (ด้วย วินาที) เข้า กัน ได้ กับ สภาพ แวด ล้อม แบบ PACS (การ จัด ระบบ ภูมิศาสตร์ และ การ สื่อสาร) และ จัด ให้ มี คํา อธิบาย ที่ ชัดเจน สําหรับ การ ค้น พบ นี้

โครงการนําร่องได้ดําเนินการที่ศูนย์การแพทย์หลายแห่ง อาทิ เช่น [FLT: 0] มาโย คลินิก (FLT: 1) เป็นการทดสอบระบบอัลตร้าซาวด์แบบ AI-assisted Salphative Solumbar ที่ทําหน้าที่ตรวจสอบมะเร็งที่มีความเสี่ยงสูง ข้อสังเกตเบื้องต้นบอกว่าเครื่องมือนี้ลดเวลาในการอ่านและปรับปรุงการตรวจสอบการสัมผัสของบาดแผลขนาดเล็ก อย่างไรก็ตาม การรับอุปการะที่แพร่หลายจากร่างกายอย่าง FFT ซึ่งได้ล้างระบบการถ่ายภาพหลายแบบ AI-Seded Profiles แต่ไม่ได้สําหรับโรคหลอดเลือดที่ลดน้อยลงหรือการเปิดหน้าจอ

ทิศทางในอนาคต

ข้อมูลเชิงซ้อนและยาว

โมเดลในอนาคตจะรวมการถ่ายภาพแบบ squantial (เช่น เปรียบเทียบสแกนผ่านเวลา) ข้อมูลเกี่ยวกับสุขภาพอิเล็กทรอนิกส์ (symptos, parts, laphic profiles), และโพรไฟล์พันธุกรรมเพื่อสร้างความเสี่ยง เครือข่ายประสาทที่เปลี่ยนแปลงใหม่และเปลี่ยนแปลงรูปแบบการกลายร่างสามารถจําลองการประมวลผลชั่วคราวได้ อาจตรวจจับการเปลี่ยนแปลงได้หลายปีก่อนที่จะเริ่มระบบการแพทย์

ตั้งค่าจุด- ของ- Care และทรัพยากร- ลิมิเต็ด

สถาปัตยกรรม ที่ มี การ ปรับ ตั้ง เครื่อง อัลตรา ซา วนด์ และ การ ประมวล ข้อมูล แบบ มี เมฆ เป็น ตัว อย่าง ทํา ให้ การ ทํา เช่น นี้ มี ความ ก้าว หน้า มาก ขึ้น เรื่อย ๆ.

การ เรียน รู้ อย่าง ต่อ เนื่อง และ ความ สามารถ ใน การ เรียน รู้

การ ตรวจ สอบ อย่าง ละเอียด เกี่ยว กับ การ แสดง ความ สามารถ ที่ ลอย อยู่ นั้น สําคัญ อย่าง ยิ่ง เพื่อ รักษา ความ ปลอด ภัย และ ความ แม่นยํา ไว้.

รูปแบบการวน

การ เรียน รู้ ที่ ลึก ซึ้ง ช่วย ให้ รู้ ว่า มะเร็ง รังไข่ และ มะเร็ง ปอด ชนิด ใด ที่ มี การ ตรวจ พบ ใน ระยะ แรก ๆ นั้น มี คํา สัญญา ที่ สําคัญ มาก เพราะ การ วิเคราะห์ มะเร็ง ใน รังไข่ และ ระบบ ภูมิ คุ้ม กัน จะ ต้อง ได้ รับ การ ช่วย เหลือ จาก นัก วิทยาศาสตร์ นัก วิทยาศาสตร์ นัก วิทยาศาสตร์ นัก วิทยาศาสตร์ ผู้ เชี่ยวชาญ และ ผู้ ป่วย เมื่อ ความ รู้ ที่ ถูก ต้อง และ มี ความ รู้ ที่ ถูก ต้อง แม่นยํา มาก ขึ้น การ เรียน รู้ ที่ จะ เป็น มะเร็ง ส่วน หนึ่ง ของ การ ตรวจ สอบ อย่าง ละเอียด ถี่ถ้วน จะ ช่วย ชีวิต ได้ อย่าง ไร?