AI กำลังช่วยแก้ปัญหาการดูแลสุขภาพ มันเป็นผู้เชี่ยวชาญวินิจฉัยโลกจากภาพ นักเรียนแพทย์วันนี้ ไม่เลือก รังสีวิทยา

ในปี 1895 นักฟิสิกซ์ชาวเยอรมัน วิเฮม คอนราด เรินท์เก้น ได้ค้นพบเอ็กซเรย์เป็นคนแรก

วิเฮม พบว่า รังสีเอ็กซ์สามารถฉายทะลุวัตถุทึบแสง เช่น ร่างกายมนุษย์ได้ จึงลองเอารังสีเอ็กซ์มาฉายผ่านมือคน และพบว่า เนื้อ เอ็น และกระดูกในมือคน จะกั้นเอารังสีไว้ บางส่วนมีการปล่อยให้ผ่านไปบางส่วน

ส่วนที่เป็นเนื้อและเอ็นกั้นรังสีได้น้อยก็จะมีรังสีผ่านออกมามาก กระดูกกั้นรังสีได้มากก็มีรังสีเหลือผ่านออกมาน้อย

รังสีทั้งหมดที่ฉายผ่านมือออกมา จึงมีความเข้มต่อพื้นที่ไม่เท่ากัน ทำให้เกิดรูปแบบเป็น Pattern

ภาพเอ็กซเรย์ที่มีรูปแบบชัดเจน ทำให้รู้ว่ากระดูกหักหรือไม่ โดยไม่ต้องผ่าเนื้อที่หุ้มกระดูกออกมา

ถือว่าเป็นจุดเริ่มต้นทำให้เกิดวิชารังสีวิทยา

แต่ในปัจจุบัน การวินิจฉัยโรคจากภาพมีมาจากหลายรูปแบบ นอกจาก X-rays แล้ว ยังมีภาพจากเทคนิคอื่นอีกหลายอย่าง เช่น Mammogram, PET, CT scan, MRI, ฯลฯ

รังสีแพทย์มีงานยุ่งมาก อยากจะรู้ว่าเป็นโรคอะไรก็ต้องให้หมอสาขานี้ดู ปัญหาที่มีความซับซ้อนในการวินิจฉัยมากกว่า ต้องใช้เทคนิคการสร้างภาพที่ซับซ้อนกว่า

ความสามารถของหมอในการวินิจฉัยโรคได้ถูกต้อง เกิดจากการเรียนรู้และสั่งสมประสบการณ์ แต่ไม่ได้หมายความว่าหมอจะวินิจฉัยได้ถูกต้อง 100% ทุกครั้ง ทำให้คนไข้หลายๆคนไปขอคำปรึกษาจากหมอมากกว่าหนึ่งคนเพื่อเป็นความเห็นที่สอง

แต่วันนี้ AI สามารถช่วยแพทย์ในการวินิจฉัยโรคได้หลายโรค โดยดูจากภาพที่ได้มาจากเทคนิคต่างๆ

เราได้ยินข่าวการแข่งขันระหว่างรังสีแพทย์และ AI อยู่บ่อยๆว่า หมอทำงานแบบแมนนวลสู้เครื่องจักรไม่ได้

ในปี 2019 มีการลงทุนในตลาด AI เพื่อช่วยในการวินิจฉัยโรคมากถึง 3,639 ล้านดอลลาร์ และคาดว่าจะมีการลงทุนเพิ่มเป็น 66,811.17 ล้านดอลลาร์ ภายในปี 2027

ปี 2020 ยังถือว่าเป็นช่วงเริ่มต้นของการนำ AI มาช่วยหมอในการวินิจฉัยโรค มีซอฟท์แวร์และเครื่องมือเครื่องใช้ที่เกี่ยวข้องกับ AI ได้รับการรับรองจาก FDA หรือสำนักงานอาหารและยามากขึ้นอย่างต่อเนื่อง

วันนี้ AI ที่ช่วยวินิจฉัยภาพเอ็กซเรย์แบบ Mammogram ตรวจมะเร็งเต้านม สามารถตรวจพบสัญญาณการเป็นมะเร็งตั้งแต่ช่วงเริ่มต้น และเป็นที่ยอมรับอย่างกว้างขวางในวงการแพทย์ สามารถทำงานได้ดีกว่าหมอที่เป็นคนจริงอย่างชัดเจน

AI ที่มาช่วยงานหมอ ใช้เทคโนโลยี Machine Learning หรือลงลึกไปถึง Deep Learning

ถ้าจะอธิบายวิธีการทำงานของ AI ให้เข้าใจง่ายๆ ก็คือ การฝึกฝนให้มันรู้ว่าภาพที่เป็นโรคนั้นๆมีรูปแบบอย่างไร การได้เห็นตัวอย่างมากๆ ทำให้มันมีโอกาสวินิจฉัยได้ถูกต้องมากขึ้น

ยกตัวอย่างเช่น เอาภาพของคนที่เป็นมะเร็งต่อมลูกหมากให้ AI ได้เห็นหลายหมื่นหรือหลายแสนภาพ มันจะจับทางได้ว่า ภาพของคนที่เป็นมะเร็งต่อมลูกหมากมีรูปแบบอย่างไร เมื่อนำภาพใหม่เข้าไปถาม AI มันสามารถคาดการณ์ได้ว่า คนนั้นเป็นมะเร็งต่อมลูกหมากหรือไม่?

ในปัจจุบันมีนักเทคโนโลยีกำลังศึกษาเอา AI มาช่วยวินิจฉัยโรคสารพัดอย่าง มันต้องใช้เวลาในการสอนให้ AI เรียนรู้โดยป้อนข้อมูลให้มันมากๆ และสร้างออกมาเป็นซอฟท์แวร์

มีข่าวเรื่อง AI สามารถทำงานได้ดีกว่าหมอเป็นกระแสข่าวดังไปทั่วโลกอยู่บ่อยมาก แต่สำหรับชุมชนนักรังสีวิทยาในปัจจุบัน ดูเหมือนจะไม่ค่อยกลัวว่าคอมพิวเตอร์จะมาแย่งงาน นักรังสีวิทยาหลายคนเชื่อว่า AI จะมาปรับรูปแบบการทำงานให้เปลี่ยนไป และให้ข้อสรุปว่า ผลดีจะเกิดขึ้นกับคนไข้

แต่ถ้าไปถามนักเรียนแพทย์ที่จะต้องเลือกเรียนสาขาไหนเป็นสาขาเชี่ยวชาญของตัวเอง ผลการสำรวจนักเรียนแพทย์ส่วนใหญ่ในหลายประเทศชี้ชัดว่า ไม่มีใครอยากเลือกเรียน รังสีวิทยา!

https://www.openpr.com/news/2082806/artificial-intelligence-in-healthcare-diagnosis-market

ใส่ความเห็น

Fill in your details below or click an icon to log in:

WordPress.com Logo

You are commenting using your WordPress.com account. Log Out /  เปลี่ยนแปลง )

Google photo

You are commenting using your Google account. Log Out /  เปลี่ยนแปลง )

Twitter picture

You are commenting using your Twitter account. Log Out /  เปลี่ยนแปลง )

Facebook photo

You are commenting using your Facebook account. Log Out /  เปลี่ยนแปลง )

Connecting to %s