TIN MỚI!

Đọc nhanh >>

VN-Index:

GTGD: tỷ VNĐ

HNX-Index:

GTGD: tỷ VNĐ

Công bố khoa học về "cỗ máy" có thể dự đoán khả năng tử vong của con người chính xác tới 70%

23-06-2017 - 14:12 PM | Sống

Công bố khoa học về "cỗ máy" có thể dự đoán khả năng tử vong của con người chính xác tới 70%

Dựa vào kết quả chụp CT, chụp X-quang, cỗ máy trí tuệ nhân tạo mới này có thể dự đoán khả năng tử vong của con người trong vòng 5 năm. Độ chính xác lên tới 70%.

Theo một nghiên cứu được công bố trên tạp chí Scientific Reports, công nghệ trí tuệ nhân tạo được áp dụng vào y học có khả năng phát hiện bệnh tật và tác động của nó đối với sức khỏe sớm, rõ ràng và chính xác hơn. Báo cáo khoa học cho thấy, cỗ máy trí tuệ nhân tạo có thể dựa vào các dữ liệu y khoa thông thường để dự báo chuẩn xác về sức khỏe và nguy cơ tử vong của một người.

Trong nghiên cứu, các nhà khoa học đã sử dụng cỗ máy trí tuệ nhân tạo có thuật toán phân tích phim chụp cắt lớp CT ngực của 48 người trên 60 tuổi. Các nhà nghiên cứu so sánh kết quả của cỗ máy và các dữ liệu cũ từ những bệnh nhân còn sống hoặc đã mất trong vòng 5 năm để xác minh tính chính xác của cỗ máy mới. Theo đó, cỗ máy này có thể dự đoán tỷ lệ tử vong của các đối tượng trong vòng 5 năm với độ chính xác là 70%.

Ứng dụng trực tiếp nhất của công nghệ trí tuệ nhân tạo này là phân tích nhiều dữ liệu hơn từ kết quả chụp cắt lớp CT thông thường. Chụp cắt lớp ngực là một trong những cách tuyệt vời để kiểm tra tình trạng sức khỏe. Phương pháp này cho phép các bác sĩ nhìn thấy các cơ quan và mô như tim, phổi, các mạch máu chính và nhiều thứ khác. Các chuyên gia, bác sĩ sử dụng những hình ảnh này để kiểm tra các dấu hiệu bất thường như khối u, các biến đổi của các cơ quan, mảng xơ vữa động mạch, máu đông...

Hệ thống cỗ máy trí tuệ nhân tạo mới hoạt động theo một cách riêng để xác định nhưng thay đổi nhỏ nhất của người bệnh và tìm ra các nguy cơ tiềm ẩn. Các thuật toán tính được nguy cơ phát triển bệnh tật, tử vong mà không cần sự đánh giá của chuyên gia đối với từng lần chụp CT, X-quang.


Cỗ máy trí tuệ nhân tạo có khả năng tổng hợp dữ liệu từ kết quả chụp CT, X-quang và đưa ra chẩn đoán bệnh tật, nguy cơ tử vong chính xác mà không cần chuyên gia.

Cỗ máy trí tuệ nhân tạo có khả năng tổng hợp dữ liệu từ kết quả chụp CT, X-quang và đưa ra chẩn đoán bệnh tật, nguy cơ tử vong chính xác mà không cần chuyên gia.

Tác giả chính của nghiên cứu, Luke Oakden-Rayner cho biết, mặc dù nghiên cứu được thực hiện với số lượng đối tượng hạn chế nhưng nó cho thấy cỗ máy trí tuệ nhân tạo này có khả năng nhận biết các hình ảnh phức tạp của bệnh tật. Nghiên cứu này mở ra hướng mới cho việc áp dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo trong phân tích hình ảnh y học và mang lại hy vọng mới cho việc chẩn đoán sớm và hiệu quả các bệnh hiểm nghèo, đòi hỏi sự can thiệp y khoa phức tạp.

Hệ gen của con người chứa rất nhiều thông tin về sức khỏe, bao gồm cả các manh mối về khuynh hướng bệnh tật. Việc phân tích các dữ liệu di truyền chính xác có ích trong chẩn đoán các bệnh mãn tính như tim, ung thư, tiểu đường... Tuy nhiên, theo nghiên cứu, môi trường và lối sống tác động nhiều hơn đến sức khỏe. Để phân tích chính xác các yếu tố này, kết quả chụp CT và X-quang phát huy tác dụng tốt hơn.

Ý tưởng nền tảng của nghiên cứu ứng dụng công trí tuệ nhân tạo này là đánh giá chính xác ảnh hưởng của các yếu tố khác biệt rất nhỏ đối với sức khỏe của bệnh nhân, tập trung vào mục tiêu đưa ra các chuẩn đoán y học chính xác hơn.

Theo các tác giả nghiên cứu, việc chụp CT, X-quang có thể tiết lộ tất cả các loại thông tin về nội tạng của một người, ngay cả khi các triệu chứng mắc bệnh chưa biểu hiện ra ngoài. Bộ máy nhân tạo phân tích kết quả chụp CT, tự động tổng hợp, kiểm tra các chỉ số sức khỏe của bệnh nhân và có thể dự đoán chính xác hướng phát triển của nhiều loại bệnh tật, khả năng sống sót/tử vong của bệnh nhân trong vòng 5 năm.

"Thay vì tập trung vào việc chẩn đoán bệnh, các hệ thống tự động có thể dự đoán các kết cục y tế theo cách mà các bác sĩ cũng khó làm được. Các thuật toán dựa vào khối lượng dữ liệu khổng lồ, các mẫu xét nghiệm tinh vi để tổng hợp và đưa ra kết quả về tình trạng sức khỏe và các khuynh hướng bệnh tật của đối tượng với tỷ lệ chính xác cao", theo ông Oakden-Rayner.

Thu Hoài

Theo Trí thức trẻ/Business Insider

Trở lên trên