23 กรกฎาคม 2560

Heart Smart : AI ตรวจหาโรคหัวใจได้อย่างไร

        ในแต่ละปีมีผู้เสียชีวิตจากโรคหลอดเลือดหัวใจตีบเกือบ 9 ล้านคนทั่วโลกและมีคนที่ได้รับการวินิจฉัยว่าเป็นผู้ป่วยประมาณ 12 ถึง 13 ล้านคน บริษัท HeartFlow ได้หาทางแก้ปัญหานี้โดยใช้ Deep learning โรคหัวใจได้ทำให้คนจำนวนมากเสียชีวิตเพราะมักจะตรวจหาอาการไม่พบ และโรคนี้มักถูกวินิจฉัยผิดโดยเฉพาะอย่างยิ่งในผู้หญิง การวินิจฉัยโรคหัวใจเป็นเรื่องยากสำหรับแพทย์จนกระทั่งเมื่อเร็วๆนี้การตรวจสอบที่ดีที่สุดคือการเอกซเรย์หลอดเลือด ซึ่งมีค่าใช้จ่ายสูง

        HeartFlow ประกอบด้วยการสแกน CT แบบมาตรฐานซึ่งมีอยู่ที่ศูนย์บริการด้านการดูแลสุขภาพนับหมื่นแห่งทั่วโลก  ผลที่ได้คือภาพสามมิติหัวใจของผู้ป่วยที่ให้มุมมองรายละเอียดเกี่ยวกับการอุดตันและการไหลเวียนโลหิตที่จะนำไปสู่การวินิจฉัย วิธีนี้ช่วยให้แพทย์สามารถให้การรักษาที่เหมาะสมแก่ผู้ป่วยแต่ละรายและมีศักยภาพในการปรับปรุงคุณภาพชีวิต นอกจากนี้ยังช่วยให้ผู้ป่วยร้อยละ 60 สามารถหลีกเลี่ยงการตรวจเอกซเรย์หลอดเลือดลดค่าใช้จ่ายระบบดูแลสุขภาพได้ถึงประมาณ 25% การสร้างโมเดลส่วนบุคคลของหัวใจเป็นความท้าทายที่ซับซ้อน นอกจากการสร้าง subvoxel-accurate model ให้ถูกต้องสำหรับผู้ป่วยแต่ละรายแล้วระบบ HeartFlow จะต้องจำลองการไหลเวียนของเลือด และเวลาก็เป็นส่วนสำคัญสำหรับการวินิจฉัยโรคในแผนกฉุกเฉิน เพื่อแก้ปัญหานี้ HeartFlow หันมาใช้ Deep learning โดยเร่งการประมวลผลด้วย GPU   บริษัทได้ปรับ Deep learning เพื่อการวิเคราะห์หลอดเลือด โดยใช้อัลกอริทึมประมวลผลภาพในการวิเคราะห์ข้อมูลภาพทางการแพทย์เพื่อสร้างรูปแบบ 3D ของหัวใจและหลอดเลือดหัวใจผู้ป่วยด้วยข้อมูลที่มีอยู่จากการสแกน CT

โมเดลนี้ได้รับการประเมินอย่างละเอียดโดยทีมผู้เชี่ยวชาญ ซึ่งได้ทำการปรับค่าที่จำเป็นเพื่อให้มั่นใจว่ามีความแม่นยำและความถูกต้อง การปรับค่าเหล่านี้ช่วยให้อัลกอริทึมสามารถเรียนรู้และทำงานได้ดีขึ้น ดังนั้นถ้ามีภาพจำนวนมากขึ้นการประมวลผลของอัลกอริทึมก็จะมีความแม่นยำขึ้น องค์กรด้านการดูแลสุขภาพทั่วโลกได้ใช้วิธีการแก้ปัญหาของ HeartFlow โดยสำนักงานคณะกรรมการอาหารและยาประเทศสหรัฐอเมริกาได้ดำเนินการเรียบร้อยแล้ว นอกจากนี้ยังได้รับการสนับสนุนจากสถาบันสุขภาพและความเชี่ยวชาญทางคลินิกแห่งสหราชอาณาจักร