Chẩn đoán bệnh SARs-Cov-2 dựa trên hình ảnh X-quang với sự hỗ trợ của trí tuệ nhân tạo

Giới thiệu chung

Chủ dự án
Vũ Hoàng Thương
Lĩnh vực
Y tế và công nghệ sinh học
Quốc gia
Việt Nam
Website
Mô tả ngắn
Giải pháp sử dụng hình ảnh y khoa để phân tích, đưa ra dự đoán các trường hợp có thể nghi ngờ mắc bệnh viêm phổi, viêm đường hô hấp cấp SARS-Cov-2 với sự hỗ trợ của dữ liệu lớn và trí tuệ nhân tạo.

Giới thiệu chi tiết

Giải pháp sử dụng hình ảnh y khoa để phân tích, đưa ra dự đoán các trường
hợp có thể nghi ngờ mắc bệnh viêm phổi, viêm đường hô hấp cấp SARS-Cov-2
với sự hỗ trợ của dữ liệu lớn và trí tuệ nhân tạo.
Giải pháp xây dựng các chức năng để hỗ trợ tối đa cho các bác sĩ trong đưa
ra các dự đoán kết quả chính xác nhất, giảm bớt gánh nặng cho cơ sở y tế, đẩy
nhanh tốc độ chẩn đoán bệnh dịch này một cách tối ưu và nhanh nhất.
Giải pháp hướng đến xây dựng mô hình tối ưu để tự động xác định, kiểm
tra xem bệnh nhân có bị nhiễm virus SARS-Cov-2 (Covid-19) hay không dựa
trên phương pháp phân tích hình ảnh X- Quang với sự hỗ trợ của công nghệ trí
tuệ nhân tạo. Yêu cầu đưa ra là mô hình dự đoán phải chính xác, có khả năng tin
dùng, có thể cho kết quả dự đoán tương đương hoặc tốt hơn so với bác sĩ chuyên
môn có kinh nghiệm đọc ảnh chẩn đoán bệnh. Đây là nội dung phức tạp, đòi hỏi
cần thu thập, đánh giá trên một tập dữ liệu đủ lớn vì nếu chẩn đoán không chính
xác thì không thể áp dụng triển khai thực tế và vì đây là lĩnh vực liên quan đến
an toàn tính mạng, sức khỏe của người bệnh.
 Sản phẩm được thử nghiệm trên tập dữ liệu hình ảnh y khoa trên Kaggle;
Với lý do an ninh bảo mật thông tin cá nhân người bệnh nên thu thập, khai
thác tập dữ liệu hình ảnh y khoa như X-Quang, CT tại các bệnh viện phải có ý
kiến của Lãnh đạo các bệnh viện. Dự kiến, thời gian đến sẽ được sự đồng ý của
1 số bệnh viện tại Tp. HCM, hoặc tuyến tỉnh để đưa vào áp dụng thử nghiệm, có
đánh giá về tính chính xác, hiệu quả của sản phẩm.
 Sản phẩm có thể dự đoán dữ liệu các hình ảnh nghi nhiễm bệnh, hỗ trợ cho
bác sĩ trong chẩn đoán và phát hiện bệnh một cách hiệu quả, nhanh chóng hơn.
3
Đặc biệ, đối với dịch bệnh Covid-19 thì việc kết hợp xét nghiệm, chẩn đoán
hình ảnh và các phương thức nghiệp vụ y khoa để xác định bệnh, trong đó có vai
trò của ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong chẩn đoán hình ảnh y khoa giúp chẩn
đoán bệnh một cách hiệu quả.
Một số lưu ý: Kết quả dự đoán tùy thuộc nhiều yếu tố trong đó tập dữ liệu
càng nhiều và được gán nhãn sẽ cho kết quả tối ưu trong các lần chạy mô hình;
yêu cầu thực tế phải có hệ thống dựng riêng trang bị GPU hiệu năng cao để vận
hành. Việc áp dụng thực tế cần phải có đánh giá khách quan từ các bác sĩ
chuyên khoa về hình ảnh để so khớp các kết quả máy tính dự đoán với kết quả
từ bác sĩ