เกิดอะไรขึ้น
Damo Academy แผนกวิจัยของอาลีบาบาได้เปิดตัวแบบจำลองภาษาการมองเห็นแบบโอเพ่นซอร์สที่เรียกว่า Damo Radar ซึ่งออกแบบมาเพื่อวิเคราะห์การสแกน CT ที่ปรับปรุงคอนทราสต์ แบบจำลองนี้สามารถระบุการค้นพบทางคลินิกที่แตกต่างกัน 146 รายการในอวัยวะในช่องท้อง 18 อวัยวะ รวมถึงเนื้องอกมะเร็งต่างๆ ตามรายงานจาก NewsBytes โมเดลดังกล่าวได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับชุดข้อมูลที่ประกอบด้วยการสแกน CT และรายงานทางคลินิกเพื่อให้บรรลุความสามารถในการวินิจฉัย
Damo Academy ของอาลีบาบาได้เปิดตัว Damo Radar ซึ่งเป็นโมเดลภาษาการมองเห็นแบบโอเพ่นซอร์สที่ออกแบบมาเพื่อการถ่ายภาพทางการแพทย์โดยเฉพาะ ระบบได้รับการออกแบบมาเพื่อประมวลผลการสแกน CT ที่ปรับปรุงความคมชัดเพื่อระบุสภาพช่องท้องที่หลากหลาย
แบบจำลองนี้ครอบคลุมอวัยวะในช่องท้อง 18 อวัยวะ และสามารถตรวจจับการค้นพบทางคลินิกที่แตกต่างกัน 146 รายการ รวมถึงเนื้องอกที่เป็นมะเร็ง ทีมวิจัยอธิบายว่าระบบนี้เป็นแบบจำลองการถ่ายภาพทางการแพทย์แบบ 'ทั่วไป' ซึ่งมีจุดมุ่งหมายเพื่อให้การวิเคราะห์ระดับผู้เชี่ยวชาญ
การฝึกอบรมสำหรับ Damo Radar เกี่ยวข้องกับชุดข้อมูลการสแกน CT ขนาดใหญ่ที่จับคู่กับรายงานทางคลินิกที่เกี่ยวข้อง แบบจำลองนี้บรรลุพื้นที่เฉลี่ยใต้เส้นโค้ง (AUC) ที่ 0.913 จากการทดสอบในการทดสอบเกือบ 40,000 ครั้งในโลกแห่งความเป็นจริง
รายละเอียดที่มา: newsbytesapp.com ↗
ทำไมมันถึงสำคัญ
การเปิดตัว Damo Radar ถือเป็นก้าวสำคัญในการประยุกต์แบบจำลองภาษาการมองเห็นกับการวินิจฉัยทางการแพทย์ ด้วยการบรรลุพื้นที่ใต้เส้นโค้ง (AUC) ที่ 0.913 จากการตรวจเกือบ 40,000 ครั้งในโลกแห่งความเป็นจริง แบบจำลองนี้จึงแสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพระดับสูงในการระบุโรคทางช่องท้องที่ซับซ้อน การพัฒนานี้มีความโดดเด่นในด้านศักยภาพในการช่วยเหลือนักรังสีวิทยาโดยการคัดกรองซีทีสแกนโดยอัตโนมัติ ซึ่งอาจช่วยลดเวลาในการวินิจฉัยและปรับปรุงการตรวจหาความผิดปกติที่อาจพลาดไป ลักษณะโอเพ่นซอร์สของแบบจำลองช่วยให้สามารถวิจัยและบูรณาการเข้ากับระบบการดูแลสุขภาพได้กว้างขึ้น แม้ว่าการใช้งานจริงในสถานพยาบาลยังคงต้องได้รับการอนุมัติตามกฎระเบียบและการตรวจสอบเพิ่มเติม ทีมวิจัยแนะนำว่าวิธีการฝึกอบรมพื้นฐานสามารถขยายไปสู่การถ่ายภาพทางการแพทย์ในรูปแบบอื่นได้ในที่สุด ซึ่งอาจขยายขอบเขตของการวินิจฉัยโดยใช้ AI นอกเหนือไปจากสุขภาพช่องท้อง
การเปิดตัว Damo Radar เน้นย้ำถึงความสามารถที่เพิ่มขึ้นของโมเดลภาษาการมองเห็นเพื่อจัดการกับงานทางการแพทย์เฉพาะทาง ด้วยการวิเคราะห์การสแกน CT ที่ซับซ้อนโดยอัตโนมัติ แบบจำลองนี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อสนับสนุนผู้เชี่ยวชาญด้านสุขภาพในการระบุโรคได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น
ความพร้อมใช้งานของโอเพ่นซอร์สของโมเดลถือเป็นปัจจัยสำคัญ เนื่องจากช่วยให้นักวิจัยและนักพัฒนาสามารถต่อยอดสถาปัตยกรรมที่มีอยู่ได้ สิ่งนี้สามารถเร่งการพัฒนาเครื่องมือที่คล้ายกันสำหรับรังสีทางการแพทย์อื่นๆ
ค่า AUC ที่รายงานที่ 0.913 บ่งชี้ถึงความแม่นยำในการวินิจฉัยในระดับสูง ซึ่งมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการนำไปใช้ทางคลินิก อย่างไรก็ตาม ผลกระทบในทางปฏิบัติจะขึ้นอยู่กับว่าแบบจำลองสามารถบูรณาการเข้ากับขั้นตอนการทำงานทางคลินิกที่มีอยู่ได้อย่างมีประสิทธิภาพเพียงใด และประสิทธิภาพของแบบจำลองในสภาพแวดล้อมที่ไม่มีการควบคุมในโลกแห่งความเป็นจริง
กลไกเชิงโต้ตอบ: มันทำงานอย่างไร
สำรวจเทคโนโลยีเบื้องหลังการพัฒนานี้แบบโต้ตอบ
Which component of an AI application is the machine-learning model itself?
จะดูอะไรต่อไป.
จุดสนใจหลักสำหรับผู้สังเกตการณ์คือการเปลี่ยนแปลงของแบบจำลองจากการวิจัยไปสู่การประยุกต์ใช้ทางคลินิก สิ่งที่ไม่ทราบที่สำคัญ ได้แก่ เส้นทางการกำกับดูแลเฉพาะที่จำเป็นสำหรับการใช้งานในเขตอำนาจศาลด้านการดูแลสุขภาพต่างๆ และความพร้อมใช้งานของโมเดลสำหรับการบูรณาการโดยนักพัฒนาซอฟต์แวร์ทางการแพทย์บุคคลที่สาม นอกจากนี้ แม้ว่า AUC ที่รายงานไว้ที่ 0.913 จะสูง แต่การตรวจสอบทางคลินิกโดยอิสระในประชากรผู้ป่วยที่หลากหลายก็จำเป็นเพื่อยืนยันความน่าเชื่อถือในสภาพแวดล้อมของโรงพยาบาลและอุปกรณ์ถ่ายภาพที่แตกต่างกัน การอัปเดตในอนาคตอาจชี้แจงว่าโมเดลจะถูกรวมเข้ากับแพลตฟอร์มการวินิจฉัยที่มีอยู่หรือไม่ หรือจะต้องใช้โครงสร้างพื้นฐานแบบสแตนด์อโลนหรือไม่
คอยติดตามประกาศเกี่ยวกับข้อกำหนดสิทธิ์การใช้งานเฉพาะของรุ่นโอเพ่นซอร์สและเอกสารประกอบที่เกี่ยวข้องสำหรับนักพัฒนา
ติดตามการศึกษาอิสระหรือสิ่งพิมพ์ที่ได้รับการตรวจสอบโดยผู้ทรงคุณวุฒิ ซึ่งจะตรวจสอบประสิทธิภาพของแบบจำลองนอกเหนือจากชุดข้อมูลการฝึกอบรมและการทดสอบเบื้องต้นที่ Damo Academy มอบให้
สังเกตว่าสถาบันด้านการดูแลสุขภาพหรือบริษัทเทคโนโลยีทางการแพทย์เลือกใช้หรือปรับใช้แบบจำลองนี้สำหรับการใช้งานทางคลินิก โดยเฉพาะอย่างยิ่งเกี่ยวกับระเบียบการด้านความปลอดภัยและการกำกับดูแลการวินิจฉัย