อัลกอริธึมการเรียนรู้เชิงลึกปรับปรุงการรักษาด้วยรังสีรักษามะเร็งปอด

มะเร็งปอดซึ่งเป็นมะเร็งที่พบบ่อยที่สุดทั่วโลกมีเป้าหมายด้วยการฉายรังสีในเกือบครึ่งหนึ่งของกรณี การวางแผน RT เป็นกระบวนการที่ต้องใช้คนและใช้ทรัพยากรมาก ซึ่งอาจใช้เวลาหลายวันถึงหลายสัปดาห์กว่าจะเสร็จสมบูรณ์และแม้แต่แพทย์ที่ผ่านการฝึกอบรมมาอย่างดีก็มีความแตกต่างกันในการกำหนดจำนวนเนื้อเยื่อที่จะกำหนดเป้าหมายด้วยการฉายรังสี

คาดว่าการขาดแคลนผู้ปฏิบัติงานด้านรังสีรักษาและคลินิกทั่วโลกจะเพิ่มขึ้นตามอัตรามะเร็งที่เพิ่มขึ้น ตรวจสอบอัลกอริธึมการเรียนรู้เชิงลึกที่สามารถระบุและสรุป ของเนื้องอกมะเร็งปอดที่ไม่ใช่เซลล์ขนาดเล็ก บน การตรวจเอกซเรย์คอมพิวเตอร์ ภายในไม่กี่วินาที การวิจัยของพวกเขา, ยังแสดงให้เห็นด้วยว่านักเนื้องอกวิทยาการแผ่รังสีที่ใช้อัลกอริธึมในคลินิกจำลองได้ดำเนินการเช่นเดียวกับแพทย์ที่ไม่ได้ใช้อัลกอริทึมนี้ ในขณะที่ทำงานเร็วขึ้น 65 เปอร์เซ็นต์ ช่องว่างการแปลที่ใหญ่ที่สุดในการประยุกต์ใช้ AI กับยาคือความล้มเหลวในการศึกษาวิธีใช้ AI เพื่อปรับปรุงแพทย์ในมนุษย์ และในทางกลับกัน เรากำลังศึกษาวิธีสร้างความร่วมมือระหว่างมนุษย์กับ AI และความร่วมมือซึ่งส่งผลให้ผู้ป่วยได้รับผลลัพธ์ที่ดีขึ้น ประโยชน์ของแนวทางนี้สำหรับผู้ป่วยรวมถึงความสอดคล้องกันมากขึ้นในการแบ่งกลุ่มเนื้องอกและการเร่งเวลาในการรักษา ประโยชน์ของแพทย์รวมถึงการลดลงในทางโลกีย์แต่ งานคอมพิวเตอร์ที่ยากลำบาก ซึ่งสามารถลดความเหนื่อยหน่ายและเพิ่มเวลาให้กับผู้ป่วยได้