Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence-AI) là thuật ngữ chung cho học máy (Machine learning) và học sâu (Deep learning). Đó là nơi mà máy có thể lấy thông tin từ môi trường xung quanh nó, và từ đó, nó đưa ra quyết định tối ưu nhất phù hợp với tình huống.
Trong học máy, một cái máy có thể lấydữ liệu, phân tích và làm một quyết định hoặc tiên đoán dựa trên những gì mà chúng đã học. Học sâu là một phiên bản phức tạp ơn của học máy, ở đó có những lớp tính năng xử lý vfa mỗi lớp sử dụng một số thông tin.
Cả hai đều dựa trên những mạng lưới thần kinh, là những thuật toán hoạt động tương tự với não người, mà trong đó, chúng lấy thông tin đầu vào và cung cấp thông tin ra dựa trên những gì chúng đã học.
- CẢI THIỆN CHĂM SÓC BỆNH NHÂN VỚI AI: AI đang biến đổi thế giới y học. AI có thể giúp cho bác sĩ chẩn đoán chính xác hơn, nhanh hơn. Nó có thể tiên đoán nguy cơ của một bệnh kịp thời để phòng bệnh. Nó có thể giúp cho các nhà nghiên cứu hiểu được làm thế nào mà những biến đổi di truyền dẫn đến bệnh.
Mặc dù AI đã tồn tại trong nhiều thập kỷ, những tiến bộ mới đã tạo ra sự bùng nổ trong học tập sâu. Kỹ thuật AI cung cấp năng lượng cho những chiếc xe tự lái, nhận dạng hình ảnh siêu phàm, và thay đổi cuộc sống, thậm chí cả những tiến bộ cứu sống trong y học.
Học sâu giúp các nhà nghiên cứu phân tích dữ liệu y khoa để điều trị bệnh. Nó làm tăng khả năng của bác sĩ để phân tích những hình ảnh y khoa. Nó thúc đậy tương lai của y học cá nhân, thậm chí giúp cho người mù có thể thấy.
"Học sâu đang cách mạng hóa một loạt các lĩnh vực khoa học".
Ba xu hướng thúc đẩy cuộc cách mạng học sâu: GPUs mạnh mẽ hơn, những thuật toán mạng thần kinh tinh vi mô phỏng não người và truy xuất vào sự bùng nổ dữ liệu từ internet.
- KHAI THÁC DỮ LIỆU Y KHOA CHO ĐIỀU TRỊ NHANH HƠN, TỐT HƠN: Hồ sơ bệnh án, như các báo cáo của bác sĩ, kết quả xét nghiệm và hình ảnh y khoa là một mỏ vàng cho thông tin sức khỏe. Sử dụng học sâu tăng tốc GPU để xử lý và nghiên cứu tình trạng bệnh nhân theo thời gian và so sánh bệnh nhân với cộng đồng lớn hơn có thể giúp cho bác sĩ cung cấp những điều trị tốt hơn.
- CHẨN ĐOÁN TỐT HƠN, NHAN HƠN: Những hình ảnh y khoa như cộng hưởng từ (MRI), chụp cắt lớp vi tính (CT Scan) và X Quang là một trong số những công cụ quan trọng nhất mà bác sĩ dùng trong chẩn đoán từ tổn thương cột sống đến bệnh tim, ung thư. Tuy nhiên, phân tích những hình ảnh có thể thường mất nhiều thời gian và khó khăn.
Những nhà nghiên cứu và "khởi nghiệp" đang sử dụng học sâu tăng tốc GPU để phân tích tự động và gia tăng tính chính xác của bác sĩ chẩn đoán.
- GEN HỌC CHO Y HỌC CÁ NHÂN: Dữ liệu gen đang tích lũy với số lượng chưa từng có, cho các nhà khoa học khả năng nghiên cứu bằng cách nào mà những yếu tố về gen như đột biến gen dẫn đến bệnh. Có thể một ngày nào đó, học sâu dẫn đến những gì mà người ta gọi là y học cá nhân, hay là y học chính xác.
- HỌC SÂU GIÚP NGƯỜI MÙ: gần 300 triệu người trên thế giới phải vất vả để băng qua đường, đọc một nhãn sản phẩm hoặc nhận diện một khuôn mặt, bởi họ bị mù hoặc suy giảm thị lực. Học sâu đang bắt đầu thay đổi điều đó.
TLTK: https://www.news-medical.net/health/Artificial-Intelligence-and-Deep-Learning-in-Medicine.aspx
