Episode 2208 - July 2 - Phần 3 của 4 - Chương 2 - AI trong X quang - Vina Technology at AI time - Lê Quang Văn | Podcast - Nhac.vn

Chương 2 - AI trong X quang - Từ nỗi sợ hãi đến sự lãnh đạo – Phần 3 của 4

Lê Quang Văn dịch, giải thích và thực hiện phần kỹ thuật số.

Bài đọc thêm

ChatGPT trong X quang - Những lợi thế và hạn chế của Trí tuệ nhân tạo trong chẩn đoán hình ảnh y tế

Samriddhi Srivastav và đồng sự. Cureus. Ngày 6 tháng 7, 2023.

Tóm tắt

Bài đánh giá này cung cấp tổng quan về việc sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong lĩnh vực x quang. Nó thảo luận về những lợi thế và hạn chế của ChatGPT, một mô hình ngôn ngữ lớn, trong chẩn đoán hình ảnh y tế. ChatGPT đã cho thấy tiềm năng lớn trong việc cải thiện độ chính xác và hiệu quả của các chẩn đoán x quang bằng cách giảm sự biến đổi và lỗi trong quá trình diễn giải cũng như nâng cao hiệu quả quy trình làm việc. Tuy nhiên, cũng có những hạn chế, bao gồm việc cần dữ liệu huấn luyện chất lượng cao, các cân nhắc đạo đức và nhu cầu nghiên cứu và phát triển thêm để cải thiện hiệu suất và tính khả dụng của nó. Mặc dù có những thách thức này, ChatGPT có tiềm năng tác động đáng kể đến x quang và chẩn đoán hình ảnh y tế. Bài đánh giá này nhấn mạnh sự cần thiết phải tiếp tục nghiên cứu và phát triển, kết hợp với các cân nhắc đạo đức và quy định, để đảm bảo rằng ChatGPT được sử dụng hết tiềm năng của nó trong việc cải thiện các chẩn đoán x quang và chăm sóc bệnh nhân.

Giới thiệu và bối cảnh

X quang đóng vai trò quan trọng trong chẩn đoán và điều trị nhiều bệnh lý, cung cấp cho các bác sĩ những hình ảnh về cấu trúc bên trong cơ thể để hỗ trợ chẩn đoán và lập kế hoạch điều trị. Tuy nhiên, việc diễn giải hình ảnh y tế là một quá trình phức tạp và tốn thời gian, thường đòi hỏi chuyên môn và đào tạo chuyên sâu. Trong những năm gần đây, trí tuệ nhân tạo (AI) đã nổi lên như một công cụ mạnh mẽ trong x quang, mang lại những khả năng mới để cải thiện độ chính xác, hiệu quả và kết quả cho bệnh nhân. Một trong những công nghệ AI tiềm năng nhất cho chẩn đoán hình ảnh y tế là ChatGPT, một mô hình ngôn ngữ lớn được đào tạo bởi OpenAI sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để phân tích và diễn giải hình ảnh y tế.

ChatGPT có khả năng cách mạng hóa lĩnh vực x quang bằng cách cung cấp một cách hiệu quả và chính xác hơn để chẩn đoán hình ảnh y tế. Khả năng phân tích và diễn giải hình ảnh theo thời gian thực của nó có thể giảm đáng kể thời gian và tài nguyên cần thiết cho chẩn đoán, cải thiện kết quả cho bệnh nhân và giảm chi phí chăm sóc sức khỏe.

Mục tiêu của bài đánh giá này là cung cấp một tổng quan toàn diện về tình trạng hiện tại của nghệ thuật AI trong chẩn đoán hình ảnh y tế, với trọng tâm cụ thể vào vai trò của công nghệ ChatGPT trong x quang. Bài đánh giá sẽ khám phá những lợi thế và hạn chế của AI đối với chẩn đoán hình ảnh y tế, bao gồm các lợi ích tiềm năng của việc sử dụng ChatGPT để diễn giải, phân loại và chẩn đoán hình ảnh. Bài đánh giá cũng sẽ thảo luận về những thách thức và hạn chế của AI đối với chẩn đoán hình ảnh y tế, bao gồm các vấn đề liên quan đến chất lượng dữ liệu, thiên vị và nhu cầu giám sát của con người. Cuối cùng, mục tiêu của bài đánh giá là cung cấp những hiểu biết về tiềm năng của công nghệ ChatGPT để cải thiện chẩn đoán hình ảnh y tế và thông tin cho nghiên cứu tương lai trong lĩnh vực này.

Phương pháp luận

Một cuộc tìm kiếm toàn diện đã được thực hiện trên các cơ sở dữ liệu y khoa chính, bao gồm PubMed, Scopus và Web of Science, để xác định các bài báo liên quan đến việc sử dụng ChatGPT trong x quang cho chẩn đoán hình ảnh y tế. Cuộc tìm kiếm sử dụng các từ khóa như "ChatGPT," "trí tuệ nhân tạo," "x quang," và "chẩn đoán hình ảnh y tế." Cuộc tìm kiếm được giới hạn ở các bài báo được xuất bản bằng tiếng Anh từ năm 2010 đến năm 2023. Để đảm bảo chất lượng và tính liên quan của bài đánh giá, quy trình đánh giá tuân theo phương pháp mù. Điều này có nghĩa là danh tính của các tác giả và người đánh giá được che giấu lẫn nhau để giảm thiểu sự thiên vị. Quá trình mù giúp duy trì tính khách quan trong khi đánh giá các bài báo và ngăn chặn bất kỳ ảnh hưởng tiềm tàng nào từ các kết nối cá nhân hoặc danh tiếng.