Nguyên lý:

  + AI trong y tế sử dụng thuật toán học máy/học sâu để nhận dạng mẫu và phân loại hình ảnh.

  + Mạng nơ-ron tích chập (CNN) đặc biệt hiệu quả trong xử lý ảnh y tế.

• Quy trình ứng dụng:
•   + Thu thập và gán nhãn dữ liệu hình ảnh y khoa.
•   + Tiền xử lý: chuẩn hóa, tăng cường dữ liệu, loại nhiễu.
•   + Huấn luyện mô hình AI trên tập dữ liệu lớn.
•   + Đánh giá và hiệu chỉnh mô hình.
•   + Tích hợp vào hệ thống PACS hoặc phần mềm chẩn đoán.
• - Ứng dụng:
•   + Phát hiện sớm tổn thương ung thư phổi trên ảnh CT.
•   + Phân loại mức độ tổn thương não trên MRI.
•   + Phát hiện gãy xương trên X-quang.
•   + Định lượng tổn thương mạch máu, cơ quan.
• - Lợi ích:
•   + Tăng tốc độ và độ chính xác chẩn đoán.
•   + Hỗ trợ bác sĩ trong các ca phức tạp.
•   + Giảm tải công việc và chi phí.
• - Thách thức:
•   + Cần dữ liệu lớn, đa dạng và chất lượng cao.
•   + Nguy cơ sai sót nếu dữ liệu huấn luyện không đại diện.
•   + Vấn đề pháp lý, trách nhiệm khi AI đưa ra kết luận sai.
•   + Bảo mật và quyền riêng tư dữ liệu bệnh nhân.
• - Xu hướng:
•   + Kết hợp AI với IoT và big data để phân tích đa nguồn dữ liệu.
•   + Phát triển mô hình AI giải thích được (explainable AI).
•   + Tăng cường hợp tác liên ngành giữa kỹ sư, bác sĩ, nhà quản lý.