Kavya Kopparapu ជាក្មេងជំទង់ រស់នៅក្នុងរដ្ឋ Virginia, បានប្រើស្មាតហ្វូនមួយ, ម៉ាស៊ីនបោះពុម្ព 3D និងការស៊ើបការណ៍សម្ងាត់សិប្បនិម្មិតទៅ ការវិវត្តទៅជាជំងឺភ្នែកក្រិន។ មួយ ប្រព័ន្ធធ្វើរោគវិនិច្ឆ័យចល័ត និងមានតំលៃថោកដើម្បីធ្វើរោគវិនិច្ឆ័យ ការព្យាបាលដោយទឹកនោមផ្អែម។ ជំងឺនេះគឺជាផលវិបាកនៃជំងឺទឹកនោមផ្អែម បំផ្លាញសរសៃឈាម នៅលើរីទីណារបស់មនុស្សម្នាក់ហើយអាចនាំឱ្យមានការចុះខ្សោយនៃចក្ខុ។
Kopparapu បានចាប់អារម្មណ៍លើវិទ្យាសាស្ត្រពេញមួយជីវិតរបស់នាងហើយបន្ទាប់ពីបានចូលរួមសិក្ខាសាលាសរសេរកម្មវិធីដែលរៀបចំឡើងដោយមជ្ឈមណ្ឌលជាតិសម្រាប់ស្ត្រីនិងបច្ចេកវិទ្យាព័ត៌មាននាងបានបន្ថែមការសរសេរកម្មវិធីទៅក្នុងចំណង់ចំណូលចិត្តរបស់នាង។
ជីតារបស់ Kopparapuដែលរស់នៅក្នុងប្រទេសឥណ្ឌា ចាប់ផ្តើមបង្ហាញរោគសញ្ញា នៃជំងឺនេះ 2013។ ជារឿយៗវាអាចត្រូវបានគេកត់សម្គាល់ហើយទោះបីជាវាត្រូវបានគេធ្វើរោគវិនិច្ឆ័យនិងព្យាបាលនៅទីបំផុតក៏ដោយ។ ចក្ខុវិស័យរបស់គាត់កាន់តែយ៉ាប់យ៉ឺន។ នេះបើយោងតាម Kopparapu ក្នុងចំណោមចំនួនសរុប ៤១៥ លាននាក់មានជំងឺទឹកនោមផ្អែម, មួយភាគបីនឹងវិវត្តទៅជាជំងឺទឹកនោមផ្អែមហើយទោះបីការប្រើថ្នាំនិងការវះកាត់អាចបញ្ឈប់រឺក៏អាចធ្វើឱ្យខូចខាតដល់ភ្នែកប្រសិនបើចាប់បានយូរ ៥០% នឹងមិនធ្វើរោគវិនិច្ឆ័យទេ, ពាក់កណ្តាលនៃអ្នកជំងឺដែលមានទម្រង់ធ្ងន់ធ្ងរនឹងត្រូវពិការភ្នែកក្នុងរយៈពេល ៥ ឆ្នាំ។
កង្វះការធ្វើរោគវិនិច្ឆ័យគឺជាបញ្ហាប្រឈមធំបំផុត។ នៅប្រទេសឥណ្ឌាមានកម្មវិធីដែលបញ្ជូនគ្រូពេទ្យទៅតាមភូមិនិងតំបន់អនាធិបតេយ្យប៉ុន្តែមានអ្នកជំងឺជាច្រើនហើយមានតែគ្រូពេទ្យឯកទេសខាងរោគភ្នែកប៉ុណ្ណោះ។
គាត់ឆ្ងល់ថាតើមាន វិធីងាយនិងមានតំលៃថោកក្នុងការធ្វើរោគវិនិច្ឆ័យរោគនិងគំនិតសម្រាប់ជំងឺចក្ខុវិស័យបានលេចចេញជាប្រព័ន្ធមួយដែលអាចបង្វែរនីតិវិធីធ្វើរោគវិនិច្ឆ័យវែងនិងថ្លៃជាងមុនទៅជាសម័យរូបថតសាមញ្ញ។ Kopparapu ត្រូវទៅធ្វើការដោយចំណាយពេលច្រើនលើហ្គូហ្គោលហើយផ្ញើអ៊ីមែលទៅវេជ្ជបណ្ឌិតនិងអ្នកស្រាវជ្រាវមុនពេលបង្កើតផែនការ។ នាងបានចាប់ដៃគូជាមួយបងប្រុសនិងមិត្តរួមថ្នាក់ហើយ ប្រើបណ្តាញសរសៃប្រសាទដែលមានដំណោះស្រាយ (CNN) ដើម្បីបង្កើតការធ្វើរោគវិនិច្ឆ័យរោគ AI នៅពីក្រោយជំងឺភ្នែក។ បណ្តាញសរសៃប្រសាទ វិភាគសំណុំទិន្នន័យធំ ៗ និងរកមើលគំរូស្រដៀងគ្នា ចាប់តាំងពីការរចនាមានលក្ខណៈប្រហាក់ប្រហែលនឹងប្រព័ន្ធមើលឃើញនៃខួរក្បាលរបស់មនុស្សទូរទស្សន៍ស៊ីធីអិនគឺល្អបំផុតសម្រាប់ការធ្វើចំណាត់ថ្នាក់។
គាត់បានប្រើ ResNet-50 ដែលជាស៊ីអិនអិនបង្កើតដោយអ្នកស្រាវជ្រាវ Microsoft ដើម្បីបង្កើតបណ្តាញរបស់គាត់និងប្រើប្រាស់ ម៉ាស៊ីនស្កេនប្រស្រីភ្នែក ៣៤.០០០ រកឃើញនៅក្នុង មូលដ្ឋានទិន្នន័យ ភ្នែកហ្គេន ពីវិទ្យាស្ថានសុខភាពជាតិនៅអាមេរិក (NIH) ដូចជាការសិក្សាទិន្នន័យដូច្នេះនាងនិងក្រុមរបស់នាងអាចបង្រៀនប្រព័ន្ធអេអាយ។ អិ។ ដើម្បីទទួលស្គាល់សញ្ញានៃជំងឺនៅក្នុងរូបថតភ្នែកនិងផ្តល់ការធ្វើរោគវិនិច្ឆ័យបឋម។ រូបភាពជាច្រើននៅក្នុងឃ្លាំងទិន្នន័យត្រូវបានលាតត្រដាងឬព្រិលមិនច្បាស់ប៉ុន្តែបើយោងតាមលោក Kopparapu ព័ត៌មានលម្អិតនេះបានជួយកែលម្អប្រព័ន្ធ។
គុណភាពនៃរូបភាពដែលត្រូវបានប្រើក្នុងការរៀនសូត្របណ្តាញប្រសាទគឺជាអ្នកតំណាងយ៉ាងខ្លាំងចំពោះលក្ខខណ្ឌដែលនឹងទទួលបានជាមួយនឹងការប្រើប្រាស់ស្មាតហ្វូន«
ក្រុមរបស់គាត់បានបណ្តុះបណ្តាល ResNet-50 ដល់ រកមើលជម្ងឺទឹកនោមផ្អែមដែលមានភាពសុក្រិតដូចអ្នកជំនាញរោគសាស្ត្រ។ វាក៏រកឃើញមីក្រូវ៉េវនិងសរសៃឈាមក្នុងរូបភាពនីមួយៗដោយមិនចាំបាច់ចាក់ថ្នាំជ្រលក់ពណ៌ចូលទៅក្នុងភ្នែកដែលបានធ្វើរោគវិនិច្ឆ័យនោះទេ។
ការដួលរលំចុងក្រោយគឺ Aditya Jyot ភ្នែក មន្ទីរពេទ្យនៅទីក្រុងបុមបៃបានយល់ព្រមធ្វើតេស្តិ៍កម្មវិធីជំងឺភ្នែកហើយក្នុងខែវិច្ឆិកាវាបានបញ្ជូនគំរូព្រីន 3D ដំបូងគេទៅមន្ទីរពេទ្យហើយប្រព័ន្ធនេះមានរួចហើយធ្វើរោគវិនិច្ឆ័យត្រឹមត្រូវសំរាប់អ្នកជំងឺ ៥ នាក់.
ជំងឺភ្នែកឡើងបាយមានផ្លូវវែងឆ្ងាយក្នុងការធ្វើរោគវិនិច្ឆ័យករណីមួយចំនួនធំដើម្បីបញ្ជាក់ថាវាជាប្រព័ន្ធដែលអាចទុកចិត្តបាន។ ដំណើរការសុពលភាពដែលគម្រោងណាមួយទាក់ទងនឹងថ្នាំត្រូវតែអនុវត្តតាមគឺតឹងរ៉ឹងណាស់ហើយវាប្រាកដជាពិបាកសម្រាប់អ្នកក្នុងការទទួលបានក្រុមហ៊ុនធំចង់ជួយអ្នក។ ប៉ុន្តែរាល់ការលំបាកទាំងអស់នេះមិនបានធ្វើអោយខូចដល់សមិទ្ធិផលដ៏អស្ចារ្យរបស់ក្មេងជំទង់ម្នាក់នេះទេ។
ធ្វើជាយោបល់ដំបូង