Generatived (Beta) | Cung cấp tin tức và xu hướng mới nhất về AI sáng tạo

Bằng cách sử dụng AI để kiểm tra các lần chụp não thường quy, các nhà nghiên cứu đã có những bước tiến lớn trong việc phát hiện sớm các bệnh thường là tiền thân của đột quỵ. Một nhóm các nhà nghiên cứu từ một bệnh viện nổi tiếng đã phát triển một mô hình AI có thể xác định rung nhĩ (AFib), một nhịp tim không đều, trong các lần chụp não MRI. AFib thường bị bỏ sót trong quá trình phân tích của con người do các triệu chứng khó phát hiện.

Được công bố trên tạp chí Cerebrovascular Diseases, nghiên cứu này nhấn mạnh tiềm năng của một mô hình AI trong việc ngăn ngừa đột quỵ bằng cách nhận dạng AFib, nguyên nhân hàng đầu gây ra hàng triệu ca đột quỵ mới trên toàn thế giới mỗi năm. Khả năng phân biệt giữa đột quỵ do AFib và đột quỵ do các yếu tố khác với độ chính xác cao của mô hình đã đạt được bằng cách đào tạo nó trên một tập dữ liệu MRI não của những bệnh nhân biểu hiện các tiền thân của đột quỵ khác nhau.

Mô hình AI được đào tạo bằng các công nghệ tiên tiến, bao gồm GPU và công cụ phần mềm tiên tiến của NVIDIA, giúp tạo điều kiện phát triển mạng nơ-ron tích chập 3D. Rung nhĩ (AF), nguyên nhân hàng đầu gây đột quỵ do thiếu máu cục bộ, gây ra những rủi ro đáng kể cho sức khỏe, đặc biệt là đối với những người có một số yếu tố nguy cơ nhất định. AF rất phổ biến và thường không được chẩn đoán, mặc dù có hậu quả tàn khốc của đột quỵ liên quan.

Nhóm nghiên cứu thừa nhận nhu cầu xác nhận thêm với quy mô mẫu lớn hơn và đánh giá bên ngoài. Nếu được xác nhận, phương pháp tiếp cận do AI thúc đẩy này có thể chuyển đổi các phương pháp dự đoán và phòng ngừa đột quỵ hiện có, cung cấp một giải pháp thay thế ít xâm lấn hơn và tiết kiệm chi phí hơn cho các kỹ thuật theo dõi truyền thống. Bài báo nghiên cứu đầy đủ cung cấp mô tả chi tiết về phương pháp luận của nghiên cứu và ý nghĩa của nó đối với việc phòng ngừa đột quỵ liên quan đến AF.