bài tập lớn môn năng lực số ứng dụng ứng dụng của trí tuệ nhân tạo ai trong chẩn đoán hình ảnh

HỌC VIỆN NGÂN HÀNGBÀI TẬP LỚNMÔN NĂNG LỰC SỐ ỨNG DỤNGTÊN ĐỀ TÀI ỨNG DỤNG CỦA TRÍ TUỆ NHÂN TẠO AI TRONG CHẨN ĐOÁN HÌNH ẢNHGiảng viên: Lê Thị Hồng NhungDanh sách nhóm:1... HỌC VIỆN NGÂN HÀ

HỌC VIỆN NGÂN HÀNG

BÀI TẬP LỚN

MÔN NĂNG LỰC SỐ ỨNG DỤNG

TÊN ĐỀ TÀI

ỨNG DỤNG CỦA TRÍ TUỆ NHÂN TẠO (AI) TRONG CHẨN ĐOÁN HÌNH ẢNH

Giảng viên: Lê Thị Hồng NhungDanh sách nhóm:

1 26A4032814 Đỗ Linh Hương (NT)2 26A4032818 Bùi Khánh Linh3 26A4032821 Nguyễn Thị Thảo Linh4 26A4032823 Hoàng Thị Ngọc Mai5 26A4032839 Lương Thanh ThủyMã lớp: K26QTDLA

HỌC VIỆN NGÂN HÀNG

BÀI TẬP LỚN

MÔN NĂNG LỰC SỐ ỨNG DỤNG

TÊN ĐỀ TÀI

ỨNG DỤNG CỦA TRÍ TUỆ NHÂN TẠO (AI) TRONG CHẨN ĐOÁN HÌNH ẢNH

Giảng viên: Lê Thị Hồng Nhung

Mã lớp: K26QTDLA

NHÓM 4

HÀ NỘI – 11/2023

I LỜI CẢM ƠN

Nhóm 4 chúng em xin chân thành cảm ơn cô Lê Thị Hồng Nhung – Giảng viên học phần Năng lực số ứng dụng lớp K26QTDLA đã tận tình hướng dẫn chúng em trong suốt quá trình học tập, tìm hiểu, thảo luận và xây dựng đề tài Nhờ vào những lời khuyên và chỉ bảo đúng lúc của cô, chúng em đã vượt qua những khó khăn khi thực hiện bài nghiên cứu của mình Sự kiên nhẫn và sự chia sẻ của cô đã giúp chúng em hiểu rõ hơn về chủ đề và phương pháp nghiên cứu

Nhưng sau tất cả, chúng em nhận thức rằng với lượng kiến thức và kinh nghiệm ít ỏi của bản thân chắc chắn bài nghiên cứu vẫn còn nhiều thiếu sót Vậy nên, chúng em mong rằng có thể nhận được sự thông cảm cùng những nhận xét, đánh giá và góp ý của cô sau khi trình bày đề tài thảo luận để đề tài của chúng em được hoàn thiện hơn.

II MỤC LỤC

I LỜI CẢM ƠN 1

II MỤC LỤC 2

III DANH MỤC BẢNG BIỂU 3

IV LỜI MỞ ĐẦU 4

V ỨNG DỤNG CỦA AI TRONG PHÂN TÍCH VÀ CHẨN ĐOÁN HÌNH ẢNH 5

Chương 1 Cơ sở lý thuyết liên quan đến trí tuệ nhân tạo (AI) 5

1 Giới thiệu về trí tuệ nhân tạo AI 5

2 Sử dụng AI trong lĩnh vực y khoa 6

Chương 2 Thực trạng/ công nghệ của trí tuệ nhân tạo (AI) trong chẩn đoánhình ảnh 7

1 1 Thực trạng của AI trong chẩn đoán hình ảnh 7

2 Một số ứng dụng/ thiết bị AI trong chẩn đoán hình ảnh 14

Chương 3 Giải pháp của AI trong chẩn đoán hình ảnh 16

1 Nghiên cứu và Phát triển 17

2 Hợp tác và Chia sẻ Kiến Thức 17

3 Tăng cường Giáo dục và Phổ biến Kiến thức 17

4 Vấn đề xử lý vấn đề chất lượng hình ảnh 18

Chương 4 Thách thức và cơ hội của AI trong lĩnh vực y khoa 18

1 Cơ hội của AI trong lĩnh vực y khoa 18

2 Thách thức của AI trong lĩnh vực y khoa 19

VI KẾT LUẬN 21

VII TÀI LIỆU THAM KHẢO 22

III DANH MỤC BẢNG BIỂU

DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT

K26QTDLA Lớp khóa 26 Quản trị du lịch A

CRISPR-Cas9 clustered regularly interspaced short palindromic repeats:là một họ các trình tự DNA được tìm thấy trong bộ gen của các sinh vật nhân sơ như vi khuẩn và vi khuẩn cổ

IV LỜI MỞ ĐẦU

Hiện nay, bên cạnh những vấn đề về môi trường, trật tự an ninh-xã hội, biến đổi khí hậu, chiến tranh, thì sức khỏe đang là sự quan tâm hàng đầu của con người Vấn đề sức khỏe ngày càngđược coi trọng hơn khi thế giới ngày càng phát triển Trong thời đại công nghệ 4.0 đang phát triển, mọi lĩnh vực trong cuộc sống đều sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) và lĩnh vực y tế cũng như vậy Bài nghiên cứu về ứng dụng của trí tuệ nhân tạo (AI) trong chẩn đoán hình ảnh là một bước quan trọng để hiểu rõ sự kết hợp giữa lĩnh vực y tế và công nghệ hiện đại Trong bối cảnh thế giới đang phải đối mặt với nhiều thách thức về sức khỏe, việc tận dụng tiềm năng của trí tuệ nhân tạo có thể mang lại nhiều cơ hội và lợi ích lớn Bài nghiên cứu gồm các chương: (1) Cơ sở lý thuyết liên quan đến Trí Tuệ Nhân Tạo (AI): Trí tuệ nhân tạo (AI) là một lĩnh vực nghiên cứu và ứng dụng công nghệ máy học để máy tính có khả năng thực hiện các nhiệm vụ mà trước đây chỉ có con người mới thực hiện được (2) Thực trạng/ công nghệ của AI trong Chẩn Đoán Hình Ảnh: Nghiên cứu sẽ liệt kê và phân tích các ứng dụng cụ thể của trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực chẩn đoán hình ảnh, bao gồm cả các thiết bị và công nghệ mới Nghiên cứu sẽ tập trung đánh giá những vấn đề mà trí tuệ nhân tạo giải quyết được trong lĩnh vực chẩn đoán hình ảnh, cũng như cung cấp giải pháp hiệu quả để nâng cao chính xác và tốc độ chẩn đoán (3) Giải pháp của AI trong Chẩn Đoán Hình Ảnh: Nghiên cứu sẽ tập trung đánh giá những vấn đề mà trí tuệ nhân tạo giải quyết được trong lĩnh vực chẩn đoán hình ảnh, cũng như cung cấp giải pháp hiệu quả để nâng cao chính xác và tốc độ chẩn đoán (4) Thách Thức và Cơ Hội của AI trong Lĩnh Vực Y Khoa: Đánh giá các thách thức mà trí tuệ nhân tạo có thể phải đối mặt khi áp dụng vào lĩnh vực y tế, cũng như những cơ hội mà nó mang lại để cải thiện chất lượng chăm sóc sức khỏe.

Mục tiêu cuối cùng của nghiên cứu là tạo ra sự nhận thức và quantâm từ cộng đồng đối với ứng dụng tiên tiến của công nghệ trong việc cải thiện chăm sóc sức khỏe và chẩn đoán bệnh tật.

V ỨNG DỤNG CỦA AI TRONG PHÂN TÍCH VÀ CHẨN ĐOÁN HÌNH ẢNH

CHƯƠNG 1 CƠ SỞ LÝ THUYẾT LIÊN QUAN ĐẾN TRÍ TUỆ NHÂN TẠO (AI)1 Giới thiệu về trí tuệ nhân tạo AI

1.1 Khái niệm

Trí tuệ nhân tạo là hay còn gọi là AI viết tắt của ( Artificial intelligence ) Là trí tuệ do con người lập trình để giúp máy tính có hành vi tự động hoá thông minh như con người (Thạch Thị Mỷ Quyên, 2019)

Trí tuệ nhân tạo giúp máy tính có trí tuệ như con người ví dụ như nó có khả năng suy nghĩ, có những lập luận, giao tiếp với nhiều ngôn ngữ khác nhau được lập trình sẵn, thậm chí là nó còn có tâm tư tình cảm như một con người thực thụ (Thạch Thị Mỷ Quyên, 2019)

Đây là một trong những ngành trọng yếu của tin học, nó liên quan đến cách cư xử, sự học hỏi, khả năng thích ứng thông minh của máy móc

- Phân loại trí tuệ nhân tạo:Loại 1: Công nghệ AI phản ứng

Phân tích khả năng của bản thân và đối thủ để đưa ra những giải pháp hữu hiệu nhất

VD: Deep Blue-ứng dụng chơi cờ vua tự động với công nghệ phản ứng tự phân tích đánh giá khả năng của bản thân và đối phương, dự đoán những nước cờ của đối thủ, nó đã đánh thắng được kiện tướng Garry Kasparov Loại 2: Công nghệ AI với bộ nhớ hạn chế

Sử dụng những kinh nghiệm trong quá khứ để áp dụng thực tiễn đưa ra quyết định chính xác phù hợp nhất, nó thường được kết hợp với cảm biến môi trường xung quanh để đưa ra giải pháp tốt nhất.

VD: Xe ô tô tự lái được kết hợp cảm biến giúp xe tính toán được khả năng va chạm với vật cản khác để điều chỉnh tốc độ , phanh xe sao cho an toàn hất Loại 3: Lý thuyết trí tuệ nhân tạo

Tự học hỏi suy nghĩ áp dụng thực tế (phương án chưa khả thi ) Loại 4: Tự nhận thức

Có khả năng suy nghĩ, có những tâm tư tình cảm như một con người có cảm xúc thực thụ chứ không phải một cỗ máy vô tri chỉ biết làm theo lập trình, đây làbước tiến phát triển cao nhưng vẫn chưa khả thi.

1.2 Chức năng của AI1.2.1 Trong ngành vận tải

Ứng dụng vào phương tiện tự lái như máy bay, ô tô, nhằm phục vụ nhu cầu mua bán, vận chuyển hàng hoá, giúp giảm thiểu chi phí cũng như là giảmthiểu các thiệt hại va chạm, tai nạn, hỏng hóc hàng hoá,… (Thạch Thị Mỷ Quyên, 2019)

1.2.2 Trong sản xuất

Với khả năng phân tích cao, nó dễ dàng xây dựng được phác đồ sản xuất hàng hoá một cách tối ưu nhất và thực hiện nhanh chóng dễ dàng mà không cần đến sự trợ giúp của con người (Thạch Thị Mỷ Quyên, 2019)

1.2.3 Trong giáo dục

Phục vụ các mục đích giáo dục như là chấm bài chính xác nhanh chóng, dạy thêm các kiến thức bổ trợ cho học sinh, nó còn có thể là cánh tay trợ giảng đắc lực cho những giáo viên Ngoài ra trí tuệ nhân tạo còn có thể phân

tích đánh giá trình độ học tập của học sinh, những vấn đề, học sinh đó cần khắc phục, từ đó đưa ra những giải pháp, phương pháp học phù hợp, lời khuyên, báo cáo tiến độ học tập của học sinh cho giáo viên,… Để việc học trởnên hiệu quả thì nó cũng tạo ra những trò chơi bổ ích phục vụ mục đích học tập tiếp thu kiến thức sao cho tốt dành cho học sinh (Thạch Thị Mỷ Quyên, 2019)

1.2.4 Trong truyền thông

Nhờ sự phân tích về những sở thích thói quen hoạt động trực tuyến, nội dung họ thường xem, AI đã cung cấp dữ liệu thông tin cho những doanh nghiệp để họ có thể phục vụ cho khách hàng tiềm năng họ đang tìm kiếm cũng như là cung cấp thông tin món hàng phù hợp mà mọi người đang tìm kiếm (Thạch Thị Mỷ Quyên, 2019)

1.2.5 Trong ngành dịch vụ

Công nghệ AI giúp ngành dịch vụ hoạt động tối ưu hơn và góp phần mang đến những trải nghiệm mới mẻ hơn và tốt hơn cho khách hàng Thông qua việc thu thập và phân tích dữ liệu, công nghệ AI có thể nắm bắt thông tin về hành vi sử dụng dịch vụ của khách hàng, từ đó mang lại những giải pháp phù hợp với nhu cầu của từng khách hàng

2 Sử dụng AI trong lĩnh vực y khoa2.1.Chẩn đoán bệnh

Gần đây AI đang trong quá trình đạt đến những thành tựu, tiến bộ to lớn trong công nghệ tự chuẩn đoán bệnh Với những dữ liệu khổng lồ về hình ảnh, các chỉ số của một người bình thường và những căn bệnh,… từ đó AI sẽ học hỏi cũng như ghi nhớ vào bộ nhớ khổng lồ gần như bất tận và từ đó có thể phán đoán các căn bệnh, đưa ra cách chữa trị, như một chuyên gia, bác sĩ thực thụ Nếu 1 sinh viên trường y để có thể ra trường thì sẽ phải học 5 năm thậm trí mất nhiều thời gian hơn để tiếp thu kiến thức và vận dụng, thực hành trong khi AI chỉ tốn một khoảng thời gian ngắn đã có thể tiếp nhận thông tin, kiến thức và xử lí vấn đề một cách nhanh chóng và tiết kiệm thời gian 2.2.Nghiên cứu, phát triển thuốc

AI được sử dụng rộng rãi trong nghiên cứu và phát triển thuốc cho các nhiệm vụ như sàng lọc các hợp chất, dự đoán tương tác thuốc, tối ưu hoá sángchế thuốc, xác định các loại thuốc tiềm năng Các mô hình máy phân tích các tập dữ liệu lớn để khám phá các mẫu thuốc Nhờ đó việc phát triển dược phẩmhiệu quả và tiết kiệm chi phí hơn

2.3.Tối ưu hoá cho điều trị từng cá nhân

Các bệnh nhân khác nhau sẽ có những phác đồ điều trị khác nhau sao cho phù hợp với bệnh tình của bệnh nhân Tuy nhiên rất khó để xác định bệnh nhân này sẽ phù hợp với phác đồ điều trị nào, phù hợp với loại thuốc nào hay sẽ có phản ứng, tương tác với thuốc như thế nào Và AI đang trong quá trình thực hiện điều đó, nó có thể tối ưu hoá thống kê chi tiết những đặc điểm của bệnh nhân sẽ phản ứng với từng loại thuốc ra sao để từ đó đưa ra phương pháp điều trị chuẩn hoá cá nhân

2.4.Chỉnh sửa gen

AI có vai trò quan trọng trong việc chỉnh sửa gen bằng cách hỗ trợ phân tíchdữ liệu gen Các thuật toán học máy giúp các nhà nghiên cứu xác định các vị trímục tiêu CRISPR-Cas9 tối ưu, cải thiện độ chính xác và hiệu quả của quá trìnhchỉnh sửa gen Ngoài ra AI còn hỗ trợ phân tích các tương tác di truyền phứctạp, nâng cao hiểu biết của chúng ta về chức năng gen và các ứng dụng trị liệu

CHƯƠNG 2 THỰC TRẠNG/ CÔNG NGHỆ CỦA TRÍ TUỆ NHÂN TẠO (AI)TRONG CHẨN ĐOÁN HÌNH ẢNH

1 1 Thực trạng của AI trong chẩn đoán hình ảnh

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang mở ra những cánh cửa đột phá toàn diện trong mọi lĩnh vực, và lĩnh vực y tế không phải là ngoại lệ Sự tích hợp của AI và khai thác dữ liệu y tế đã trở thành một yếu tố cốt lõi trong việc phát triển hệ thống chẩn đoán bệnh và xây dựng nền y tế thông minh Điều này không chỉ đúng với cấp độ quốc gia mà còn đặc biệt quan trọng đối với Việt Nam.

1.1 Sử dụng AI trong X quang

AI mang lại một số lợi ích cho bác sĩ X quang, giúp công việc của họ trở nên dễ dàng hơn Một số lợi ích chính bao gồm:

1.1.1.Phân loại chính xác hơn

Ngày nay, các thuật toán CV chuyên biệt dựa trên deep learning đã đạt đến mức độ thông minh đến mức chúng có thể phân biệt được những điểm bất thường nhỏ nhất và tạo ra sự phân loại chính xác có thể so sánh với phân loại của con người, thậm chí đôi khi còn tốt hơn

1.1.2.Phân tích nâng cao

Ngoài phân loại, các kiến trúc deep learning như U-Net còn chuyên về phân đoạntự động các hình ảnh y tế Phân đoạn tăng cường phân tích hình ảnh và hỗ trợ các bác sĩ X quang thực hành Những mô hình này cung cấp cho bác sĩ X quang gợi ý về phân tích và tăng thêm độ tin cậy cho chẩn đoán của họ Họ thậm chí có thể chỉ ranhững điểm bất thường mà mắt thường không thể nhận thấy được.

1.1.3.Tạo mô hình 3D

Mô hình 3D cũng được hưởng lợi từ trí tuệ nhân tạo Các mô hình có thể mô tả hình ảnh y tế với độ chính xác cao và kết hợp nhiều phân đoạn, đưa vào phần mềm 3D để tái tạo Các bác sĩ X quang có thể nghiên cứu các mô hình này để phân tích bổ sung.

1.1.4.Kết quả nhanh hơn

Chúng không chỉ chính xác mà các mô hình AI còn thực hiện các tác vụ này với phần cứng chính xác chỉ trong vài giây Điều này đẩy nhanh tốc độ thực hành X quang và giảm căng thẳng cho người thực hành.

1.1.5.Giải quyết sự thiếu hụt nhân lực

Hiện nay, tình trạng khan hiếm nguồn lực y tế so với nhu cầu là một vấn đề toàn cầu không thể phủ nhận Ngay cả ở những quốc gia tiên tiến nhất, sự thiếu hụt nguồn nhân lực y tế là một thách thức đáng lo ngại Trong bối cảnh này, trí tuệ nhân tạo (AI) đã nổi lên như một xu hướng không thể tránh khỏi và là công cụ mạnh mẽ nhất để giải quyết những hạn chế này.Theo thống kê, vào năm 2018, Việt Nam chỉ có hơn 8bác sĩ / 10.000 dân, trong khi ở Nhật Bản, chỉ có 36 bác sĩ chuyên khoa CĐHA /1 triệu dân Tại Anh, có ước tính cho thấy hơn 300.000 hình ảnh ytế phải chờ đến hơn 30 ngày trước khi được phân tích Những con số này chỉ là một phản ánh của thực tế khó khăn trong việc đáp ứng nhu cầu y tế ngày càng tăng cao Trong bối cảnh này, ứng dụng AI trở thành một giải pháp hứa hẹn để giúp đỡ trong việc đối mặt với những thách thức về nguồn lực y tế.

Như vậy, sự kết hợp giữa trí tuệ nhân tạo và dữ liệu y tế không chỉ là một xu hướng mà còn là một bước quan trọng trong việc nâng cao chất lượng và khảnăng phục vụ của hệ thống y tế toàn cầu, đặc biệt là ở Việt Nam.

1.2 Sử dụng AI trong siêu âm

1.2.1 Tự Động Hình Thành Hình Ảnh

AI có thể được sử dụng để phân tích dữ liệu từ các hình ảnh siêu âm và tạo ra hình ảnh tự động của các cơ quan và bộ phận cần quan sát Điều này giúp giảm áp lực cho nhân viên y tế và tăng tốc quá trình chẩn đoán.

1.2.2 Phân Loại và Nhận Dạng Bệnh Tật

Trí tuệ nhân tạo có khả năng nhận biết và phân loại các vùng bất thường trên hình ảnh siêu âm, từ đó hỗ trợ trong việc chẩn đoán các bệnh lý Ví dụ, có thể sử dụng AI để nhận diện các dấu hiệu của bệnh tim, ung thư tử cung, hoặc các vấn đề về thai nhi.

1.2.3 Tối Ưu Hóa Thiết Bị Siêu Âm

AI có thể được tích hợp trực tiếp vào thiết bị siêu âm để tối ưu hóa cấuhình hình ảnh và cải thiện chất lượng hình ảnh Điều này có thể giúp tăngcường khả năng định rõ các cấu trúc anatomic và giảm nhiễu.

1.2.4 Dự Đoán và Đánh Giá Tình Trạng Sức Khỏe

AI có thể phân tích dữ liệu từ nhiều hình ảnh siêu âm và dữ liệu bệnh lý khác để dự đoán và đánh giá tình trạng sức khỏe của bệnh nhân Điều này cóthể hỗ trợ trong việc đưa ra dự đoán về tiến triển của bệnh và đề xuất phương pháp điều trị hiệu quả.

1.2.5 Giáo Dục và Đào Tạo

AI có thể được sử dụng để tạo ra các mô phỏng siêu âm 3D và 4D, cung cấp môi trường giáo dục và đào tạo tốt hơn cho sinh viên y học và người làm nghề siêu âm Điều này giúp nâng cao kỹ năng chẩn đoán của các chuyên gia và đào tạo thế hệ mới

Việc tích hợp trí tuệ nhân tạo vào lĩnh vực siêu âm không chỉ mang lại những cải tiến trong chẩn đoán mà còn giúp tối ưu hóa quá trình làm việc và nâng cao chất lượng dịch vụ y tế.

2 Một số thiết bị AI trong chẩn đoán hình ảnh2.1 Máy chụp cộng hưởng từ (MRI)

2.2 Máy chụp X-quang

2.3 Máy siêu âm

CHƯƠNG 3 GIẢI PHÁP CỦA AI TRONG CHẨN ĐOÁN HÌNH ẢNH1 Nghiên cứu và Phát triển

Nghiên cứu và phát triển công nghệ y tế cần được đầu tư mạnh mẽ để cảithiện kiến thức của chúng ta về cơ thể và bệnh tật Công nghệ mới có thể giúpchúng ta hiểu sâu hơn về cơ chế hoạt động của cơ thể và các bệnh lý GoogleHealth: Đang nghiên cứu các công cụ AI mới để hỗ trợ các chuyên gia y tế trongviệc chẩn đoán bệnh (Mark Hitchman, 2022)

2 Hợp tác và Chia sẻ Kiến Thức

Cộng đồng y học cần hợp tác chặt chẽ hơn để chia sẻ kiến thức và thôngtin Sự hợp tác giữa các chuyên gia y tế, nhà nghiên cứu, và các nhà khoa họckhác từ nhiều lĩnh vực có thể mang lại cái nhìn toàn diện hơn về các vấn đềphức tạp trong y học.OSPLabs : Cung cấp các giải pháp AI cho chẩn đoán y tế,bao gồm phân tích hình ảnh, dự đoán phân tích, xác định đối tượng hiếm,phân đoạn dựa trên hình thái và phân tích hình ảnh toàn bộ để phân tích thôngminh (Muhammad Attique, 2023)