• เครื่องมือที่ขับเคลื่อนด้วย AI ทำการคัดกรองมากกว่าหกล้านครั้งในประเทศจีน
• มีความก้าวหน้าในการตรวจหามะเร็งที่พบบ่อย 7 ชนิดในระยะเริ่มแรก

เมื่อพูดถึงโรคมะเร็ง การตรวจพบตั้งแต่เนิ่นๆ อาจหมายถึงความแตกต่างระหว่างความเป็นและความตาย แต่การตรวจคัดกรองนั้นพูดง่ายกว่าทำในหลายภูมิภาคที่มีการดูแลสุขภาพที่จำกัด

ปัญญาประดิษฐ์กำลังปรับระดับสนามแข่งขัน

DAMO Academy สถาบันวิจัยของ Alibaba Group ได้พัฒนาเครื่องมือล้ำสมัยที่ขับเคลื่อนด้วย AI เพื่อคัดกรองสแกนร่างกายเพื่อหามะเร็งบางชนิดที่อันตรายถึงชีวิตที่สุด

เป็นวิธีแก้ ปัญหาที่รวดเร็วและประหยัดสำหรับปัญหาที่กำลังเติบโต: ภายในปี 2593 การวินิจฉัยโรคมะเร็งทั่วโลกจะสูงถึง 35 ล้านคน องค์การอนามัยโลก (WHO) ประมาณการ

และในไม่ช้า ผู้คนจะสามารถเข้าถึงทรัพยากรนี้ได้มากขึ้น ต้องขอบคุณความร่วมมือเชิงกลยุทธ์ระหว่าง DAMO Academy และ WHO Collaborating Center on Digital Health

“เป้าหมายคือการเสนอทางเลือกในการคัดกรองที่ราคาไม่แพงและสะดวกสบาย โดยไม่กระทบต่อคุณภาพ” ดร. Le Lu หัวหน้าทีม AI ทางการแพทย์ของ DAMO กล่าวกับ Alizila ก่อนการประชุม AI for Good Global Summit ของสหประชาชาติ

ก่อนงานประจำปีที่เจนีวา เราได้พูดคุยกับ Lu เพื่อเจาะลึกถึงศักยภาพในการเปลี่ยนแปลงของ AI ในการตรวจหามะเร็งและการต่อสู้เพื่อช่วยชีวิต

บทสนทนาต่อไปนี้ได้รับการแก้ไขเพื่อความกระชับและชัดเจน

ถาม: ที่ DAMO Academy คุณจะใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยี AI เพื่อรับมือกับความท้าทายด้านสุขภาพที่ยากที่สุดในโลกได้อย่างไร

ตอบ:ประมาณหนึ่งทศวรรษที่แล้ว การเรียนรู้เชิงลึกไม่ได้รับการยอมรับในระดับสากลถึงศักยภาพในการใช้งานทางการแพทย์ เราตัดสินใจสำรวจการใช้งานโดยมุ่งเน้นไปที่อวัยวะที่ยากที่สุดสำหรับวิธีคำนวณแบบเดิมๆ ในขณะนั้น นั่นก็คือ ตับอ่อน

มะเร็งตับอ่อนเป็นหนึ่งในมะเร็งที่อันตรายที่สุดในโลกและเป็น มะเร็ง ที่ท้าทาย ที่สุด ในการวินิจฉัยและรักษา ความซับซ้อนของมันประกอบกับความยากลำบากในการแบ่งส่วนตับอ่อนในการถ่ายภาพทางการแพทย์

ที่ DAMO Academy เราได้พัฒนาเครื่องมือที่ขับเคลื่อนด้วย AI ชื่อPANDAซึ่งสามารถคัดกรองสัญญาณเริ่มแรกของมะเร็งตับอ่อนได้ โมเดลการเรียนรู้เชิงลึกสามารถตรวจจับรอยโรคที่เป็นมะเร็งและก่อนมะเร็งในตับอ่อนได้โดยการตรวจสอบการสแกน CT แบบไม่คอนทราสต์ ซึ่งเป็นรูปแบบการถ่ายภาพทางการแพทย์ที่มีประสิทธิภาพมากกว่าที่ใช้ทั่วโลกโดยมีปริมาณรังสีต่ำกว่าการสแกน CT คอนทราสต์

จนถึงขณะนี้ เรามีความก้าวหน้าที่สำคัญในการตรวจหามะเร็งที่พบบ่อย 7 ชนิดในระยะเริ่มแรกผ่านการสแกน CT ของร่างกายแบบไม่ตัดกันเพียงครั้งเดียว ซึ่งรวมถึงมะเร็งตับอ่อน มะเร็งหลอดอาหาร มะเร็งปอด มะเร็งเต้านม มะเร็งตับ มะเร็งกระเพาะอาหาร และมะเร็งลำไส้ใหญ่

นอกเหนือจากการตรวจพบตั้งแต่เนิ่นๆ แล้ว อีกด้านที่เราได้รับความก้าวหน้าคือความแม่นยำและการวินิจฉัยแยกโรคตั้งแต่เนิ่นๆ การทราบชนิดย่อยของมะเร็งเป็นสิ่งสำคัญ เนื่องจากแต่ละชนิดย่อยอาจต้องมีแผนการรักษาและขั้นตอนการติดตามผลที่แตกต่างกัน เป้าหมายของเราคือการใช้ประโยชน์จาก AI เพื่อครอบคลุมกระบวนการทั้งหมดของการรักษามะเร็ง ตั้งแต่การตรวจหาตั้งแต่เนิ่นๆ ไปจนถึงการวินิจฉัยด้วยความแม่นยำและการเข้าถึงที่ยอดเยี่ยม

ถาม: ความท้าทายหลักๆ ที่คุณพบมีอะไรบ้าง และคุณจัดการกับความท้าทายเหล่านี้ได้อย่างไร

ตอบ : ความท้าทายที่สำคัญที่สุดคือการได้รับความแม่นยำสูงในการระบุโรคมะเร็งโดยใช้ประโยชน์จากแบบจำลอง AI และทำให้ผู้ป่วยสามารถเข้าถึงได้ เป้าหมายคือการจัดหาทางเลือกในการคัดกรองที่สะดวกและราคาไม่แพง โดยไม่กระทบต่อคุณภาพ

นี่คือเหตุผลว่าทำไมแทนที่จะให้ผู้ป่วยผ่านการสแกน CT ที่ปรับปรุงความคมชัด เราใช้ประโยชน์จากเครื่องมือ AI เพื่อช่วยแพทย์ในการคัดกรองและวินิจฉัยโดยการวิเคราะห์การสแกน CT ที่มีอยู่ซึ่งนำมาจากสถานการณ์ต่างๆ รวมถึงการตรวจร่างกาย แผนกฉุกเฉิน ผู้ป่วยใน และผู้ป่วยนอก

ตัวอย่างเช่น หากผู้ป่วยเข้ารับการสแกน CT scan สำหรับปัญหาเกี่ยวกับหน้าอก แนวคิดก็คือการใช้การสแกนนั้นเพื่อคัดกรองมะเร็งปฐมภูมิอื่นๆ ในภูมิภาคไปพร้อมๆ กัน เพื่อให้ได้รับประโยชน์มากขึ้นจากขั้นตอนการถ่ายภาพเพียงครั้งเดียว มีศักยภาพในอนาคตที่จะใช้เครื่องมือ AI เหล่านี้เป็นส่วนหนึ่งในการตรวจสุขภาพสำหรับผู้ที่ไม่มีอาการเพื่อระบุสัญญาณเริ่มต้นของโรคมะเร็ง

ถาม: เทคโนโลยีนี้ถูกนำไปใช้ในสภาพแวดล้อมทางคลินิกในสถานการณ์จริงอย่างไร

ตอบ: PANDAซึ่งเป็นโมเดล AI ที่เรานำเสนอ สามารถตรวจจับและจำแนกรอยโรคของตับอ่อนในการสแกน CT ได้ เหนือกว่านักรังสีวิทยาโดยเฉลี่ยในด้านความไวถึง 34.1% และในด้านความจำเพาะถึง 6.3% ในการทดสอบการตรวจสอบความถูกต้อง

เราฝึกอบรมแบบจำลองนี้ในชุดการฝึกอบรมการสแกน CT แบบไม่ตัดกันช่องท้องของผู้ป่วย 3,208 รายจากสถาบันมะเร็งตับอ่อนที่มีปริมาณมาก เพื่อให้ได้อัตราความไวและความจำเพาะสูง ในการทดสอบขนาดใหญ่ในโลกแห่งความเป็นจริงที่เกี่ยวข้องกับผู้ป่วยประมาณ 20,000 ราย PANDA มีความไว 92.9% และความจำเพาะ 99.9% ขณะทำการทดสอบ PANDA ตรวจพบการเปลี่ยนแปลงทางพยาธิวิทยาอันเป็นผลจากมะเร็งตับอ่อนในผู้ป่วย 31 รายที่แพทย์พลาดไป

เราได้ใช้เทคโนโลยีนี้ในสภาพแวดล้อมทางคลินิกในชีวิตจริงใน อนาคต สำหรับผู้ป่วยในและผู้ป่วยในแผนกฉุกเฉินที่โรงพยาบาลสองแห่งในเมืองลี่ซุย มณฑลเจ้อเจียงของจีน

โครงการนี้เน้นการตรวจคัดกรองมะเร็งตับอ่อนและโรคกระดูกพรุนในระยะเริ่มแรก และค่อยๆ ขยายออกไปครอบคลุมการตรวจคัดกรองมะเร็งตับ มะเร็งหลอดอาหาร มะเร็งกระเพาะอาหาร มะเร็งลำไส้ไขมันเกาะตับและโรคเรื้อรังอื่นๆ

ถาม: เทคโนโลยีการตรวจคัดกรอง AI มีผลอย่างไรต่อนักรังสีวิทยาในมนุษย์

ตอบ:มีสภาวะทางการแพทย์ที่ท้าทายสำหรับสายตามนุษย์ในการตรวจจับในระหว่างการสแกน CT ที่ไม่มีคอนทราสต์มาตรฐาน การใช้ประโยชน์จาก AI เพื่อดำเนินการดูครั้งแรกสามารถปรับปรุงการตรวจพบรอยโรคในระยะเริ่มแรกได้อย่างมาก AI สามารถเน้นปัญหาที่อาจเกิดขึ้นเพื่อการประเมินเพิ่มเติม ซึ่งอาจพลาดได้แม้กระทั่งโดยแพทย์ผู้มีประสบการณ์ก็ตาม

หลังจากที่ AI อ่านค่าเบื้องต้นแล้ว ผู้เชี่ยวชาญทางการแพทย์จำเป็นต้องทบทวนและตรวจสอบผลการวิจัยอย่างรอบคอบ เมื่อ AI ตรวจพบเนื้องอกที่อาจเกิดขึ้นแล้ว จำเป็นต้องมีการสแกนเพิ่มเติม (เช่น CT scan with contrast) เพื่อการวินิจฉัยที่แม่นยำและการวางแผนการรักษาที่เหมาะสม

AI ไม่ได้แข่งขันกับแพทย์ แต่เพิ่มความสามารถในการวินิจฉัยได้อย่างแม่นยำโดยการคัดกรองล่วงหน้าและทำเครื่องหมายบริเวณที่น่ากังวล โดยจะจัดการกับงานที่ยากสำหรับมนุษย์ที่จะทำได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยเป็นส่วนเสริมความสามารถของแพทย์

ถาม: มีโครงการความร่วมมืออะไรบ้างที่คุณสามารถแบ่งปันได้? ห้องปฏิบัติการของคุณทำงานร่วมกับสถาบันอื่นเพื่อเพิ่มคุณค่าของการวิจัย AI สำหรับชุมชนสุขภาพทั่วโลกหรือไม่

ตอบ:ในระหว่างการประชุมสุดยอด AI for Good เราได้บรรลุความร่วมมือเชิงกลยุทธ์กับ WHO Collaborating Center on Digital Health เพื่อพัฒนานวัตกรรมด้านสุขภาพดิจิทัล และนำประโยชน์ของ AI ทางการแพทย์มาสู่ประเทศกำลังพัฒนามากขึ้น

นอกจากนี้ เรายังทำงานร่วมกับองค์กรตรวจสุขภาพที่ใหญ่ที่สุดบางแห่งในจีนเพื่อพัฒนาโครงการริเริ่มในการตรวจคัดกรองมะเร็ง ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของการตรวจสุขภาพตามปกติ ด้วยการรวมการตรวจคัดกรองมะเร็งเข้ากับกระบวนการตรวจคัดกรองมาตรฐาน เราสามารถเพิ่มประสิทธิภาพและอาจลดต้นทุนและภาระของผู้ป่วยได้

โซลูชันบนคลาวด์ของเราช่วยให้ผู้ป่วยที่อาจไม่สามารถเข้าถึงการตรวจคัดกรองมะเร็งได้เนื่องจากความขาดแคลนหรือค่าใช้จ่ายสูงที่เกี่ยวข้องกับการรักษาพยาบาลโดยผู้เชี่ยวชาญ เราได้ให้บริการการฉายภาพยนตร์มากกว่า 6 ล้านครั้งในประเทศจีนแล้ว

ปริมาณที่สูงนี้สะท้อนถึงความต้องการการตรวจคัดกรองด้านการดูแลสุขภาพและความสามารถในการปรับขนาดของบริการ เราจะใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีและความร่วมมือเชิงกลยุทธ์ต่อไป เพื่อทำให้บริการด้านสุขภาพเข้าถึงได้ ครอบคลุม แม่นยำ และมีประสิทธิภาพมากขึ้น