Deep Learning ໃນຂົງເຂດສາທາລະນະສຸກ: ການກວດພົບພະຍາດແຕ່ຫົວທີ

ຖ້າທ່ານເຄີຍໄປໂຮງໝໍໃຫຍ່ໆເຊັ່ນ: ໂຮງໝໍມະໂຫສົດ ຫຼື ໂຮງໝໍເສດຖາທິລາດ ໃນຊ່ວງທີ່ມີຄົນເຈັບຫຼາຍ, ທ່ານອາດຈະສັງເກດເຫັນວ່າແພດໝໍຕ້ອງໃຊ້ເວລາຫຼາຍໃນການກວດວິເຄາະອາການ, ອ່ານຟິມເອັກສະເຣ (X-ray) ແລະ ລໍຖ້າຜົນກວດເລືອດ. ຂະບວນການເຫຼົ່ານີ້ມັກຈະໃຊ້ເວລາດົນ. ຈິນຕະນາການເບິ່ງວ່າ ຖ້າພວກເຮົາມີ “ຜູ້ຊ່ວຍອັດສະລິຍະ” ທີ່ສາມາດກວດຫາຄວາມສ່ຽງຂອງພະຍາດຮ້າຍແຮງໄດ້ພາຍໃນບໍ່ເທົ່າໃດວິນາທີ ມັນຈະຊ່ວຍຊີວິດຄົນລາວໄດ້ຫຼາຍສໍ່າໃດ? ນີ້ຄືບ່ອນທີ່ເຕັກໂນໂລຊີ Deep Learning (DL) ໂດດເຂົ້າມາມີບົດບາດສຳຄັນ.

Deep Learning (ການຮຽນຮູ້ເລິກເຊິ່ງ) ແມ່ນຫຍັງ?

ສຳລັບຜູ້ທີ່ອາດຈະຫາກໍ່ເຄີຍໄດ້ຍິນຄຳນີ້, Deep Learning (DL) ແມ່ນສາຂາໜຶ່ງຂອງ ເຕັກໂນໂລຊີປັນຍາປະດິດ (AI). ໃຫ້ທ່ານນຶກພາບເຖິງ “ສະໝອງຂອງມະນຸດ” ທີ່ຮຽນຮູ້ຈາກປະສົບການ. ແທນທີ່ນັກຄອມພິວເຕີຈະຂຽນຄຳສັ່ງຍາວໆບອກວ່າພະຍາດນີ້ໜ້າຕາເປັນແນວໃດ, ເຂົາເຈົ້າພຽງແຕ່ປ້ອນຮູບພາບຂອງພະຍາດນັ້ນຈຳນວນຫຼາຍແສນຮູບເຂົ້າໄປໃນລະບົບ. ລະບົບຈະຮຽນຮູ້ ແລະ ຈື່ຈຳຮູບແບບ (Patterns) ຂອງພະຍາດນັ້ນດັ່ງເຊັ່ນ: ຈຸດດຳໃນປອດ, ຫຼື ຮູບຮ່າງຂອງເຊື້ອພະຍາດໃນເມັດເລືອດ.

ເປັນຫຍັງ Deep Learning ຈຶ່ງເຮັດໄດ້ດີກວ່າວິທີການວິນິດໄສແບບດັ້ງເດີມ?

ໃນອະດີດ, ການວິນິດໄສພະຍາດແມ່ນຂຶ້ນກັບສາຍຕາ ແລະ ປະສົບການຂອງທ່ານໝໍລ້ວນໆ. ເຖິງແມ່ນວ່າແພດໝໍຈະມີຄວາມຊ່ຽວຊານສູງ ແຕ່ມະນຸດເຮົາຍ່ອມມີຄວາມອິດເມື່ອຍ ເຊິ່ງອາດນຳໄປສູ່ໂອກາດທີ່ອາດຈະຫຼົງລືມ ຫຼື ຜິດພາດໄດ້.

ຂໍ້ໄດ້ປຽບຂອງການໃຊ້ Deep Learning ລວມມີ:

• ເບິ່ງເຫັນໃນສິ່ງທີ່ຕາມະນຸດມອງຂ້າມ: DL ສາມາດກວດສອບທຸກໆຈຸດນ້ອຍໆ (Pixel) ເທິງຮູບພາບ X-ray ແລະ ສາມາດພົບເຫັນຄວາມຜິດປົກກະຕິຕັ້ງແຕ່ຕອນທີ່ມັນຍັງນ້ອຍຫຼາຍໆ, ເຊິ່ງຕາມະນຸດອາດຈະຍັງເບິ່ງບໍ່ເຫັນ.
• ຄວາມວ່ອງໄວ: AI ສາມາດອ່ານຮູບພາບຫຼາຍຮ້ອຍຮູບພາຍໃນເວລາບໍ່ຮອດໜຶ່ງນາທີ ຂະນະທີ່ແພດອາດຈະໃຊ້ເວລາຫຼາຍຊົ່ວໂມງ.
• ເຮັດວຽກ 24 ຊົ່ວໂມງ ບໍ່ມີມື້ພັກ: ລະບົບຄອມພິວເຕີບໍ່ຮູ້ຈັກເມື່ອຍ, ບໍ່ມີຄວາມຄຽດ ແລະ ມີມາດຕະຖານຄົງທີ່ສະເໝີ.

ການນຳໃຊ້ໃນສະພາບແວດລ້ອມສາທາລະນະສຸກຂອງລາວ

ເພື່ອໃຫ້ເຫັນພາບທີ່ຊັດເຈນຂຶ້ນ, ນີ້ຄືຕົວຢ່າງວ່າ Deep Learning ສາມາດຊ່ວຍຍົກລະດັບວຽກງານສາທາລະນະສຸກໃນປະເທດລາວໄດ້ແນວໃດ:

1. ການກວດຫາພະຍາດປອດແຫ້ງ (TB) ຢູ່ໂຮງໝໍຊຸມຊົນ

ພະຍາດປອດແຫ້ງຍັງເປັນສິ່ງທ້າທາຍໜຶ່ງໃນລາວ. ການຈະຮູ້ວ່າຄົນເຈັບເປັນປອດແຫ້ງຫຼືບໍ່ ມັກຈະໃຊ້ການສາຍ X-ray. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ໂຮງໝໍຢູ່ຕ່າງແຂວງ ເຊັ່ນ: ໂຮງໝໍເມືອງໃນແຂວງຜົ້ງສາລີ ຫຼື ອັດຕະປື ອາດຈະບໍ່ມີແພດຊ່ຽວຊານດ້ານລັງສີວິທະຍາຕະຫຼອດເວລາ. ການຕິດຕັ້ງລະບົບ DL ເຊື່ອມກັບເຄື່ອງ X-ray ສາມາດຊ່ວຍແຈ້ງເຕືອນລ່ວງໜ້າວ່າ: “ຟິມໃບນີ້ມີຄວາມສ່ຽງເປັນປອດແຫ້ງ 95%”, ເຊິ່ງຊ່ວຍໃຫ້ແພດທົ່ວໄປຕັດສິນໃຈປິ່ນປົວ ຫຼື ສົ່ງຕໍ່ຄົນເຈັບໄດ້ທັນເວລາ.

2. ການຮັບມືກັບການລະບາດຂອງພະຍາດໄຂ້ຍຸງລາຍ

ໃນຊ່ວງລະດູຝົນ, ໂຮງໝໍໃນນະຄອນຫຼວງວຽງຈັນມັກຈະເຕັມໄປດ້ວຍຄົນເຈັບໄຂ້ຍຸງລາຍທີ່ຕ້ອງກວດເລືອດ. ແທນທີ່ຈະຕ້ອງໃຊ້ພະນັກງານຫ້ອງວິເຄາະສ່ອງກ້ອງຈຸລະທັດນັບຈຳນວນເມັດເລືອດເອງ, ໂປຣແກຣມ Deep Learning ສາມາດວິເຄາະຮູບພາບຈາກກ້ອງຈຸລະທັດ ແລະ ນັບຈຳນວນເມັດເລືອດ ຫຼື ຊີ້ບອກອາການຕິດເຊື້ອໄດ້ຢ່າງວ່ອງໄວ ເຮັດໃຫ້ການວິນິດໄສ ແລະ ການຈັດລໍາດັບຄວາມຮ້າຍແຮງຂອງຄົນເຈັບແມ່ນຍຳຂຶ້ນ.

3. ການຫຼຸດຜ່ອນຄວາມແອອັດໃນໂຮງໝໍສູນກາງ

ເມື່ອໂຮງໝໍນ້ອຍຕາມແຂວງຕ່າງໆມີລະບົບຊ່ວຍກວດວິນິດໄສເບື້ອງຕົ້ນທີ່ແນ່ນອນແລ້ວ (Powered by AI), ປະຊາຊົນກໍ່ບໍ່ຈຳເປັນຕ້ອງເດີນທາງໄກເຂົ້າມາປົວແຕ່ຢູ່ໂຮງໝໍສູນກາງໃນນະຄອນຫຼວງວຽງຈັນ. ຊ່ວຍປະຢັດທັງເງິນຄຳ, ເວລາ ແລະ ຫຼຸດຄວາມແອອັດໃນໂຮງໝໍໄດ້ຢ່າງເປັນຮູບປະທຳ.

ຈຸດສຳຄັນທີ່ຄວນຈື່ (Key Takeaways)

• Deep Learning ບໍ່ແມ່ນເລື່ອງໄກຕົວ; ມັນຄືເຕັກໂນໂລຊີທີ່ຮຽນຮູ້ຈາກຂໍ້ມູນທີ່ຄ້າຍຄືສະໝອງມະນຸດ.
• ຈຸດເດັ່ນຂອງລະບົບຄືການ ກວດພົບພະຍາດແຕ່ຫົວທີ (Early Detection) ຜ່ານການກວດຈັບຮູບແບບທີ່ຊັບຊ້ອນເກີນກວ່າສາຍຕາມະນຸດຈະມອງເຫັນ.
• ລະບົບນີ້ ບໍ່ໄດ້ສ້າງມາເພື່ອແທນທີ່ທ່ານໝໍ, ແຕ່ມັນສ້າງມາເພື່ອເປັນ “ຜູ້ຊ່ວຍອັນດັບໜຶ່ງ” ໃຫ້ແພດເຮັດວຽກໄດ້ງ່າຍຂຶ້ນ ແລະ ຊ່ວຍຄົນເຈັບໄດ້ຫຼາຍຂຶ້ນ.
• ເປັນໂອກາດດີສຳລັບລະບົບສາທາລະນະສຸກລາວ ໃນການກະຈາຍການເຂົ້າເຖິງການຮັກສາທີ່ທັນສະໄໝໄປສູ່ເຂດຊົນນະບົດ.

ບົດສະຫຼຸບ

ເຕັກໂນໂລຊີ Deep Learning ກຳລັງປະຕິວັດວິທີການກວດຮັກສາຄົນເຈັບໃນທົ່ວໂລກ ແລະ ໃນອະນາຄົດອັນໃກ້ນີ້ ປະເທດລາວເຮົາກໍ່ຈະໄດ້ຮັບປະໂຫຍດຈາກເຕັກໂນໂລຊີນີ້ຢ່າງແນ່ນອນ. ການນຳເອົາປັນຍາປະດິດມາຜະສົມຜະສານກັບຄວາມຊຳນານຂອງທ່ານໝໍ ຈະເປັນກຸນແຈສຳຄັນທີ່ຊ່ວຍຍົກລະດັບຄຸນນະພາບຊີວິດ, ຫຼຸດຜ່ອນອັດຕາການເສຍຊີວິດ ແລະ ສ້າງຄວາມໝັ້ນຄົງທາງດ້ານສຸຂະພາບໃຫ້ແກ່ປະຊາຊົນລາວໃນຍຸກດິຈິຕອນຢ່າງຍືນຍົງ.