04. ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ AI TRONG DỰ ĐOÁN NGUY CƠ MẮC UNG THƯ PHỔI Ở NGƯỜI
Thanh bên bài viết
-
Công nghệ thông tin Information technology
Giới thiệu
Trong những năm gần đây, trí tuệ nhân tạo (AI) đã trở thành một phần không thể thiếu trong cuộc cách mạng công nghiệp thứ tư. Khả năng của AI đã lan rộng vào nhiều lĩnh vực của cuộc sống con người, từ kinh tế, giáo dục, y học đến công việc hàng ngày, giải trí và thậm chí trong lĩnh vực quân sự. Bài báo này trình bày một ứng dụng cụ thể của trí tuệ nhân tạo trong việc dự đoán nguy cơ mắc bệnh ung thư phổi dựa trên việc phân tích ảnh chụp CT phổi. Trong nghiên cứu này, nhóm tác giả đề xuất một mô hình học máy sử dụng thuật toán mạng nơ ron tích chập (CNN) để huấn luyện trên tập dữ liệu về ung thư phổi từ IQ-OTH/NCCD. Kết quả mô phỏng cho thấy độ chính xác của dự đoán được cải thiện đạt đến 97,815 % và thiết kế ra một ứng dụng dự đoán nguy cơ mắc ung thư phổi ở người. Điều này chứng tỏ sức mạnh của AI không chỉ là một xu hướng mà còn là một công cụ mạnh mẽ trong việc cải thiện chẩn đoán và dự đoán bệnh tật, từ đó giúp nâng cao chất lượng cuộc sống và sức khỏe của con người. Việc áp dụng AI trong lĩnh vực y học không chỉ giúp tăng cường khả năng phát hiện sớm bệnh, mà còn giúp tối ưu hóa quá trình điều trị và giảm thiểu tác động của bệnh tật lên cơ thể con người.
Toàn văn bài báo
Trích dẫn
[2]. Hà Dung (2023). Tiềm năng của AI trong điều trị y tế. Báo nhân dân. Đăng tải ngày 09/9/2023. https://nhandan.vn/tiem-nang-cua-ai-trong-dieu-tri-y-te-post771481.html.
[3]. AL-Huseiny, Muayed (2023). The IQ-OTH/NCCD Lung cancer dataset. Mendeley data.
[4]. Dandıl, M. E. Emre Çakiroğlu, Ziya Özkan, Murat Kurt, Özlem Kar Canan and Arzu (2014). Artificial neural networkbased classification system for Lung nodules on computed tomography scans. 6th International Conference of soft computing and pattern recognition (SoCPaR), p. 382 - 386: IEEE.
[5]. Diaz, Joey Mark Pinon, Raymond Christopher Solano and Geoffrey (2014). Lung cancer classification using genetic algorithm to optimize prediction models. The 5th International Conference on Information, Intelligence, Systems and Applications, p. 1 - 6, IEEE.
[6]. H. F. Al-Yasriy, M. S. Al-Husieny, F. Y. Mohsen, E. A. Khalil and Z. S. Hassan (2020). Diagnosis of Lung cancer based on CT scans using CNN. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering.
[7]. H. F. Kareem, M. S. A. Husieny, F. Y. Mohsen, E. A. Khalil and Z. S. Hassan (2021). Evaluation of SVM performance in the detection of Lung cancer in marked CT scan dataset. Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science.
[8]. J. Lee et al., Lung cancer detection method using Convolution Neural Network. University of Kyung Hee.
[9]. Taher, Fatma Sammouda and Rachid (2011). Lung cancer detection by using artificial neural network and fuzzy clustering methods. IEEE GCC Conference and Exhibition (GCC), p. 295 - 298.
[10]. https://www.kaggle.com/datasets/hamdallak/the-iqothnccd-lung-cancer-dataset.
[11]. https://topdev.vn/blog/thuat-toan-cnn-convolutional-neural-network/.
[12]. https://aws.amazon.com/vi/what-is/artificial-intelligence/.
