Ứng dụng trí tuệ nhân tạo AI trong nhận diện khối u não - Sản phẩm hỗ trợ bác sĩ phân tích y khoa
Nhóm: Beona Team
Nhóm: Beona Team
Giới thiệu sản phẩm:
Sản phẩm này mang lại giá trị lớn cho cộng đồng, đặc biệt tại các khu vực có điều kiện y tế hạn chế. Với chi phí thấp hơn so với các phương pháp chẩn đoán truyền thống, hệ thống giúp nhiều người dân có cơ hội tiếp cận dịch vụ y tế hiện đại. Ngoài ra, việc phát triển hệ thống AI chẩn đoán bệnh cũng góp phần nâng cao nhận thức về công nghệ trong lĩnh vực y tế, thúc đẩy đổi mới sáng tạo và cải thiện chất lượng chăm sóc sức khỏe cộng đồng.
Xuất xứ sản phẩm:
Do chính chúng tôi nghiên cứu
Tính sáng tạo và đổi mới:
Sản phẩm sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) và mô hình học sâu YOLOv8 để nâng cao độ chính xác trong phát hiện khối u não từ hình ảnh y khoa. Đây là một bước tiến quan trọng trong việc ứng dụng công nghệ hiện đại vào lĩnh vực y tế, giúp giảm thời gian chẩn đoán và tăng độ tin cậy trong kết quả phân tích. Hệ thống không chỉ có khả năng nhận diện chính xác khối u mà còn có thể phân loại, tính diện tích và định vị vị trí của chúng, hỗ trợ tối đa cho bác sĩ trong việc đưa ra quyết định điều trị. Sản phẩm này có tính đột phá khi kết hợp xử lý ảnh tiên tiến với AI, tạo ra một giải pháp hỗ trợ chẩn đoán y khoa hiệu quả hơn so với các phương pháp truyền thống.
Tính ứng dụng:
Hệ thống được thiết kế để dễ dàng triển khai trong các cơ sở y tế, từ bệnh viện lớn đến phòng khám chuyên khoa. Hiện này nghiên cứu đang được thử nghiệm ở bệnh viện Đa Khoa Quảng Nam và được các chuyên gia đánh giá rất tích cực, Với yêu cầu phần cứng không quá cao, phần mềm có thể hoạt động ổn định trên các thiết bị phổ thông, giúp các bác sĩ dễ dàng tiếp cận và sử dụng. Ngoài ra, khả năng tích hợp với các hệ thống lưu trữ y tế điện tử giúp tối ưu hóa quy trình làm việc, đảm bảo dữ liệu bệnh nhân được xử lý nhanh chóng và bảo mật. Việc áp dụng AI vào chẩn đoán hình ảnh y khoa không chỉ giúp tiết kiệm thời gian cho bác sĩ mà còn cải thiện độ chính xác trong chẩn đoán, giảm thiểu sai sót và nâng cao chất lượng điều trị cho bệnh nhân.
Tính hiệu quả:
Sản phẩm mang lại hiệu quả cao trong việc hỗ trợ các chuyên gia y tế chẩn đoán bệnh nhanh hơn, chính xác hơn, đồng thời giảm tải khối lượng công việc. Mô hình AI của hệ thống đã được huấn luyện trên tập dữ liệu lớn, giúp nhận diện khối u với độ chính xác lên tới 95%. So với các phương pháp chẩn đoán thủ công, hệ thống AI này có thể rút ngắn thời gian phân tích từ vài giờ xuống chỉ còn vài phút. Điều này không chỉ giúp tăng năng suất làm việc của các bác sĩ, giảm chi phí mà còn cải thiện trải nghiệm và kết quả điều trị cho bệnh nhân, góp phần thúc đẩy sự phát triển của y tế thông minh.
Tiềm năng phát triển:
Hệ thống AI chẩn đoán khối u não có tiềm năng phát triển mạnh mẽ do nhu cầu ngày càng cao trong lĩnh vực y tế. Với khả năng mở rộng sang các bệnh lý khác như ung thư phổi, ung thư gan, hệ thống có thể thu hút sự quan tâm từ các nhà đầu tư và tổ chức y tế. Việc tích hợp thêm các công nghệ như blockchain để bảo mật dữ liệu bệnh nhân cũng mở ra hướng phát triển dài hạn, giúp sản phẩm ngày càng hoàn thiện và đáp ứng nhu cầu thực tế.
Tiêu chí về cộng đồng:
Cơ sở hạ tầng:
Hệ thống chẩn đoán khối u não dựa trên AI của chúng tôi được thiết kế để hoạt động trên nền tảng phần cứng và phần mềm tối ưu, giúp đảm bảo hiệu suất cao nhưng không đòi hỏi cấu hình quá mạnh. Do đó, yêu cầu cơ sở hạ tầng được đề xuất như sau:
Phần cứng: Máy tính hoặc máy trạm có GPU hỗ trợ CUDA (ví dụ: NVIDIA GTX 1050 trở lên), RAM tối thiểu 6GB,
ổ cứng SSD để tăng tốc xử lý dữ liệu.
Phần mềm: Hệ điều hành Windows, Linux hoặc macOS; Python 3.8+; thư viện Deep Learning như TensorFlow
hoặc PyTorch.
Hệ thống mạng: Kết nối internet ổn định để cập nhật mô hình và truy xuất dữ liệu từ hệ thống lưu trữ đám mây
nếu cần.
Thiết bị ngoại vi: Màn hình độ phân giải cao để hiển thị hình ảnh y khoa rõ nét.
Phần mềm của chúng tôi có dung lượng nhỏ gọn và được tối ưu hóa, được tối ưu hóa để chạy trên cả các hệ thống có cấu hình trung bình, giúp đảm bảo tính khả thi và dễ triển khai trong thực tế lâm sàng.
Khoảng thời gian triển khai: 1 năm
Số người tham gia: 4
