เมื่อพูดถึงการใช้เทคโนโลยีในการแก้ไขปัญหาหลากหลาย ไม่มีอะไรที่เทียบเท่ากับ Deep Learning ในการวินิจฉัยโรค ซึ่งเป็นเทคโนโลยีที่สามารถผลิตผลลัพธ์ที่แม่นยำและรวดเร็วในการตรวจวินิจฉัยโรคต่างๆได้ ไม่ว่าจะเป็นโรคหัวใจ มะเร็ง หรือโรคต่างๆ ซึ่งการใช้ Deep Learning ในการวินิจฉัยโรคแบบนี้ ได้รับความสนใจและเป็นที่นิยมอย่างมากในหมู่ประชาชนและผู้เชี่ยวชาญด้านการแพทย์ได้มาตั้งแต่ก่อนหน้านี้
ในตอนนี้ เราจะได้พูดถึงเรื่อง Deep Learning กับ หมอ มือใหม่ ep 14 ในการวินิจฉัยโรค ซึ่งเป็นการยกตัวอย่างของการใช้ Deep Learning ในการวินิจฉัยโรคที่มีผลลัพธ์สูงสุดและแม่นยำ เพื่อให้ผู้อ่านที่สนใจเทคโนโลยีนี้สามารถเข้าใจว่า Deep Learning เป็นอย่างไร และมีความสำคัญอย่างไรในด้านการแพทย์
Deep Learning คืออะไร?
ต่อไปนี้เป็นคําอธิบายแบบสั้น ๆ ในเรื่องของ Deep Learning เพื่อให้ความเข้าใจว่า Deep Learning เป็นอย่างไร และทำไมมันสําคัญมากในด้านการวินิจฉัยโรค
Deep Learning เป็นปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence) ที่เรียนรู้จากการป้อนข้อมูล (input) และผลิตผลลัพธ์ (output) ออกมา โดยได้รับการสร้างโมเดล (model) ที่ถูกออกแบบให้เหมาะสมกับข้อมูลและขนาดของฐานข้อมูล (database) ในการอบรม โดยข้อมูลที่เข้ามาในโมเดลจะถูกประมวลผลด้วยอัลกอริทึม (algorithm) ที่ถูกกำหนดไว้ล่วงหน้า เพื่อได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด และสามารถนำไปใช้ประโยชน์ได้อย่างที่ต้องการ
การวินิจฉัยโรคด้วย Deep Learning
ในด้านการแพทย์ เราสามารถนำ Deep Learning มาใช้ในการวินิจฉัยโรคได้หลายแบบ หลักการของการวินิจฉัยโรคด้วย Deep Learning เน้นไปที่การตรวจวินิจฉัยบนภาพ อย่างเช่น ภาพช่องปาก เพดานโหว่และฟัน ซึ่งมีความยากลำบากในการตรวจวินิจฉัยแบบดั้งเดิม การใช้ Deep Learning ทำให้สามารถตรวจวินิจฉัยโรคได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น
เมื่อนำ Deep Learning มาใช้ในการวินิจฉัยโรค เราจะต้องทําการเตรียมข้อมูลก่อนเพื่อให้เหมาะสมกับโมเดลที่จะนำไปใช้ในการอบรม โดยการเตรียมข้อมูล จะมีขั้นตอนเช่น โดยการสร้างฐานข้อมูลที่มีปริมาณมากๆ เพื่อให้โมเดลมีความแม่นยำสูงเมื่อนำไปใช้งาน ส่วนมากนั้นการเตรียมข้อมูลเหล่านี้อาจมาจากการสร้างภาพ หรือข้อมูลรูปแบบอื่นๆ ที่เกี่ยวข้องกับโรคที่ต้องการวินิจฉัย
Deep Learning ในการวินิจฉัยโรคกำลังได้รับความนิยมอย่างมากในปัจจุบัน โดยเฉพาะอย่างยิ่งในการตรวจโรคมะเร็ง ที่มีปัญหาในการตรวจการเปลี่ยนแปลงของเซลล์ในร่างกาย เพราะสามารถแผ่ขยายตัวได้ด้วยความเร็วอย่างมาก ผู้เชี่ยวชาญในด้านการแพทย์พยายามหาวิธีการตรวจและวินิจฉัยโรคนี้อย่างมากมาย แต่ก็ยังไม่ได้รับความสำเร็จที่หน้าตาดีพอ ด้วยเหตุนี้ Deep Learning จึงเป็นตัวเลือกที่น่าสนใจสำหรับการตรวจวินิจฉัยโรคในการพัฒนาเทคโนโลยี
Deep Learning กับ หมอ มือใหม่ ep 14
ในตอนนี้ เราจะมาสอน Deep Learning กับ หมอ มือใหม่ ep 14 ซึ่งเป็นตอนที่ผู้ชมได้รู้จักกับ Deep Learning อย่างละเอียด โดยประโยชน์ที่ได้รับคือการใช้ Deep Learning และการทํางานอย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น เพื่อสร้างโมเดลของเราเอง
โดยการสอน Deep Learning กับ หมอ มือใหม่ ep 14 นั้นมีขั้นตอนวิธีการดังนี้
1. เลือกที่สำหรับอบรมและข้อมูล
เลือกโมเดลที่จะนำไปใช้ในการอบรมและวิธีการเตรียมข้อมูลเพื่อให้เหมาะสมกับโมเดลนั้นๆ สร้างไฟล์ภาพ (image file) หรือฐานข้อมูล (database) เพื่อนำมาใช้ในการอบรม
2. สร้างโมเดล Deep Learning
สร้างโมเดล Deep Learning ของเรา เราสามารถใช้ Python ถือเป็นภาษาสำหรับเขียนโค้ดด้าน Machine Learning และ Deep Learning ที่นิยมใช้ในการสร้างโมเดล เพื่อสร้างฟังก์ชั่นที่เหมาะสมกับการวินิจฉัยโรคที่ต้องการ เช่น การวินิจฉัยมะเร็ง การวินิจฉัยโรคหัวใจ เป็นต้น
3. อบรม Deep Learning
นำฐานข้อมูลมาใช้ในการอบรม หลังจากนั้นคำนวณค่าความคลาดเคลื่อน (loss function) และจะได้เส้นทางการเรียนรู้ที่ทำให้โมเดลได้ผลลัพธ์ที่สมบูรณ์มากขึ้น
4. ทดสอบและประเมินผล
ใช้ข้อมูลส่วนหนึ่งจากฐานข้อมูลที่ไม่ได้ใช้ในการอบรมเป็นข้อมูลทดสอบ วัดและประเมินผลโมเดลโดยการใช้ข้อมูลที่ไม่ได้ใช้ในการอบรม รวมถึงโมเดลที่อยู่ในขั้นตอนการคืนค่าในกระบวนการทำงาน
5. ปรับปรุงและพัฒนาโมเดล
พัฒนาโมเดลโดยการใช้ฐานข้อมูลที่ทดสอบและประเมินผล แสดงตัวเลขและเกณฑ์มาตรฐานที่ปรับตามความสามารถของโมเดลและข้อมูล
สรุป
Deep Learning เป็นเทคโนโลยีที่ได้รับความนิยมมากในอุตสาหกรรมการแพทย์ โดยการใช้ Deep Learning ในการวินิจฉัยโรค ทำให้สามารถตรวจวินิจฉัยโรคได้อย่างแม่นยำ และหาคำตอบอย่างสมเหตุสมผล ด้วยเหตุนี้ การเรียนรู้ Deep Learning กับ หมอ มือใหม่ ep 14 จึงเป็นอย่างมากในการที่เราจะเรียนรู้วิธีการตรวจวินิจฉัยโรคด้วย Deep Learning โดยก่อนอื่นต้องเลือกโมเดลที่เหมาะสมกับการวินิจฉัยโรคของเรา ทําการอบรม พัฒนาและประเมินผล จึงจะสามารถสร้างโมเดล Deep Learning ได้อย่างคุ้มค่าและมีประสิทธิภาพอย่างสูงสุด
