Aiforia ແມ່ນແພລະຕຟອມການຮຽນຮູ້ເລິກເຊິ່ງ (Deep Learning) ເທິງຄລາວ ທີ່ຖືກອອກແບບມາສຳລັບພະຍາດວິທະຍາດິຈິຕອນໂດຍສະເພາະ ມຸ່ງເນັ້ນການຊ່ວຍເຫຼືອຫ້ອງທົດລອງການແພດ ແລະ ສະຖາບັນຄົ້ນຄວ້າໃນການວິເຄາະຮູບພາບເນື້ອເຍື່ອໂດຍອັດຕະໂນມັດຜ່ານເຕັກໂນໂລຊີปัญญาประดิษฐ์ (AI). ແພລະຕຟອມນີ້ປ່ຽນຂັ້ນຕອນການວິເຄາະຮູບພາບທາງພະຍາດທີ່ສັບສົນໃຫ້ເປັນຂັ້ນຕອນການເຮັດວຽກແບບດິຈິຕອນທີ່ເຂົ້າໃຈງ່າຍ ເຮັດໃຫ້ຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານພະຍາດ ແລະ ນັກຄົ້ນຄວ້າສາມາດຝຶກຝົນ ແລະ ນຳໃຊ້ຮູບແບບ AI ຂອງຕົນເອງໄດ້ ໂດຍບໍ່ຈຳເປັນຕ້ອງມີพื้นຖານການຂຽນโปรแกรมທີ່ເລິກເຊິ່ງ, ເພື່ອตรวจຈັບ ແລະ ວິເຄາະປະລິມານເຊລມະເຮັງ ຫຼື ລັກສະນະທາງພະຍາດອື່ນໆ ໃນຕົວຢ່າງເນື້ອເຍື່ອໄດ້ຢ່າງแม่ນຍຳ.
ນີ້ແມ່ນຫຍັງ ແລະ ຄວາມສາມາດຫຼັກ
Aiforia ແມ່ນโซລູຊັນຊອບແວທີ່ອີງໃສ່ຄລາວ, ໂດຍມີຫົວໃຈຫຼັກຄືເຄື່ອງຈັກການຮຽນຮູ້ເລິກເຊິ່ງທີ່ทรงພະລັງ. ມັນສາມາດຈັດການກັບຮູບພາບຊິ້ນເນື້ອເຍື່ອຫ້ອງຄວາມລະອຽດສູງແບບດິຈິຕອນ ຜ່ານການໃສ່ປ້າຍກຳກັບ (Annotation) ແລະ ການຝຶກຝົນ ເພື່ອໃຫ້ AI ຮຽນຮູ້ການຈຳແນກຮູບຊົງທາງພະຍາດສະເພາະ. ຄວາມສາມາດຫຼັກຂອງມັນແມ່ນ "ການວິເຄາະປະລິມານອັດຕະໂນມັດ" ທີ່ສາມາດຫຼຸດຜ່ອນຄວາມຜິດພາດຈາກການນັບດ້ວຍມື ຫຼື การອ່ານຜົນດ້ວຍຕາໄດ້ຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ ແລະ ຫຍໍ້ເວລາການວິເຄາະທີ່ເດີມໃຊ້ເວລາຫຼາຍຊົ່ວໂມງໃຫ້ເຫຼືອພຽງແຕ່ສອງສາມນາທີ ເຊິ່ງຊ່ວຍຍົກລະດັບປະສິດທິພາບ ແລະ ຄຸນນະພາບຂອງການວິນິດໄສ ແລະ ການຄົ້ນຄວ້າທາງພະຍາດໄດ້ຢ່າງເຫັນໄດ້ຊັດ.
ແກ້ໄຂບັນຫາຫຍັງ ແລະ ເໝາະກັບໃຜ
ໃນພະຍາດວິທະຍາແບບດັ້ງເດີມ, ການອ່ານຜົນຊິ້ນເນື້ອເຍື່ອດ້ວຍມືບໍ່ພຽງແຕ່ໃຊ້ເວລາຫຼາຍ, ແຕ່ຍັງງ່າຍຕໍ່ການໄດ້ຮັບຜົນກະທົບຈາກປັດໄຈສ່ວນຕົວອີກດ້ວຍ. Aiforia ໄດ້ແກ້ໄຂບັນຫາຄວາມ ภาระໜ້າທີ່ໜັກເກີນໄປຂອງແພດພະຍາດ ແລະ ຄວາມສອດຄ່ອງຂອງຜົນການວິເຄາະທີ່ບໍ່ພຽງພໍໄດ້ຢ່າງມີປະສິດທິພາບ. ແພລະຕຟອມນີ້ເໝາະສົມທີ່ສຸດສຳລັບຫ້ອງທົດລອງພະຍາດ, ສູນຄົ້ນຄວ້າການແພດ ແລະ ພະແນກຄົ້ນຄວ້າ ແລະ ພັດທະນາຂອງບໍລິສັດຢາ. ບໍ່ວ່າจะเป็นການຈັດລະດັບມະເຮັງ, ການວິເຄາະສະພາບແວດລ້ອມຈຸນລະພາກຂອງເນື້ອງອກ, ຫຼື ການประเมິນທາງເນື້ອເຍື່ອວິທະຍາໃນການພັດທະນາຢາ, Aiforia ສามารถສະໜອງຂໍ້ມູນທີ່ໄດ້ມາດຕະຖານ ແລະ ສາມາດເຮັດຊ້ຳໄດ້ ເຊິ່ງຖືເປັນເຄື່ອງມືອັນຂາດບໍ່ໄດ້ໃນການຫັນປ່ຽນສູ່ລະບົບດິຈິຕອນທາງພະຍາດສະໄໝໃໝ່.
ຄຸນສົມບັດເດ่น
- ການຝຶກຝົນຮູບແບບການຮຽນຮູ້ເລິກເຊິ່ງເທິງຄລາວ
- ການປະມວນຜົນຮູບພາບເນື້ອເຍື່ອຄວາມລະອຽດສູງ
- ການວິເຄາະປະລິມານເຊລ ແລະ ລັກສະນະຕ່າງໆ ໂດຍອັດຕະໂນມັດ
- ເຄື່ອງມືໃສ່ປ້າຍກຳກັບທີ່ເຂົ້າໃຈງ່າຍ
- ການຮ່ວມມືຂ້າມທີມ ແລະ ການແບ່ງປັນຂໍ້ມູນ
ຂໍ້ດີ
- ບໍ່ຈຳເປັນຕ້ອງมีพื้นຖານການຂຽນໂປຣແກຣມກໍ່ສາມາດຝຶກຝົນຮູບແບບໄດ້
- ຍົກລະດັບປະສິດທິພາບ ແລະ ຄວາມສອດຄ່ອງໃນການວິເຄາະຂຶ້ນຢ່າງຫຼາຍ
- โครงสร้างຄລາວ ເຮັດໃຫ້ເຂົ້າເຖິງຈາກໄລຍະໄກໄດ້ສະດວກ
ຂໍ້ເສຍ
- ຕ້ອງການນຳເຂົ້າຮູບພາບດິຈິຕອນທີ່ມີຄຸນນະພາບສູງ
- ເສັ້ນໂຄ້ງການຮຽນຮູ້ (Learning Curve) ຂຶ້ນຢູ່ກັບຄຸນນະພາບຂອງຂໍ້ມູນທີ່ໃສ່ປ້າຍກຳກັບ
ກໍລະນີການນำໃຊ້
- ການກວດຈັບ ແລະ ຈັດລະດັບເນື້ອເຍື່ອມະເຮັງໂດຍອັດຕະໂນມັດ
- ການປະເມີນທາງເນື້ອເຍື່ອພະຍາດໃນການພັດທະນາຢາ
- ການວິເຄາະປະລິມານຊີວະເຄື່ອງໝາຍ (Biomarker) ສຳລັບການຄົ້ນຄວ້າວິຊາການ
ໝາຍເຫດຈากบັນນາທິການ
Aiforia ສາມາດເຮັດໃຫ້ເຕັກໂນໂລຊີ AI ທີ່ສັບສົນເຂົ້າເຖິງໄດ້ງ່າຍຂຶ້ນ, ຊ່ວຍໃຫ້ວົງການພະຍາດວິທະຍາສາມາດສຸມໃສ່ການວິນິດໄສ ແລະ ການຄົ້ນຄວ້າຕົວຈິງ ຫຼາຍກວ່າການພັດທະນາເຕັກໂນໂລຊີ.
ຄຳຖາມທີ່ພົບເລື້ອຍ
ການໃຊ້ງານ Aiforia ຈຳເປັນຕ້ອງມີຄວາມສາມາດດ້ານການຂຽນໂປຣແກຣມບໍ?
ບໍ່ຈຳເປັນ, ຈຸດປະສົງການອອກແບບຂອງ Aiforia ແມ່ນເພື່ອໃຫ້ແພດພະຍາດ ແລະ ນັກຄົ້ນຄວ້າສາມາດຝຶກຝົນຮູບແບບໄດ້ດ້ວຍຕົນເອງຜ່ານສ່ວນຕິດຕໍ່ທີ່ເຂົ້າໃຈງ່າຍ ໂດຍບໍ່ຕ້ອງຂຽນโค้ດໃດໆ.
ແພລະຕຟອມນີ້ຮັບປະກັນຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງຜົນການວິເຄາະແນວໃດ?
ແພລະຕຟອມໃຊ້ເຕັກໂນໂລຊີການຮຽນຮູ້ເລິກເຊິ່ງເພື່ອຝຶກຝົນຕາມຂໍ້ມູນປ້າຍກຳກັບທີ່ຜູ້ໃຊ້ຈັດຫາໃຫ້ ແລະ ມີເຄື່ອງມືກວດສອບເພື່ອประเมິນປະສິດທິພາບຂອງຮູບແບບ ເພື່ອຮັບປະກັນວ່າຜົນການວິເຄາະຕອບສະໜອງຄວາມຕ້ອງການທາງຄລີນິກ ຫຼື ການຄົ້ນຄວ້າ.
Aiforia รองຮັບຮູບພາບເນື້ອເຍື່ອປະເພດໃດແດ່?
ແພລະຕຟອມຮອງຮັບຮູບແບບໄຟລ໌ສ່ວນໃຫຍ່ທີ່ສ້າງຂຶ້ນໂດຍເຄື່ອງສະແກນພະຍາດດິຈິຕອນຫຼັກໆ ແລະ ສามารถປະມວນຜົນຮູບພາບດິຈິຕອນຄວາມລະອຽດສູງຂອງຊິ້ນເນື້ອເຍື່ອທຸກປະເພດ.