បញ្ហា (The Problem)៖ ឯកសារនេះពិនិត្យមើលពីសក្តានុពលនៃការប្រើប្រាស់បច្ចេកវិទ្យារៀនស៊ីជម្រៅ (Deep Learning) ក្នុងការផ្លាស់ប្តូរដំណើរការធ្វើរោគវិនិច្ឆ័យវេជ្ជសាស្ត្រ ព្រមទាំងដោះស្រាយនូវបញ្ហាប្រឈមនានាដែលរារាំងដល់ការអនុវត្តជាក់ស្តែងក្នុងគ្លីនិក។
វិធីសាស្ត្រ (The Methodology)៖ ការសិក្សានេះធ្វើការត្រួតពិនិត្យយ៉ាងទូលំទូលាយលើស្ថាបត្យកម្មបណ្តាញសរសៃប្រសាទសិប្បនិម្មិតទំនើបៗ និងវាយតម្លៃលើអត្ថប្រយោជន៍ ព្រមទាំងបញ្ហាប្រឈមរបស់វានៅក្នុងបរិបទវេជ្ជសាស្ត្រផ្សេងៗ។
លទ្ធផលសំខាន់ៗ (The Verdict)៖
| វិធីសាស្ត្រ (Method) | គុណសម្បត្តិ (Pros) | គុណវិបត្តិ (Cons) | លទ្ធផលគន្លឹះ (Key Result) |
|---|---|---|---|
| Traditional Machine Learning ការរៀនម៉ាស៊ីនបែបប្រពៃណី |
ងាយស្រួលយល់ និងបកស្រាយលទ្ធផលជាងម៉ូដែលរៀនស៊ីជម្រៅ ដោយសារក្បួនដោះស្រាយមានភាពសាមញ្ញ។ | ទាមទារឱ្យមានការទាញយកលក្ខណៈពិសេសដោយផ្ទាល់ដៃ (Manual feature engineering) និងងាយរងឥទ្ធិពលពីភាពលម្អៀងរបស់មនុស្ស។ | មិនសូវមានប្រសិទ្ធភាពក្នុងការចាប់យកទម្រង់ស្មុគស្មាញ និងលម្អិតចេញពីទិន្នន័យវេជ្ជសាស្ត្រឆៅនោះទេ។ |
| Convolutional Neural Networks (CNNs) បណ្ដាញសរសៃប្រសាទកាឡៃ |
មានសមត្ថភាពខ្ពស់ក្នុងការវិភាគរូបភាព ទាញយកលក្ខណៈពិសេសដោយស្វ័យប្រវត្តិ ដោយមិនបាច់ប្រើមនុស្ស។ | ដំណើរការជាលក្ខណៈប្រអប់ខ្មៅ (Black box) ដែលពិបាកក្នុងការពន្យល់ពីមូលហេតុនៃការសម្រេចចិត្តដល់គ្រូពេទ្យ។ | សម្រេចបានភាពត្រឹមត្រូវកម្រិតអ្នកជំនាញក្នុងការរកឃើញជំងឺទឹកនោមផ្អែមក្នុងភ្នែក និងមហារីកសួតពីរូបភាព X-rays, CT scans និង MRIs។ |
| Recurrent Neural Networks (RNNs) បណ្ដាញសរសៃប្រសាទវិលជុំ |
ពូកែក្នុងការចាត់ចែងទិន្នន័យបន្តបន្ទាប់គ្នា (Sequential data) ដូចជាការវិភាគទិន្នន័យហ្សែន និងកំណត់ត្រាសុខភាពតាមពេលវេលា។ | ត្រូវការទិន្នន័យទំហំធំសម្រាប់ការហ្វឹកហាត់ និងមានបញ្ហាប្រឈមជាមួយការប្រែប្រួលនៃទម្រង់ទិន្នន័យ (Data heterogeneity)។ | ត្រូវបានប្រើប្រាស់ដោយជោគជ័យក្នុងការទស្សន៍ទាយការកើតឡើងនៃជំងឺឆ្លងចូលឈាម (Sepsis) ដោយផ្អែកលើកំណត់ត្រាសុខភាពអេឡិចត្រូនិក។ |
ការចំណាយលើធនធាន (Resource Cost)៖ ការអភិវឌ្ឍម៉ូដែលរៀនស៊ីជម្រៅទាមទារនូវទិន្នន័យវេជ្ជសាស្ត្រចំនួនច្រើនសន្ធឹកសន្ធាប់ ព្រមទាំងកម្លាំងម៉ាស៊ីន និងធនធានមនុស្សជំនាញសម្រាប់រៀបចំទិន្នន័យ។
ឯកសារនេះជារបាយការណ៍ត្រួតពិនិត្យទូទៅដែលមិនបានបញ្ជាក់ពីទិន្នន័យប្រជាសាស្ត្រជាក់លាក់ ប៉ុន្តែបានសង្កត់ធ្ងន់យ៉ាងខ្លាំងលើបញ្ហាភាពលម្អៀងនៃទិន្នន័យ (Data Bias)។ សម្រាប់ប្រទេសកម្ពុជា ចំណុចនេះមានសារៈសំខាន់ណាស់ ព្រោះម៉ូដែល AI ដែលត្រូវបានហ្វឹកហាត់លើទិន្នន័យប្រជាជនលោកខាងលិច អាចនឹងមិនមានភាពសុក្រឹតនៅពេលយកមកប្រើប្រាស់លើប្រជាជនខ្មែរ ដោយសារភាពខុសគ្នានៃហ្សែន របៀបរស់នៅ និងទម្រង់នៃជំងឺប្រចាំតំបន់។
បច្ចេកវិទ្យារៀនស៊ីជម្រៅនេះមានសក្តានុពលខ្ពស់ក្នុងការជួយពង្រឹងវិស័យសុខាភិបាលនៅកម្ពុជា ប៉ុន្តែទាមទារឱ្យមានការរៀបចំហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធទិន្នន័យឱ្យបានល្អជាមុនសិន។
ការដាក់បញ្ចូលបច្ចេកវិទ្យានេះនឹងធ្វើឱ្យការធ្វើរោគវិនិច្ឆ័យមានភាពរហ័ស និងសុក្រឹតជាងមុន ប៉ុន្តែភាពជោគជ័យអាស្រ័យលើការកសាងមូលដ្ឋានទិន្នន័យវេជ្ជសាស្ត្រក្នុងស្រុក និងតម្លាភាពនៃប្រព័ន្ធ AI សម្រាប់គ្រូពេទ្យ។
ដើម្បីអនុវត្តតាមការសិក្សានេះ និស្សិតគួរអនុវត្តតាមជំហានខាងក្រោម៖
| ពាក្យបច្ចេកទេស | ការពន្យល់ជាខេមរភាសា (Khmer Explanation) | និយមន័យសាមញ្ញ (Simple Definition) |
|---|---|---|
| Convolutional neural networks (CNNs) | ជាប្រភេទបណ្ដាញសរសៃប្រសាទសិប្បនិម្មិតដែលពូកែខាងវិភាគរូបភាពវេជ្ជសាស្ត្រ (ដូចជា X-ray ឬ MRI) ដោយទាញយកលក្ខណៈពិសេសពីទិន្នន័យរូបភាពដោយស្វ័យប្រវត្តិ ដើម្បីរកមើលសញ្ញានៃជំងឺ។ | ដូចជាកែវពង្រីកដ៏ឆ្លាតវៃដែលអាចមើលឃើញភាពមិនប្រក្រតីតូចៗបំផុតនៅលើរូបថត ដែលភ្នែកមនុស្សធម្មតាមើលរំលង។ |
| Recurrent neural networks (RNNs) | ជាបណ្ដាញសរសៃប្រសាទសិប្បនិម្មិតដែលត្រូវបានរចនាឡើងសម្រាប់វិភាគទិន្នន័យដែលមានលំដាប់លំដោយឬប្រែប្រួលតាមពេលវេលា ដូចជាកំណត់ត្រាសុខភាពអេឡិចត្រូនិក ឬលំដាប់ហ្សែន ដើម្បីទស្សន៍ទាយពីការវិវត្តរបស់ជំងឺ។ | ដូចជាអ្នកតាមដានប្រវត្តិរូបអ្នកជំងឺម្នាក់ ដែលចងចាំហេតុការណ៍ពីអតីតកាលដើម្បីទាយពីអ្វីដែលអាចកើតឡើងនៅថ្ងៃអនាគត។ |
| Explainable AI (XAI) | ជាបច្ចេកទេស ឬវិធីសាស្ត្រនៅក្នុងបញ្ញាសិប្បនិម្មិត ដែលអនុញ្ញាតឱ្យប្រព័ន្ធ AI ពន្យល់ពីមូលហេតុ និងដំណើរការនៃការសម្រេចចិត្ត ឬការធ្វើរោគវិនិច្ឆ័យរបស់វាទៅកាន់គ្រូពេទ្យ ដើម្បីងាយស្រួលផ្ទៀងផ្ទាត់ និងកសាងទំនុកចិត្ត។ | ដូចជាសិស្សពូកែម្នាក់ដែលមិនត្រឹមតែប្រាប់ចម្លើយគណិតវិទ្យាត្រឹមត្រូវទេ តែថែមទាំងបង្ហាញពីរបៀបគណនាមួយជំហានម្តងៗទៀតផង។ |
| Federated learning | ជាវិធីសាស្ត្របង្វឹកម៉ូដែល AI ដោយប្រើទិន្នន័យពីប្រភពផ្សេងៗគ្នា (ដូចជាមន្ទីរពេទ្យច្រើន) ដោយមិនចាំបាច់ប្រមូលទិន្នន័យទាំងនោះមកដាក់នៅកន្លែងតែមួយនោះទេ ដែលជួយការពារឯកជនភាព និងសុវត្ថិភាពទិន្នន័យរបស់អ្នកជំងឺ។ | ដូចជាការបញ្ជូនគ្រូទៅបង្រៀនសិស្សនៅតាមសាលារៀនរៀងៗខ្លួន ជាជាងហៅសិស្សពីគ្រប់សាលាឱ្យមកប្រមូលផ្តុំគ្នានៅកន្លែងតែមួយ។ |
| Transfer Learning | ជាបច្ចេកទេសដែលយកម៉ូដែល AI ដែលត្រូវបានបង្វឹករួចជាស្រេចលើទិន្នន័យទូទៅយ៉ាងច្រើន មកបង្វឹកបន្តបន្តិចបន្តួចបន្ថែមលើទិន្នន័យវេជ្ជសាស្ត្រឯកទេសដែលមានចំនួនតិច ដើម្បីសន្សំពេលវេលា ធនធាន និងដោះស្រាយបញ្ហាកង្វះទិន្នន័យ។ | ដូចជាការយកចុងភៅដែលចេះធ្វើម្ហូបទូទៅយ៉ាងស្ទាត់ជំនាញស្រាប់ មកបង្រៀនបន្ថែមបន្តិចបន្តួចពីរបៀបធ្វើម្ហូបតំបន់ថ្មីមួយ នោះគាត់នឹងចេះលឿនជាងអ្នកអត់ចេះសោះ។ |
| Multimodal data integration | ជាការបំបែកនិងបញ្ចូលប្រភពទិន្នន័យផ្សេងៗគ្នា (ដូចជារូបភាពវេជ្ជសាស្ត្រ ទិន្នន័យហ្សែន និងកំណត់ត្រាគ្លីនិក) ទៅក្នុងម៉ូដែល AI តែមួយ ដើម្បីធ្វើរោគវិនិច្ឆ័យឱ្យបានកាន់តែច្បាស់លាស់ និងទូលំទូលាយ។ | ដូចជាវេជ្ជបណ្ឌិតដែលពិនិត្យមើលទាំងលទ្ធផលឈាម រូបថតសួត និងប្រវត្តិជំងឺគ្រួសាររបស់អ្នកជំងឺបញ្ចូលគ្នា មុននឹងសន្និដ្ឋានថាតើគាត់មានជំងឺអ្វី។ |
| Electronic health records (EHRs) | ជាប្រព័ន្ធផ្ទុកទិន្នន័យឌីជីថលដែលកត់ត្រាពីប្រវត្តិសុខភាពទាំងមូលរបស់អ្នកជំងឺ រួមមានព័ត៌មានផ្ទាល់ខ្លួន ប្រវត្តិព្យាបាល លទ្ធផលមន្ទីរពិសោធន៍ និងការប្រើប្រាស់ថ្នាំនានា ដើម្បីជាប្រយោជន៍ដល់ការតាមដានរោគ។ | ដូចជាសៀវភៅកំណត់ហេតុឌីជីថលដែលកត់ត្រារាល់សកម្មភាពទាក់ទងនឹងសុខភាពរបស់អ្នកជំងឺតាំងពីកើតរហូតដល់បច្ចុប្បន្ន។ |
| Feature attribution | ជាបច្ចេកទេសក្នុងការកំណត់ថាតើលក្ខណៈពិសេស ឬចំណុចណាមួយនៃទិន្នន័យ (ឧទាហរណ៍ ចំណុចជាក់លាក់លើរូបថត X-ray) ដែលមានឥទ្ធិពលខ្លាំងជាងគេ ធ្វើឱ្យម៉ូដែល AI សម្រេចចិត្តទាញសេចក្តីសន្និដ្ឋានរោគវិនិច្ឆ័យបែបនេះ។ | ដូចជាការគូសរង្វង់ក្រហមលើកន្លែងខូចខាតនៃរថយន្ត ដើម្បីប្រាប់ជាងថានេះជាមូលហេតុដែលឡានបញ្ឆេះមិនឆេះ។ |
អត្ថបទដែលបានបោះពុម្ពនៅលើ KhmerResearch ដែលទាក់ទងនឹងប្រធានបទនេះ៖
ប្រធានបទ និងសំណួរស្រាវជ្រាវដែលទាក់ទងនឹងឯកសារនេះ ដែលអ្នកអាចស្វែងរកបន្ថែម៖
