បញ្ហា (The Problem)៖ អត្ថបទនេះពិភាក្សាអំពីបញ្ហាប្រឈម និងឱកាសក្នុងការគ្រប់គ្រង ដំណើរការ និងទាញយកប្រយោជន៍ពីទិន្នន័យធំ (Big Data) ដ៏ស្មុគស្មាញក្នុងវិស័យថែទាំសុខភាព ដើម្បីកែលម្អការធ្វើរោគវិនិច្ឆ័យ និងការព្យាបាលជំងឺ។
វិធីសាស្ត្រ (The Methodology)៖ ការសិក្សានេះបានធ្វើការរំលឹកឡើងវិញ (Review) ទៅលើក្បួនដោះស្រាយការរៀនម៉ាស៊ីនផ្សេងៗ ដែលត្រូវបានអនុវត្តលើទិន្នន័យថែទាំសុខភាពជាច្រើនប្រភេទសម្រាប់ការទស្សន៍ទាយជំងឺ។
លទ្ធផលសំខាន់ៗ (The Verdict)៖
| វិធីសាស្ត្រ (Method) | គុណសម្បត្តិ (Pros) | គុណវិបត្តិ (Cons) | លទ្ធផលគន្លឹះ (Key Result) |
|---|---|---|---|
| Deep Learning-Artificial Neural Network (DL-ANN) បណ្តាញសរសៃប្រសាទសិប្បនិម្មិតនៃការរៀនស៊ីជម្រៅ |
មានសមត្ថភាពខ្ពស់ក្នុងការស្វែងរកលំនាំស្មុគស្មាញ និងផ្តល់ភាពត្រឹមត្រូវខ្ពស់បំផុតក្នុងការទស្សន៍ទាយលើទិន្នន័យធំ។ | ទាមទារទិន្នន័យសម្រាប់ហ្វឹកហាត់ក្នុងទំហំធំខ្លាំង និងស៊ីថាមពលកុំព្យូទ័រ (Compute Power) ខ្ពស់។ | ទទួលបានភាពត្រឹមត្រូវ ៩៨.២៤% ក្នុងការទស្សន៍ទាយជំងឺមហារីកសុដន់ (ប្រើប្រាស់ Wisconsin Breast Cancer Dataset)។ |
| Convolutional Neural Networks (CNNs) បណ្តាញសរសៃប្រសាទខនវ៉ុលយូសិន |
ពូកែក្នុងការវិភាគលើទិន្នន័យចម្រុះ (Multimodal) រួមទាំងទិន្នន័យរូបភាពវេជ្ជសាស្ត្រ (CT, MRI) និងអត្ថបទ។ | ដំណើរការម៉ូដែលប្រៀបដូចជាប្រអប់ខ្មៅ (Black-box) ដែលពិបាកពន្យល់ពីមូលហេតុនៃការសម្រេចចិត្តទៅកាន់គ្រូពេទ្យជំនាញ។ | ទទួលបានភាពត្រឹមត្រូវ ៩៤.៨% លើទិន្នន័យជាក់ស្តែងរបស់មន្ទីរពេទ្យសម្រាប់ការទស្សន៍ទាយហានិភ័យជំងឺពហុទម្រង់។ |
| Naive Bayes (NB) ក្បួនដោះស្រាយ ណាយបេយ |
ងាយស្រួលយល់ លឿនក្នុងការគណនា និងដំណើរការបានល្អលើសំណុំទិន្នន័យតូចៗឬទិន្នន័យប្រភេទតារាង (Tabular Data)។ | សន្មតថាអថេរនីមួយៗឯករាជ្យពីគ្នា ដែលជាក់ស្តែងក្នុងវិស័យសុខាភិបាល រោគសញ្ញាជារឿយៗតែងមានទំនាក់ទំនងគ្នា ធ្វើឱ្យភាពត្រឹមត្រូវមានកម្រិត។ | ទទួលបានភាពត្រឹមត្រូវត្រឹមតែ ៧៦.៣០% ក្នុងការទស្សន៍ទាយជំងឺទឹកនោមផ្អែម (ប្រើប្រាស់ Pima Indians Diabetes Database)។ |
ការចំណាយលើធនធាន (Resource Cost)៖ ឯកសារនេះមិនបានបញ្ជាក់លម្អិតពីតម្លៃធនធានហិរញ្ញវត្ថុជាក់លាក់នោះទេ ប៉ុន្តែបានសង្កត់ធ្ងន់យ៉ាងច្បាស់លើតម្រូវការចាំបាច់នៃហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធទិន្នន័យធំ និងថាមពលកុំព្យូទ័រខ្ពស់សម្រាប់ដំណើរការម៉ូដែលរៀនស៊ីជម្រៅ។
ការសិក្សាភាគច្រើនដែលបានលើកឡើង ប្រើប្រាស់សំណុំទិន្នន័យពីសហរដ្ឋអាមេរិក (ឧទាហរណ៍ MIMIC-III សម្រាប់ជំងឺ Sepsis, Mayo Clinic) និងទិន្នន័យពីមន្ទីរពេទ្យនៅប្រទេសចិន។ នេះជារឿងសំខាន់ណាស់សម្រាប់ប្រទេសកម្ពុជា ដោយសារតែភាពខុសគ្នានៃហ្សែន របៀបរស់នៅ សភាពបរិស្ថាន និងកម្រិតនៃការកត់ត្រាសុខភាព ទាមទារឱ្យមានការប្រមូលទិន្នន័យក្នុងស្រុកដើម្បីហ្វឹកហាត់ម៉ូដែលឡើងវិញ (Retrain) ជៀសវាងភាពលម្អៀងក្នុងការធ្វើរោគវិនិច្ឆ័យ។
បច្ចេកវិទ្យារៀនម៉ាស៊ីនលើទិន្នន័យធំទាំងនេះ មានសក្តានុពលខ្ពស់ខ្លាំងណាស់ក្នុងការជួយធ្វើទំនើបកម្មប្រព័ន្ធថែទាំសុខភាព និងការគាំពារសង្គមនៅប្រទេសកម្ពុជា។
ទោះបីជាការចាប់ផ្តើមទាមទារការវិនិយោគច្រើនលើហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធប្រព័ន្ធកត់ត្រាសុខភាពអេឡិចត្រូនិក (EHR) ក៏ដោយ តែការអនុវត្តបច្ចេកវិទ្យាទាំងនេះនឹងជួយកាត់បន្ថយចំណាយការព្យាបាលយ៉ាងច្រើន និងសង្គ្រោះជីវិតប្រជាជនកម្ពុជាបានកាន់តែប្រសើរនាពេលអនាគត។
ដើម្បីអនុវត្តតាមការសិក្សានេះ និស្សិតគួរអនុវត្តតាមជំហានខាងក្រោម៖
| ពាក្យបច្ចេកទេស | ការពន្យល់ជាខេមរភាសា (Khmer Explanation) | និយមន័យសាមញ្ញ (Simple Definition) |
|---|---|---|
| Electronic Health Record (EHR) | ជាប្រព័ន្ធកត់ត្រាឌីជីថលដែលផ្ទុកព័ត៌មានសុខភាពរបស់អ្នកជំងឺ រួមមានប្រវត្តិជំងឺ លទ្ធផលពិនិត្យឈាម ថ្នាំដែលធ្លាប់ប្រើ និងកំណត់ត្រាការព្យាបាល ដែលអនុញ្ញាតឱ្យគ្រូពេទ្យ និងប្រព័ន្ធកុំព្យូទ័រងាយស្រួលទាញយកមកវិភាគ។ | ដូចជាសៀវភៅតាមដានសុខភាពប្រចាំកាយរបស់យើងដែរ ប៉ុន្តែវាត្រូវបានរក្សាទុកក្នុងកុំព្យូទ័រដោយស្វ័យប្រវត្តិ ដែលគ្រូពេទ្យអាចស្វែងរកទិន្នន័យចាស់ៗបានត្រឹមមួយប៉ប្រិចភ្នែក។ |
| Convolution Neural Networks (CNN) | ជាប្រភេទបណ្តាញសរសៃប្រសាទសិប្បនិម្មិត (Deep Learning) ដែលពូកែខាងស្កេន វិភាគ និងចាប់យកលក្ខណៈពិសេសពីរូបភាព (ដូចជា CT Scan ឬ MRI) ដើម្បីធ្វើការចំណាត់ថ្នាក់ ឬទស្សន៍ទាយជំងឺ។ | ដូចជាភ្នែកនិងខួរក្បាលរបស់កូនក្មេងដែលរៀនចំណាំរូបភាពសត្វឆ្កែ ដោយសម្លឹងមើលលក្ខណៈពិសេសដូចជាទម្រង់ត្រចៀក និងច្រមុះ។ |
| Long Short Term Memory (LSTM) | ជាទម្រង់មួយនៃបណ្តាញសរសៃប្រសាទសិប្បនិម្មិតដែលមានសមត្ថភាពចងចាំព័ត៌មានរយៈពេលយូរ ស័ក្តិសមបំផុតសម្រាប់វិភាគទិន្នន័យដែលមានលំដាប់លំដោយពេលវេលា ដូចជាការវិវឌ្ឍនៃជំងឺរបស់អ្នកជំងឺពីមួយឆ្នាំទៅមួយឆ្នាំ។ | ដូចជាអ្នកវិភាគរឿងក្តីដ៏ពូកែម្នាក់ដែលមិនត្រឹមតែមើលហេតុការណ៍ថ្មីៗទេ តែអាចភ្ជាប់សាច់រឿងកាលពីប៉ុន្មានឆ្នាំមុនមកពន្យល់ពីដើមចមនៃបញ្ហាបច្ចុប្បន្នបានយ៉ាងល្អ។ |
| Support Vector Machine (SVM) | ជាក្បួនដោះស្រាយការរៀនម៉ាស៊ីនដែលព្យាយាមគូសបន្ទាត់ ឬបង្កើតព្រំដែនធរណីមាត្រដ៏ល្អបំផុត ដើម្បីបែងចែកទិន្នន័យជាក្រុមផ្សេងៗគ្នា (ឧទាហរណ៍៖ ក្រុមអ្នកជំងឺមហារីក និងក្រុមអ្នកមិនមានជំងឺ)។ | ដូចជាការគូសបន្ទាត់របងនៅលើទីធ្លាធំមួយ ដើម្បីបំបែកហ្វូងចៀម និងហ្វូងពពែឱ្យនៅដាច់ពីគ្នាយ៉ាងច្បាស់លាស់បំផុត។ |
| Random Forest (RF) | ជាក្បួនដោះស្រាយដែលបង្កើតម៉ូដែលដើមឈើសម្រេចចិត្ត (Decision Trees) ជាច្រើនផ្អែកលើការទាញយកទិន្នន័យដោយចៃដន្យ ហើយយកលទ្ធផលរបស់វាទាំងអស់មកបោះឆ្នោតរួមគ្នា ដើម្បីធ្វើការទស្សន៍ទាយលទ្ធផលចុងក្រោយ។ | ដូចជាការប្រមូលគណៈកម្មការគ្រូពេទ្យ១០០នាក់មកវិនិច្ឆ័យរោគសញ្ញាតែមួយ រួចយកចម្លើយដែលវេជ្ជបណ្ឌិតភាគច្រើនយល់ស្របជាងគេធ្វើជាការសន្និដ្ឋានចុងក្រោយ។ |
| NoSQL database | ជាប្រព័ន្ធរក្សាទុកទិន្នន័យដែលមិនប្រើប្រាស់រចនាសម្ព័ន្ធតារាងរឹងមាំដូចប្រព័ន្ធមុនៗ វាអាចផ្ទុកទិន្នន័យទំហំធំខ្លាំង និងមានទម្រង់ចម្រុះ (អត្ថបទកំណត់ត្រាពេទ្យ រូបភាព វីដេអូ) បានយ៉ាងងាយស្រួល។ | ដូចជាឃ្លាំងស្តុកទំនិញដ៏ធំមួយដែលអ្នកអាចទុករបស់របរគ្រប់ទំហំ និងគ្រប់រូបរាងដោយសេរី ដោយមិនចាំបាច់រៀបចំទូដាក់ឱ្យមានប្រឡោះប៉ុនៗគ្នាជាមុននោះទេ។ |
| Digital epidemiology | ជាការសិក្សាពីការរីករាលដាលនៃជំងឺ ដោយប្រមូលនិងប្រើប្រាស់ប្រភពទិន្នន័យឌីជីថលទំហំធំ (ដូចជាកំណត់ត្រាពេទ្យ ឧបករណ៍ IoT ឬការស្វែងរកលើអ៊ីនធឺណិត) ដើម្បីតាមដានជំងឺឆ្លងបានលឿនជាងមុន។ | ដូចជាការទស្សន៍ទាយថានឹងមានភ្លៀងធ្លាក់នៅតំបន់ណា ដោយគ្រាន់តែតាមដានមើលចំនួនមនុស្សដែលបង្ហោះសាររកទិញឆ័ត្រនៅលើហ្វេសប៊ុកនៅតំបន់នោះ ជំនួសឱ្យការចុះទៅវាស់ស្ទង់ផ្ទាល់។ |
| Radiomics | ជាវិធីសាស្ត្រទាញយកទិន្នន័យបរិមាណ (Quantitative features) រាប់ពាន់ពីរូបភាពវេជ្ជសាស្ត្រ (CT, MRI) តាមរយៈក្បួនដោះស្រាយកុំព្យូទ័រ ដែលភ្នែកមនុស្សមិនអាចមើលឃើញ ដើម្បីកំណត់ចរិតលក្ខណៈលម្អិតនៃដុំសាច់មហារីក។ | ដូចជាការប្រើប្រាស់មីក្រូទស្សន៍ដ៏ទំនើបដើម្បីឆ្លុះមើលរចនាសម្ព័ន្ធសរសៃអំបោះនៃសាច់ក្រណាត់ ដែលភ្នែកទទេរបស់យើងមើលឃើញត្រឹមតែជាផ្ទាំងពណ៌មួយប៉ុណ្ណោះ។ |
អត្ថបទដែលបានបោះពុម្ពនៅលើ KhmerResearch ដែលទាក់ទងនឹងប្រធានបទនេះ៖
ប្រធានបទ និងសំណួរស្រាវជ្រាវដែលទាក់ទងនឹងឯកសារនេះ ដែលអ្នកអាចស្វែងរកបន្ថែម៖
