បញ្ហា (The Problem)៖ ឯកសារនេះដោះស្រាយបញ្ហានៃកង្វះតម្លាភាព និងភាពអាចបកស្រាយបាននៃម៉ូដែលភាសាខ្នាតធំ (Large Language Models) នៅក្នុងការធ្វើរោគវិនិច្ឆ័យវេជ្ជសាស្រ្ត ដែលធ្វើឱ្យគ្រូពេទ្យនិងអ្នកជំងឺពិបាកទុកចិត្តលើលទ្ធផលរបស់វា។
វិធីសាស្ត្រ (The Methodology)៖ ការសិក្សានេះបានស្នើឡើងនូវម៉ូដែល MedKGGPT ដោយរួមបញ្ចូលការរៀនដោយម៉ាស៊ីន (Machine Learning) និងការវែកញែកចំណេះដឹង (Knowledge Reasoning) ដើម្បីធ្វើតេស្តនិងវិភាគលើទិន្នន័យរូបភាពវេជ្ជសាស្ត្រ។
លទ្ធផលសំខាន់ៗ (The Verdict)៖
| វិធីសាស្ត្រ (Method) | គុណសម្បត្តិ (Pros) | គុណវិបត្តិ (Cons) | លទ្ធផលគន្លឹះ (Key Result) |
|---|---|---|---|
| Single Classifier (e.g., VGGNet alone) ឧបករណ៍ចាត់ថ្នាក់តែមួយ (ឧទាហរណ៍ VGGNet តែឯង) |
មានសមត្ថភាពក្នុងការទាញយកលក្ខណៈពិសេស (Features) ពីរូបភាពទិន្នន័យបានល្អ និងមានភាពរហ័សក្នុងការដំណើរការ។ | ជាប្រព័ន្ធប្រភេទប្រអប់ខ្មៅ (Black box) ដែលខ្វះភាពអាចបកស្រាយបាន ធ្វើឱ្យពិបាកក្នុងការទាញយកទំនុកចិត្តពីគ្រូពេទ្យ និងមានភាពត្រឹមត្រូវទាបជាងម៉ូដែលរួមបញ្ចូល។ | មានភាពត្រឹមត្រូវនៃការចាត់ថ្នាក់សរុបទាបជាងការប្រើប្រាស់ម៉ូដែល MedKGGPT ដែលបានវិវត្ត។ |
| MedKGGPT Model (Machine Learning + Knowledge Reasoning) ម៉ូដែល MedKGGPT (ការរៀនដោយម៉ាស៊ីន + ការវែកញែកចំណេះដឹង) |
រួមបញ្ចូលការរៀនដោយម៉ាស៊ីន និងចំណេះដឹងអ្នកជំនាញ ដែលផ្តល់នូវភាពត្រឹមត្រូវខ្ពស់ និងអាចពន្យល់ពីមូលហេតុនៃការសម្រេចចិត្តបានយ៉ាងច្បាស់លាស់។ | ទាមទារការខិតខំប្រឹងប្រែងខ្ពស់ក្នុងការកសាងបណ្ណាល័យចំណេះដឹង (Ontology library) និងច្បាប់វែកញែក (Rule library) ពីអ្នកជំនាញវេជ្ជសាស្ត្រ។ | ទទួលបានភាពត្រឹមត្រូវនៃការចាត់ថ្នាក់ខ្ពស់ និងអាចបង្កើតការពន្យល់រោគសាស្ត្រដែលអាចយល់បានយ៉ាងងាយស្រួលនៅលើសំណុំទិន្នន័យរូបភាពកោសិកាចំនួន ៤០០។ |
ការចំណាយលើធនធាន (Resource Cost)៖ ការអភិវឌ្ឍ និងដំណើរការម៉ូដែលនេះតម្រូវឱ្យមានធនធានកុំព្យូទ័រកម្រិតខ្ពស់ និងអ្នកជំនាញវេជ្ជសាស្ត្រដើម្បីកសាងមូលដ្ឋានទិន្នន័យចំណេះដឹង។
ការសិក្សានេះពឹងផ្អែកលើទិន្នន័យរូបភាពកោសិកាមហារីកមាត់ស្បូនតែ ៤០០ សន្លឹកប៉ុណ្ណោះ ដែលប្រមូលបានពីមន្ទីរពេទ្យ (មិនបានបញ្ជាក់ទីតាំងភូមិសាស្ត្រច្បាស់លាស់)។ សម្រាប់ប្រទេសកម្ពុជា ការអនុវត្តម៉ូដែលនេះតម្រូវឱ្យមានការបង្វឹកឡើងវិញ (Retrain) ជាមួយសំណុំទិន្នន័យអ្នកជំងឺក្នុងស្រុក ដើម្បីជៀសវាងភាពលំអៀងនៃកាយវិភាគវិទ្យា និងធានាបាននូវភាពត្រឹមត្រូវខ្ពស់ស្របតាមលក្ខណៈប្រជាសាស្រ្តរបស់ប្រជាជនខ្មែរ។
វិធីសាស្ត្រនៅក្នុងឯកសារនេះមានសក្តានុពលខ្ពស់ និងស័ក្តិសមបំផុតក្នុងការយកមកអនុវត្តនៅក្នុងប្រព័ន្ធថែទាំសុខភាពកម្ពុជា ដោយសារវាដោះស្រាយបញ្ហាកង្វះទំនុកចិត្តលើ AI តាមរយៈភាពអាចបកស្រាយបាន។
ការរួមបញ្ចូលគ្នារវាងការរៀនដោយម៉ាស៊ីន និងការពន្យល់វេជ្ជសាស្រ្តច្បាស់លាស់នេះ នឹងជួយជំរុញការទទួលយកបច្ចេកវិទ្យា AI កាន់តែទូលំទូលាយពីសំណាក់គ្រូពេទ្យ និងអ្នកជំងឺនៅកម្ពុជា។
ដើម្បីអនុវត្តតាមការសិក្សានេះ និស្សិតគួរអនុវត្តតាមជំហានខាងក្រោម៖
| ពាក្យបច្ចេកទេស | ការពន្យល់ជាខេមរភាសា (Khmer Explanation) | និយមន័យសាមញ្ញ (Simple Definition) |
|---|---|---|
| Large Language Models (LLMs) | ម៉ូដែលបញ្ញាសិប្បនិម្មិតដែលត្រូវបានបង្ហាត់លើទិន្នន័យអត្ថបទដ៏ធំសម្បើម ដើម្បីយល់ បង្កើត និងឆ្លើយតបជាភាសាធម្មជាតិ ប៉ុន្តែជារឿយៗវាខ្វះតម្លាភាពក្នុងការសម្រេចចិត្តនៅក្នុងវិស័យវេជ្ជសាស្ត្រ (លក្ខណៈប្រអប់ខ្មៅ)។ | ដូចជាមនុស្សដែលបានអានសៀវភៅរាប់លានក្បាល ហើយអាចឆ្លើយសំណួរបានយ៉ាងរលូន ប៉ុន្តែមិនអាចប្រាប់បានថាចម្លើយនោះដកស្រង់ចេញពីសៀវភៅទំព័រណានោះទេ។ |
| Knowledge Graph | វិធីសាស្ត្ររៀបចំទិន្នន័យក្នុងទម្រង់ជាបណ្ដាញក្រាហ្វិក ដែលបង្ហាញពីទំនាក់ទំនងរវាងពាក្យ ឬគោលគំនិតផ្សេងៗ ជួយឱ្យប្រព័ន្ធកុំព្យូទ័រយល់ពីបរិបទ និងហេតុផលនៃព័ត៌មានជំនួសឱ្យការទន្ទេញចាំ។ | ដូចជាផែនទីគំនិត (Mind Map) ដ៏ធំមួយដែលភ្ជាប់រោគសញ្ញា ជំងឺ និងវិធីព្យាបាលចូលគ្នា ដើម្បីឱ្យប្រព័ន្ធអាចទាញរកហេតុផលបាន។ |
| Interpretability | សមត្ថភាពនៃប្រព័ន្ធបញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) ក្នុងការបង្ហាញ និងពន្យល់ពីដំណើរការនៃការសម្រេចចិត្ត ឬលទ្ធផលរបស់វា ទៅកាន់មនុស្សឱ្យយល់បានច្បាស់លាស់ ដែលជួយបង្កើនទំនុកចិត្តពីគ្រូពេទ្យនិងអ្នកជំងឺ។ | ដូចជាសិស្សដែលមិនត្រឹមតែសរសេរចម្លើយត្រូវលើក្រដាសប្រឡងប៉ុណ្ណោះទេ ថែមទាំងអាចសរសេរពន្យល់ពីរូបមន្ត និងជំហាននៃការគណនាបានយ៉ាងលម្អិតទៀតផង។ |
| Ontology Knowledge | ការរៀបចំ និងកំណត់រចនាសម្ព័ន្ធយ៉ាងច្បាស់លាស់នូវពាក្យបច្ចេកទេស និងទំនាក់ទំនងរបស់ពួកវានៅក្នុងវិស័យណាមួយ (ដូចជាការធ្វើរោគវិនិច្ឆ័យវេជ្ជសាស្ត្រ) ដើម្បីឱ្យកុំព្យូទ័រអាចប្រើប្រាស់វាសម្រាប់ធ្វើការវែកញែកបាន។ | ដូចជាវចនានុក្រមវេជ្ជសាស្ត្រដ៏វៃឆ្លាតមួយ ដែលមិនត្រឹមតែប្រាប់អត្ថន័យពាក្យ ប៉ុន្តែប្រាប់ពីរបៀបដែលពាក្យនិងជំងឺទាំងនោះទាក់ទងគ្នា។ |
| Result Evidence Chain | ខ្សែសង្វាក់នៃភស្តុតាងដែលកត់ត្រាទុកនូវរាល់ប៉ារ៉ាម៉ែត្រ ច្បាប់ និងទិន្នន័យដែលម៉ូដែល AI ប្រើប្រាស់ដើម្បីទាញយកសេចក្តីសន្និដ្ឋានមួយ ដែលជួយឱ្យអ្នកប្រើប្រាស់អាចតាមដានរកប្រភពដើមបាននៅពេលមានកំហុស។ | ដូចជាវិក័យប័ត្រទិញទំនិញដែលរាយបញ្ជីរាល់មុខទំនិញ និងតម្លៃលម្អិត ធ្វើឱ្យយើងដឹងច្បាស់ថាប្រាក់សរុបបានមកពីការបូកបញ្ចូលអ្វីខ្លះ។ |
| Credibility Assessment | ការវាយតម្លៃកម្រិតនៃភាពជឿជាក់លើលទ្ធផលរបស់ម៉ូដែល ដោយផ្អែកលើកត្តាជាច្រើនដូចជាគុណភាពទិន្នន័យ និងភាពត្រឹមត្រូវនៃច្បាប់វេជ្ជសាស្ត្រ ដើម្បីសម្រេចថាតើគួរទទួលយកលទ្ធផលនោះ ឬត្រូវវិភាគម្តងទៀត។ | ដូចជាការផ្ទៀងផ្ទាត់ប្រភពព័ត៌មានមុននឹងជឿថាវាជាការពិត ដោយមើលថាតើអ្នកនិយាយជានរណា និងមានភស្តុតាងរឹងមាំអ្វីខ្លះ។ |
| Semantic Web Rule Language (SWRL) | ភាសាកូដស្តង់ដារដែលប្រើសម្រាប់សរសេរច្បាប់និងលក្ខខណ្ឌ (Rules) ដើម្បីជួយឱ្យកុំព្យូទ័រអាចធ្វើការវែកញែករកចំណេះដឹង ឬសេចក្តីសន្និដ្ឋានថ្មីៗបានដោយស្វ័យប្រវត្តិ។ | ដូចជារូបមន្តតក្កវិទ្យា "បើសិន... នោះ..." (If... Then...) ដែលបង្រៀនកុំព្យូទ័រឱ្យចេះទាញសេចក្តីសន្និដ្ឋានដោយខ្លួនឯង។ |
អត្ថបទដែលបានបោះពុម្ពនៅលើ KhmerResearch ដែលទាក់ទងនឹងប្រធានបទនេះ៖
ប្រធានបទ និងសំណួរស្រាវជ្រាវដែលទាក់ទងនឹងឯកសារនេះ ដែលអ្នកអាចស្វែងរកបន្ថែម៖
