បញ្ហា (The Problem)៖ ការស្រាវជ្រាវនេះដោះស្រាយបញ្ហានៃកង្វះតម្លាភាពក្នុងការសម្រេចចិត្តរបស់ប្រព័ន្ធបញ្ញាសិប្បនិម្មិត (Black-box AI) នៅក្នុងវិស័យសុខាភិបាល ដែលធ្វើឱ្យគ្រូពេទ្យពិបាកក្នុងការទុកចិត្តលើលទ្ធផលវិភាគ ជាពិសេសក្នុងការកំណត់រោគវិនិច្ឆ័យជំងឺមហារីកដែលមានភាពស្មុគស្មាញ។
វិធីសាស្ត្រ (The Methodology)៖ ការសិក្សានេះស្នើឡើងនូវក្របខ័ណ្ឌថ្មីមួយដែលធ្វើសមាហរណកម្មគំរូបញ្ញាសិប្បនិម្មិតដែលអាចពន្យល់បាន (XAI) ជាមួយបច្ចេកទេសសិក្សាស៊ីជម្រៅ (Deep Learning) និងការវិភាគរូបភាពវេជ្ជសាស្ត្រកម្រិតខ្ពស់។
លទ្ធផលសំខាន់ៗ (The Verdict)៖
| វិធីសាស្ត្រ (Method) | គុណសម្បត្តិ (Pros) | គុណវិបត្តិ (Cons) | លទ្ធផលគន្លឹះ (Key Result) |
|---|---|---|---|
| Proposed XAIM (Explainable AI Model) គំរូបញ្ញាសិប្បនិម្មិតដែលអាចពន្យល់បានដែលបានស្នើឡើង |
មានភាពត្រឹមត្រូវខ្ពស់បំផុត និងផ្តល់នូវតម្លាភាពក្នុងការសម្រេចចិត្ត (Transparency) ដែលអនុញ្ញាតឱ្យគ្រូពេទ្យយល់ពីមូលហេតុនៃរោគវិនិច្ឆ័យ។ | ត្រូវការធនធានកុំព្យូទ័រខ្លាំង (Computational Power) និងមានភាពស្មុគស្មាញក្នុងការអនុវត្តជាងគំរូធម្មតា។ | សម្រេចបានភាពត្រឹមត្រូវ (Accuracy) ៩៧.៧២% និង F1-Score ៩៦.៧២%។ |
| DLMIC (Deep Learning Based Medical Imaging Classification) ការចាត់ថ្នាក់រូបភាពវេជ្ជសាស្រ្តផ្អែកលើការសិក្សាស៊ីជម្រៅ |
មានសមត្ថភាពល្អក្នុងការចាត់ថ្នាក់រូបភាពវេជ្ជសាស្រ្តទូទៅ និងមានភាពត្រឹមត្រូវខ្ពស់គួរសម។ | ជាប្រព័ន្ធប្រអប់ខ្មៅ (Black-box) ដែលខ្វះការពន្យល់លម្អិតអំពីការសម្រេចចិត្ត ធ្វើឱ្យពិបាកក្នុងការធ្វើសវនកម្មវេជ្ជសាស្រ្ត។ | សម្រេចបានភាពត្រឹមត្រូវ (Accuracy) ៨៤.២៥%។ |
| DLMIA (Deep Learning for Medical Image Analysis) ការសិក្សាស៊ីជម្រៅសម្រាប់ការវិភាគរូបភាពវេជ្ជសាស្រ្ត |
ជាវិធីសាស្ត្រមូលដ្ឋានដែលត្រូវបានប្រើប្រាស់យ៉ាងទូលំទូលាយក្នុងការស្រាវជ្រាវកន្លងមក។ | មានភាពត្រឹមត្រូវទាប និងអត្រាវិនិច្ឆ័យខុស (False Discovery Rate) ខ្ពស់ ដែលអាចនាំឱ្យមានការយល់ច្រឡំ។ | សម្រេចបានភាពត្រឹមត្រូវ (Accuracy) ត្រឹមតែ ៤៨.៥៧% ប៉ុណ្ណោះ។ |
ការចំណាយលើធនធាន (Resource Cost)៖ ការសិក្សានេះតម្រូវឱ្យមានការប្រើប្រាស់ធនធានបច្ចេកវិទ្យាកម្រិតខ្ពស់ ដើម្បីដំណើរការក្បួនដោះស្រាយដ៏ស្មុគស្មាញ និងការបណ្តុះបណ្តាលគំរូ។
ការសិក្សានេះប្រើប្រាស់ទិន្នន័យពីបណ្តុំទិន្នន័យសាធារណៈ (Kaggle) ដែលអាចមិនឆ្លុះបញ្ចាំងពីលក្ខណៈជីវសាស្ត្រ ឬហ្សែនរបស់ប្រជាជននៅតំបន់អាស៊ីអាគ្នេយ៍ រួមទាំងកម្ពុជា។ ភាពលំអៀងនៃទិន្នន័យ (Data Bias) អាចកើតមានឡើងប្រសិនបើរូបភាពមិនមានភាពចម្រុះគ្រប់គ្រាន់ ដែលអាចប៉ះពាល់ដល់ប្រសិទ្ធភាពនៃការធ្វើរោគវិនិច្ឆ័យលើអ្នកជំងឺខ្មែរ។
វិធីសាស្ត្រនេះមានសក្តានុពលខ្ពស់សម្រាប់វិស័យសុខាភិបាលនៅកម្ពុជា ជាពិសេសក្នុងការជួយគាំទ្រដល់គ្រូពេទ្យក្នុងការវិនិច្ឆ័យជំងឺមហារីកឱ្យបានរហ័ស។
ការអនុវត្តគំរូនេះអាចកាត់បន្ថយការខុសឆ្គងក្នុងការវិនិច្ឆ័យ និងបង្កើនប្រសិទ្ធភាពព្យាបាល ប៉ុន្តែទាមទារឱ្យមានការវិនិយោគលើហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធឌីជីថល និងការបណ្តុះបណ្តាលធនធានមនុស្សបន្ថែម។
ដើម្បីអនុវត្តតាមការសិក្សានេះ និស្សិតគួរអនុវត្តតាមជំហានខាងក្រោម៖
| ពាក្យបច្ចេកទេស | ការពន្យល់ជាខេមរភាសា (Khmer Explanation) | និយមន័យសាមញ្ញ (Simple Definition) |
|---|---|---|
| Explainable Artificial Intelligence (XAI) | ជាបច្ចេកវិទ្យាបញ្ញាសិប្បនិម្មិតដែលមិនត្រឹមតែផ្តល់ចម្លើយប៉ុណ្ណោះទេ ប៉ុន្តែថែមទាំងអាចពន្យល់ពីមូលហេតុ និងដំណើរការនៃការសម្រេចចិត្តរបស់វា ដើម្បីឱ្យគ្រូពេទ្យ ឬអ្នកប្រើប្រាស់អាចយល់ និងវាយតម្លៃពីភាពត្រឹមត្រូវនៃលទ្ធផលនោះ។ | ដូចសិស្សពូកែគណិតវិទ្យាដែលមិនត្រឹមតែសរសេរចម្លើយត្រូវទេ តែថែមទាំងបង្ហាញពីរបៀបគណនាគ្រប់ជំហានឱ្យគ្រូពិនិត្យមើល។ |
| Black-box nature | សំដៅលើប្រព័ន្ធ AI (ដូចជា Deep Learning) ដែលដំណើរការផ្ទៃក្នុងរបស់វាមានភាពស្មុគស្មាញខ្លាំង រហូតដល់មនុស្សមិនអាចមើលឃើញ ឬយល់ពីរបៀបដែលវាបម្លែងទិន្នន័យចូលទៅជាចម្លើយចេញមកក្រៅបាន។ | ដូចជាប្រអប់វេទមន្តដែលយើងដាក់វត្ថុចូល ហើយទទួលបានលទ្ធផលមកវិញ ប៉ុន្តែយើងមិនដឹងថាមានអ្វីកើតឡើងនៅក្នុងប្រអប់នោះទេ។ |
| Convolutional Neural Network (CNN) | ជាប្រភេទនៃបណ្តាញសរសៃប្រសាទសិប្បនិម្មិតដែលត្រូវបានរចនាឡើងពិសេសសម្រាប់វិភាគរូបភាព ដោយប្រើប្រាស់តម្រង (Filters) ដើម្បីចាប់យកលក្ខណៈពិសេសដូចជា ខ្សែ រូបរាង និងពណ៌ ដើម្បីសម្គាល់វត្ថុ។ | ដូចជាការប្រើវ៉ែនតាពិសេសច្រើនជាន់ ដើម្បីពិនិត្យមើលចំណុចតូចៗ និងលម្អិតនៅក្នុងរូបភាពដែលភ្នែកធម្មតាមើលមិនឃើញ។ |
| Feature Extraction | ដំណើរការនៃការជ្រើសរើស និងទាញយកព័ត៌មានសំខាន់ៗ ឬលក្ខណៈពិសេសចេញពីរូបភាពដើម (ដូចជាទំហំ ឬសណ្ឋានដុំសាច់) ដើម្បីឱ្យកុំព្យូទ័រងាយស្រួលក្នុងការវិភាគ និងធ្វើការចាត់ថ្នាក់។ | ដូចជាការសង្ខេបសាច់រឿងវែងមួយ ដោយយកតែចំណុចសំខាន់ៗ និងតួអង្គឯកមកនិយាយ ដើម្បីងាយស្រួលយល់។ |
| False Discovery Rate (FDR) | ជារង្វាស់ដែលបង្ហាញពីអត្រានៃកំហុសក្នុងការរកឃើញ ពោលគឺសមាមាត្រនៃករណីដែលប្រព័ន្ធទាយថាមានជំងឺមហារីក ប៉ុន្តែការពិតគឺគ្មានជំងឺ (False Positives) ធៀបនឹងចំនួនដែលទាយថាមានជំងឺទាំងអស់។ | ដូចជាកណ្ដឹងប្រកាសអាសន្នដែលរោទ៍ព្រមានថាមានចោរចូល ប៉ុន្តែតាមពិតគ្មានចោរនោះទេ (ការព្រមានខុស)។ |
| Diagnostic Odds Ratio (DOR) | ជាមេគុណស្ថិតិដែលវាស់វែងប្រសិទ្ធភាពនៃការធ្វើរោគវិនិច្ឆ័យ ដោយប្រៀបធៀបឱកាសនៃការទាយត្រូវ (ទាំងវិជ្ជមាន និងអវិជ្ជមាន) ទៅនឹងឱកាសនៃការទាយខុស។ តម្លៃ DOR កាន់តែខ្ពស់ បង្ហាញថាប្រព័ន្ធមានភាពត្រឹមត្រូវកាន់តែខ្លាំង។ | ជាពិន្ទុរួមមួយដែលប្រាប់យើងថា តើម៉ាស៊ីននោះពូកែប៉ុណ្ណាក្នុងការបែងចែករវាងអ្នកឈឺ និងអ្នកជា។ |
| Image Segmentation | បច្ចេកទេសបែងចែករូបភាពទៅជាផ្នែកតូចៗផ្សេងគ្នា ដើម្បីកំណត់ទីតាំង និងព្រំដែននៃវត្ថុនៅក្នុងរូបភាពនោះ (ឧទាហរណ៍៖ ការកាត់យកតែផ្នែកដុំសាច់មហារីកចេញពីរូបភាពសរីរាង្គទាំងមូល)។ | ដូចជាការគូសរង្វង់ជុំវិញកន្លែងដែលមានបញ្ហានៅលើផែនទី ដើម្បីឱ្យយើងផ្តោតមើលតែចំណុចនោះ។ |
អត្ថបទដែលបានបោះពុម្ពនៅលើ KhmerResearch ដែលទាក់ទងនឹងប្រធានបទនេះ៖
ប្រធានបទ និងសំណួរស្រាវជ្រាវដែលទាក់ទងនឹងឯកសារនេះ ដែលអ្នកអាចស្វែងរកបន្ថែម៖
