อบรมเจาะลึกเทคนิคการสกัดคุณลักษณะของภาพ (Feature Extraction) จากงานวิจัยโมเดลเชิงลึกเพื่อประยุกต์ใช้งานจริงทางการแพทย์

วัตถุประสงค์

  • เพื่อให้ผู้เข้าร่วมเข้าใจพื้นฐานของการวิเคราะห์ภาพด้วยเทคนิค AI
  • เพื่อเสริมความรู้ด้านการประมวลผลภาพ การสกัดคุณลักษณะ (feature extraction) และการสร้างโมเดลที่ตีความได้
  • เพื่อสร้างความเข้าใจในกระบวนการเชื่อมโยงงานวิจัยด้าน image classification เข้าสู่การประยุกต์ใช้จริงทางการแพทย์
  • เพื่อพัฒนาทักษะการใช้เครื่องมือและการตีความผลลัพธ์ AI สำหรับข้อมูลทางการแพทย์

หลักการและเหตุผล

การจำแนกรูปภาพทางการแพทย์ (Medical Image Classification) เป็นหัวใจสำคัญของการตรวจคัดกรอง การวินิจฉัย และการติดตามผลการรักษาในทางคลินิกสมัยใหม่ ตัวอย่างที่พบได้ทั่วไป ได้แก่ ภาพเอกซเรย์ (X-ray) สำหรับตรวจโรคปอด ภาพ CT และ MRI สำหรับวิเคราะห์ความผิดปกติของสมองหรืออวัยวะภายใน รวมถึงภาพอัลตราซาวด์ที่ใช้ประเมินสภาพของหัวใจและระบบไหลเวียนโลหิต ความสามารถในการจำแนกรูปภาพทางการแพทย์อย่างถูกต้องและรวดเร็วช่วยให้แพทย์ตัดสินใจรักษาได้ทันท่วงที ลดความผิดพลาด ลดค่าใช้จ่าย และยกระดับคุณภาพชีวิตของผู้ป่วย

ในปัจจุบัน เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence: AI) โดยเฉพาะ การเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) และ การเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) ถูกนำมาใช้เพื่อช่วยจัดการกับปริมาณข้อมูลภาพขนาดใหญ่ ซึ่งเกินความสามารถของบุคลากรทางการแพทย์ที่จะตรวจสอบได้ทันเวลา อย่างไรก็ดี แม้โมเดลเชิงลึกจะให้ความแม่นยำสูง แต่ก็ยังเผชิญ ความท้าทาย หลายด้าน ได้แก่

ความแตกต่างของข้อมูลจากหลายเครื่องมือ หลายสถาบัน และหลายมาตรฐานการถ่ายภาพ (domain shift)

คุณภาพของภาพที่ไม่สม่ำเสมอ เช่น ภาพเบลอ มีสัญญาณรบกวน หรือ artefacts

การขาดฉลากข้อมูล (ground truth) ที่ถูกต้องและครบถ้วน ซึ่งต้องอาศัยผู้เชี่ยวชาญเฉพาะทาง

ความโปร่งใสและความน่าเชื่อถือของโมเดลที่มักถูกมองว่าเป็น “กล่องดำ”

ประเด็นด้านมาตรฐาน ความปลอดภัย และความเป็นส่วนตัวของข้อมูลผู้ป่วย

นอกจากนี้ยังต้องให้ความสำคัญกับมาตรฐานการประเมินผล เช่น sensitivity, specificity, ROC-AUC, F1-score และการทดสอบความคงทน (robustness) ของโมเดลต่อข้อมูลจากหลายแหล่ง เพื่อให้มั่นใจว่าสามารถนำไปใช้งานจริงในสภาพแวดล้อมทางการแพทย์

การอบรมครั้งนี้จึงออกแบบเป็น 2 วัน โดยแบ่งการเรียนรู้เป็นลำดับขั้น:

วันแรก มุ่งเน้นการปูพื้นฐานด้านการวิเคราะห์ภาพทางการแพทย์ การทบทวนงานวิจัยที่เกี่ยวข้อง การทำ preprocessing และการตีความโมเดล CNN ด้วยเทคนิค Grad-CAM

วันที่สอง มุ่งเน้นการสกัดคุณลักษณะเชิงประจักษ์ (handcrafted features) การสร้าง classical ML pipeline และการปรับปรุงประสิทธิภาพการจำแนกภาพ (Enhancing Result) เพื่อเชื่อมโยงจากงานวิจัยสู่การใช้งานจริง

การจัดสัมมนานี้ไม่เพียงมุ่งพัฒนาความรู้ทางวิชาการ แต่ยังสร้าง สะพานเชื่อมจากงานวิจัยสู่การประยุกต์ใช้จริงในโรงพยาบาลและหน่วยงานด้านสุขภาพ เสริมสร้างศักยภาพของบุคลากรทั้งสายวิชาการและสายปฏิบัติการ ตลอดจนเป็นจุดเริ่มต้นในการสร้างเครือข่ายความร่วมมือด้านนวัตกรรม AI ทางการแพทย์ที่น่าเชื่อถือและยั่งยืนในอนาคต