องค์การอวกาศยุโรป (ESA) กำลังพัฒนา AI ที่ช่วยให้นักบินอวกาศสามารถทำการตรวจอัลตราซาวนด์ได้อย่างถูกต้องและมีคุณภาพโดยที่ไม่จำเป็นต้องพึ่งพาแพทย์ผู้เชี่ยวชาญในการให้คำแนะนำการตรวจแบบเรียลไทม์จากพื้นโลก เพื่อภารกิจการเดินทางสำรวจอวกาศที่ไกลออกไปสำหรับมนุษย์
อุปกรณ์อัลตราซาวนด์เป็นเครื่องมือพื้นฐานในชุดอุปกรณ์การแพทย์ประจำสถานีอวกาศนานาชาติ มันช่วยให้สามารถวินิจฉัยอาการป่วยหรือการเปลี่ยนแปลงของร่างกายนักบินอวกาศได้อย่างรวดเร็ว ซึ่งการใช้งานในปัจจุบันยังจำเป็นต้องใช้ผู้เชี่ยวชาญบนพื้นโลกคอยให้คำแนะนำนักบินอวกาศระหว่างการทำอัลตราซาวนด์ เพื่อให้ภาพอัลตราซาวนด์นั้นถูกต้องตามอวัยวะที่สนใจและภาพออกมาชัดเจน
ซึ่งสิ่งเหล่านี้จะเป็นไปไม่ได้เมื่อมนุษย์อวกาศเดินทางไปยังดวงจันทร์หรือไกลออกไปในระบบสุริยะ เนื่องจากจะมีความล่าช้าของการส่งสัญญาณ โครงการใหม่ที่นำโดย ESA จึงตั้งเป้าใช้เทคโนโลยี AI และ Machine Learning เพื่อให้นักบินอวกาศสามารถทำการตรวจอัลตราซาวนด์ได้ด้วยตนเอง และให้คุณภาพของภาพอัลตราซาวนด์ใกล้เคียงกับการได้รับคำแนะนำจากผู้เชี่ยวชาญด้านรังสี
การอยู่ในสภาพไร้น้ำหนักเป็นเวลานาน การอยู่อาศัยในพื้นที่จำกัด และต้องเผชิญรังสีในระดับสูง สิ่งเหล่านี้ส่งผลกระทบต่ออวัยวะสำคัญหลายส่วน ทั้งอาจเกิดการกระจายตัวของของเหลวในร่างกายที่ไม่สมดุลอาจนำมาซึ่งการสูญเสียการทรงตัว การมองเห็นเปลี่ยนแปลง ระบบหัวใจและหลอดเลือดเสื่อมสมรรถภาพ ภูมิคุ้มกันลดลง กล้ามเนื้อฝ่อลีบ และกระดูกพรุน และอาจเกิดการบาดเจ็บขึ้นได้ระหว่างการปฏิบัติหน้าที่
ซึ่งอาการหลาย ๆ อย่างที่กล่าวข้างต้นมานี้สามารถติดตามอาการได้จากการใช้เทคโนโลยีอัลตราซาวนด์ แต่การจะใช้อัลตราซาวนด์เพื่อระบุอาการข้างต้นที่กล่าวมาก็จำเป็นต้องใช้ในการเรียนรู้หลายปีจึงจะสามารถเป็นผู้เชี่ยวชาญที่สามารถระบุอาการผ่านภาพอัลตราซาวนด์ได้ ทำให้ต้องมีการฝึกฝนการใช้งานอัลตราซาวนด์ให้กับนักบินอวกาศก่อนการขึ้นสู่อวกาศ และระหว่างการใช้งานจำเป็นต้องมีการสื่อสารกับแพทย์ผู้เชี่ยวชาญด้านรังสีจากบนพื้นโลกเพื่อให้ได้ภาพถ่ายที่ถูกต้องและสามารถวินิจฉัยอาการของอวัยวะต่าง ๆ ได้
ก่อนหน้านี้ ESA เคยพัฒนาระบบอัลตราซาวนด์ควบคุมระยะไกลโดยผู้เชี่ยวชาญบนโลกสามารถบังคับหัวตรวจที่อยู่บน ISS ได้ แต่เมื่อภารกิจเดินทางออกนอกวงโคจรโลกไปสู่ห้วงอวกาศลึก วิธีนี้จะใช้ไม่ได้เพราะมีความล่าช้าของสัญญาณและข้อจำกัดด้านแบนด์วิดท์ จึงจำเป็นต้องมีวิธีที่ทำให้ลูกเรือทำงานได้ด้วยตนเอง
โครงการ Autonomous uLtrasound Image Improvement SyStEM หรือ ALISSE ของ ESA จึงเกิดขึ้นมาเพื่อช่วยให้นักบินอวกาศสามารถถ่ายภาพอัลตราซาวนด์ที่มีคุณภาพเดียวกับผู้เชี่ยวชาญให้คำแนะนำด้วยการใช้ AI โครงการนี้มีการร่วมมือกับกลุ่มฟิสิกส์นิวเคลียร์ของมหาวิทยาลัย Complutense Madrid ที่พัฒนาเทคนิคจำลองและสร้างภาพอัลตราซาวนด์ และฝ่ายรังสีวินิจฉัยฉุกเฉินของโรงพยาบาล La Paz ในมาดริด ประเทศสเปน ซึ่งให้คำแนะนำเกี่ยวกับเทคนิคการตรวจและพยาธิสภาพ พร้อมทั้งจัดเตรียมและติดป้ายกำกับข้อมูลภาพ (Labeling) อัลตราซาวนด์นับแสนภาพ เพื่อใช้ฝึกเครือข่ายประสาทเทียม (Artificial Neural Networks) ของ ALISSE
โดยข้อมูลอัลตราซาวนด์ที่ใช้ในการฝึก Machine Learning นี้ได้รับจากโรงพยาบาล La Paz เป็นโรงพยาบาลที่ใหญ่ที่สุดในสเปน มีการตรวจอัลตราซาวนด์มากกว่า 5 แสนครั้งต่อปี ผ่านเครื่องมือมากกว่า 40 รุ่น และทีมงานใช้กระบวนการ Active Learning กรองภาพที่ไม่เกี่ยวข้องออก เหลือข้อมูลไม่ถึง 2% ที่แพทย์รังสีคัดเลือกและติดป้ายกำกับเพื่อฝึกระบบ ซึ่งได้ชุดภาพปริมาณมาก ครอบคลุมผู้ป่วยมากกว่า 50,000 คนต่ออวัยวะ รวมถึงกรณีที่มีพยาธิสภาพจำนวนมาก
ต้นแบบแรกของ ALISSE มุ่งเน้นไปที่การตรวจไตและกระเพาะปัสสาวะ ซึ่งเป็นอวัยวะช่องท้องที่ตรวจยากแต่เกี่ยวข้องกับโรคที่นักบินอวกาศมักพบ เช่น การก่อตัวของนิ่วและการคั่งของปัสสาวะภายในกระเพาะปัสสาวะ โดยผลการทดสอบพบว่า นักศึกษาที่ไม่เคยฝึกมาก่อนสามารถถ่ายภาพอัลตราซาวนด์ไตและกระเพาะปัสสาวะได้ถึง 90% ในมาตรฐานที่ยอมรับได้ทางคลินิก ซึ่งใกล้เคียงกับระดับผู้เชี่ยวชาญ อีกทั้ง ALISSE ยังสามารถใช้ร่วมกับอุปกรณ์อัลตราซาวนด์หลากหลายรุ่น เพิ่มความยืดหยุ่นและโอกาสในการนำไปใช้งาน
ESA เชื่อว่าระบบนี้จะช่วยติดตามสุขภาพของนักบินอวกาศได้ง่ายมากขึ้น ซึ่งเป็นสิ่งจำเป็นต่อการแพทย์อวกาศในอนาคต และยังช่วยทำให้อัลตราซาวนด์เข้าถึงได้ง่ายขึ้นบนโลก เมื่อเทคโนโลยีพัฒนาต่อไป แพทย์ก็อาจจะสามารถใช้อัลตราซาวนด์ที่มี AI ช่วยเหลือได้อย่างคล่องแคล่ว ง่ายเหมือนกับหัตถการพื้นฐานอย่างการเก็บตัวอย่างเลือดในปัจจุบันได้ ซึ่งทำให้คุณภาพชีวิตของทุกคนดียิ่งขึ้น อย่างที่ไม่เคยเป็นมาก่อน
เรียบเรียงโดย จิรสิน อัศวกุล
อัปเดตข้อมูลแวดวงวิทยาศาสตร์ เทคโนโลยี รู้ทันโลกไอที และโซเชียลฯ ในรูปแบบ Audio จาก AI เสียงผู้ประกาศของไทยพีบีเอส ได้ที่ Thai PBS
ที่มาข้อมูล : ESA
“รอบรู้ ดูกระแส ก้าวทันโลก” ไปกับ Thai PBS Sci & Tech
