Siêu máy tính nghiên cứu chấn thương sọ não

(29/07/2018)
Dự án này sẽ như một bằng chứng về khái niệm cho một mô hình học máy cung cấp thông tin về TBI.

Một dự án nghiên cứu nhiều năm bắt đầu vào tháng 3/2018, bao gồm Lawrence Livermore (LLNL) https://www.llnl.gov, Lawrence Berkeley (LBNL) https://www.lbnl.gov, và Argonne (ANL) https://www.anl.gov, tất cả là các phòng thí nghiệm quốc gia thuộc Bộ Năng lượng DOE, sẽ sử dụng tài nguyên siêu máy tính của DOE, khả năng của trí tuệ nhân tạo và phương pháp tiếp cận y học chính xác để nghiên cứu chấn thương sọ não (TBI).

Đồng thời, dự án này sẽ hợp tác với nhóm nghiên cứu “Thay đổi nghiên cứu và kiến ​​thức lâm sàng trong chấn thương sọ não” (TRACKI-TBI) do Đại học California, San Francisco (UCSF) đứng đầu cùng với các trường đại học khác ở Mỹ.

Theo các nhà nghiên cứu, cần phải áp dụng học máy vào TRACK-TBI để tìm ra cách định lượng hơn để đánh giá TBI so với các phương pháp hiện tại vì tính phức tạp của bộ não và sự cần thiết phải xử lý lượng dữ liệu khổng lồ.

Các nhà nghiên cứu đang sử dụng dữ liệu không xác định từ 3.000 bệnh nhân TBI, dữ liệu do UCSF thu thập cùng với dữ liệu có sẵn từ nhóm các nhà nghiên cứu tại LLNL, LBNL và ANL. Đầu tiên, các nhà nghiên cứu sẽ tạo ra một hệ thống được sắp xếp hợp lý để chia sẻ một lượng lớn dữ liệu  nghiên cứu giữa các phòng thí nghiệm.

Sau đó LLNL sẽ cộng tác với LBNL và ANL để phát triển các công cụ phân tích dựa trên dữ liệu mới và một kênh cung cấp dữ liệu được mã hóa hiệu quả hơn nhằm mục đích giữ cho bất kỳ thông tin y tế nào có thể an toàn tuân thủ các giới hạn của Đạo luật HIPAA.

Bước tiếp theo là các phòng thí nghiệm quốc gia của DOE sử dụng dữ liệu để phát triển một mô hình dự đoán có thể được sử dụng để phân loại  bệnh nhân thành các loại nguy cơ tại thời điểm đó, có thể được sử dụng để đánh giá kết quả tiềm năng.

Các nhà nghiên cứu cũng báo cáo rằng dự án này sẽ như một bằng chứng về khái niệm cho một mô hình học máy và nếu thành công có thể cung cấp thông tin về các mô hình bệnh hoặc các rối loạn khác ngoài TBI.

Hoa Hồng
Theo federaltelemedicine

 

 

 

 


Tin khác