พัฒนาระบบ AI Edge Service และ AI Cloud Service สำหรับ AlChest4All เพื่อรองรับการตรวจคัดกรองภาพถ่ายเอกซเรย์ทรวงอกของโรงพยาบาลทั่วประเทศ

Abstract

เนื่องจากการติดตั้งระบบ AIChest4All ในปัจจุบันโรงพยาบาลที่ขอใช้งานจำเป็นต้องมีเครื่องแม่ข่ายที่มีประสิทธิภาพสูงสำหรับใช้ประมวลผลภาพถ่ายเอกซ์เรย์ทรวงอก ซึ่งก่อให้เกิดปัญหาเรื่องค่าใช้จ่ายสำหรับโรงพยาบาลในชนบทและพื้นที่ห่างไกล อีกทั้งระบบ AIChest4All ในปัจจุบันทำงานในรูปแบบออฟไลน์ ทำให้ยากต่อการดูแลและแก้ไขในกรณีที่มีการปรับเปลี่ยนหรือแก้ไขเวอร์ชั่นของซอฟท์แวร์ จึงเกิดแนวคิดในการออกแบบและพัฒนาระบบการให้บริการส่วนขอบ (Edge Service) และกลุ่มเมฆ (AI Cloud Service) โดยแยกหน่วยประมวลผลส่วนกลางมาติดตั้งไว้ที่โรงพยาบาลมะเร็งอุดรธานีเพื่อรองรับการประมวลผลภาพถ่ายเอกซเรย์ทรวงอกจากโรงพยาบาลที่ติดตั้งการใช้งาน Edge Service และส่งผลลัพธ์กลับไปยังโรงพยาบาลที่มีการร้องขอใช้งาน โดยหลักการดังกล่าวสามารถแก้ไขข้อจำกัดที่กล่าวมาข้างต้นเพื่อให้โรงพยาบาลสามารถซื้อเครื่องแม่ข่ายในราคาที่ถูกลงแต่มีความสามารถในการประมวลเท่ากับเครื่องแม่ข่ายที่มีประสิทธิภาพสูง นอกจากนี้การปรับเปลี่ยนเวอร์ชั่นของซอฟท์แวร์ในกรณที่จำเป็นสามารถทำได้โดยการแก้ที่เครื่องแม่ข่ายเพียงแห่งเดียวแทนการแก้ไขจากในทุก ๆ เครื่อง โดยระบบ Edge Service และ AI Cloud Service ยังสามารถช่วยในการเก็บรวบรวมข้อมูลความเห็น (opinion) จากแพทย์ผู้เชี่ยวชาญในโรงพยาบาลต่าง ๆ ที่ใช้งานเพื่อนำมาใช้ในการพัฒนาระบบปัญญาประดิษฐ์ของซอฟท์แวร์ AIChest4All ให้มีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น Due to the current AIChest4All installation, hospitals that request to use AIChest4All require high performance servers for chest X-ray image processing. Which causes cost problems for rural hospitals and remote areas. The AIChest4All system currently works offline and that makes it difficult to maintain and fix in the event of changes or modifications to the software version. Therefore, there was a concept in designing and developing the Edge Service and AI Cloud Service by separating the central processing unit to be installed at the Udonthani Cancer Hospital in order to support chest X-ray image processing from hospitals that install Edge Service applications and return results to hospitals that have requests for use. The said principle can amend the above limitations so that the hospital can buy a server at a lower price but with the same processing capability as the server with high efficiency. In addition, modifications to the software version, if necessary, can be done by editing on a single server instead of fixing it on every machine. Edge Service and AI Cloud Service can also help to collect opinion from expert doctors in hospitals that are used to develop the AIChest4All artificial intelligence system more efficiently.