Mae ymchwilwyr yng Nghaerdydd wedi hyfforddi deallusrwydd artiffisial i gopïo symudiadau llygaid arbenigwyr meddygol fel eu bod nhw’n “gwybod ble i edrych” wrth chwilio am broblemau yn y corff.

Y nod medden nhw fydd helpu systemau deallusrwydd artiffisial i ganolbwyntio ar y rhannau hynny o ddelweddau meddygol sydd fwyaf perthnasol wrth wneud diagnoses.

Dywedodd y  tîm o ymchwilwyr ym Mhrifysgol Caerdydd ac Ysbyty Athrofaol Cymru bod eu gwaith yn helpu peiriannau “i feddwl yn fwy fel yr arbenigwyr”.

Roedd cyfrifiaduron eisoes yn dda am adnabod problemau fel nodiwlau yn yr ysgyfaint ar sail ar eu siâp a’u gwead, meddai Dr Richard White, Radiolegydd Ymgynghorol yn Ysbyty Athrofaol Cymru ac arweinydd yr astudiaeth.

“Fodd bynnag, mae gwybod ble i edrych ar ddelweddau’n rhan allweddol o hyfforddiant radioleg, a dylen ni roi sylw i rannau penodol o’r ddelwedd bob amser,” meddai.

“Nod yr ymchwil hon yw dod â’r ddwy agwedd hyn at ei gilydd i weld a all cyfrifiaduron werthuso radiograffau o’r frest yn fwy fel y byddai radiolegydd hyfforddedig yn ei wneud.

“Dyma rywbeth sydd ddim wedi cael llawer o sylw mewn ymchwil flaenorol i ddeallusrwydd artiffisial ym maes radioleg ond sy’n bwysig i wella ymddiriedaeth mewn deallusrwydd artiffisial a gallu diagnostig cyfrifiaduron.”

‘Craff’

Creodd y tîm y set ddata yn seiliedig ar fwy na 100,000 o symudiadau llygaid gan 13 o radiolegwyr a oedd yn edrych ar 200 o ddelweddau pelydrau X o’r frest.

Cafodd ei defnyddio i hyfforddi model deallusrwydd artiffisial newydd o’r enw CXRSalNet i’w helpu i ragweld y rhannau o ddelwedd belydrau X sydd fwyaf tebygol o fod yn bwysig wrth wneud diagnosis.

Bydd cynyddu’r defnydd o ddeallusrwydd artiffisial ym maes meddygaeth i helpu i fynd i’r afael â rhai o’r heriau sy’n wynebu’r GIG, medden nhw.

Gallai canfyddiadau’r tîm, a gyhoeddwyd yn IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, gefnogi’r broses gwneud penderfyniadau wrth wneud diagnosis.

Ychwanegodd yr Athro Hantao Liu, Prif Ymchwilydd yr astudiaeth o Ysgol Cyfrifiadureg a Gwybodeg Prifysgol Caerdydd: “Nid yw systemau deallusrwydd artiffisial presennol yn gallu esbonio sut na pham maen nhw wedi dod i benderfyniad – rhywbeth sy’n hanfodol ym maes gofal iechyd.

“Yn y cyfamser, mae gan radiolegwyr flynyddoedd o brofiad a sgiliau canfyddiadol craff. 

“Mae ein gwaith yn dangos sut mae radiolegwyr profiadol yn canolbwyntio'n naturiol ar y rhannau pwysig o ddelweddau pelydrau X o’r frest. Gwnaethon ni ddefnyddio’r data hyn ar symudiadau llygaid i ‘addysgu’ deallusrwydd artiffisial i nodi rhannau pwysig o ddelweddau pelydrau X o’r frest.”