Trí tuệ nhân tạo (AI) trong lĩnh vực y tế đóng vai trò then chốt trong việc chống lại nhiều căn bệnh hiểm nghèo như ung gan, ung thư vú và ung thư phổi. Ung thư là một bệnh lý nguy hiểm xảy ra ở đa quốc gia, đa sắc tộc. Ung thư, nguyên nhân gây tử vong phổ biến thứ hai trên toàn cầu, vô cùng nguy hiểm và thường tiềm tàng trong cơ thể, rất khó để chẩn đoán ở giai đoạn sớm. Do đó, ứng dụng AI chẩn đoán sớm ung thư được các nhà khoa học, y học trên thế giới kì vọng sẽ giải quyết được bài toán mang tính cách mạng này.
Trí tuệ nhân tạo (AI) có tiềm năng cách mạng hóa việc nghiên cứu, chẩn đoán sớm và điều trị ung thư thông qua khả năng phân tích dữ liệu mạnh mẽ. Việc dữ liệu lớn (Big Data) của ung thư được phân tích mở ra cơ hội cho các phát hiện mới, các nghiên cứu y khoa phức tạp.
AI là việc sử dụng các thuật toán mô phỏng trí não con người để xử lý những vấn đề siêu phức tạp mà các đơn vị y tế gặp phải, chẳng hạn như các bất thường của hệ thống sinh học trong cơ thể người như bệnh ung thư.
Các chuyên gia dự đoán rằng, với những tác động đáng kể của AI và học máy (Machine Learning) lên cuộc sống hàng ngày trong mọi lĩnh vực đời sống, đặc biệt là lĩnh vực y tế thì chúng ta có thể hi vọng rằng những công nghệ tân tiến này sẽ tạo nên những tác động còn to lớn hơn trong việc chẩn đoán và chữa trị các bệnh khác trong tương lai.
Một trong những điểm đáng chú ý nhất trong ngành Y những năm vừa qua chính là những giải pháp ứng dụng AI phát hiện sớm ung thư. Đây là một trong những ứng dụng của AI được quan tâm nhất trong lĩnh vực y tế theo khảo sát của những chuyên gia đầu ngành. Hiện nay, nhiều trường hợp ung thư không được chẩn đoán cho đến khi bệnh đã tiến triển ở giai đoạn giữa hoặc cuối, khiến việc điều trị trở nên khó khăn hơn và ít thành công hơn. AI chính là chìa khóa mở ra tương lai cho những bài toán đang chưa có lời giải trên.
Tại Việt Nam, có một doanh nghiệp được đầu tư bởi Vingroup với các nền tảng AI đột phá đã phục vụ trên 2.000 bác sĩ tại hơn 182 bệnh viện toàn cầu, giúp điều trị cho trên 2 triệu bệnh nhân. Đó chính là VinBrain với nền tảng mang tên DrAid™. Trong đó, nổi bật là sản phẩm DrAid™ CT Ung thư gan đang gây ấn tượng mạnh mẽ trong giới chuyên gia y tế, là một trong những nền tảng tiên phong ứng dụng AI phát hiện sớm ung thư gan trên thế giới. DrAid™ CT Ung thư gan được thiết kế để hỗ trợ bác sĩ chẩn đoán hình ảnh tự động phát hiện các khối u bất thường trên gan qua hình ảnh Chụp cắt lớp vi tính (CT), cung cấp các giải pháp lâm sàng giúp chẩn đoán và phân loại ung thư gan sớm, đồng thời hỗ trợ các bác sĩ chuyên khoa ung bướu lập kế hoạch điều trị hiệu quả hơn.
Với việc kết hợp AI và sử dụng công nghệ tiên tiến CT đa thì (Multifaceted CT scan), DrAid™ CT Ung thư gan cho phép quét hình ảnh từ nhiều góc độ và chiều sâu khác nhau, giúp phát hiện các tổn thương nhỏ kích thước chỉ từ 5mm mà mắt thường dễ bỏ qua. Sản phẩm bao gồm 4 tính năng lõi:
Ung thư Phổi loại ung thư đứng đầu về tỷ lệ mắc và tử vong trên toàn thế giới. Tỷ lệ sống sót sau 5 năm của bệnh nhân ung thư phổi chỉ đạt 15,6%, và tiên lượng của bệnh nhân ở các giai đoạn lâm sàng khác nhau có sự khác biệt đáng kể.
Ông Xu-Feng Huang, giáo sư đại học Y Wollongong, Australia đã nghiên cứu một phương pháp chẩn đoán mới dựa trên mạng nơ-ron tích chập sâu và máy học cực trị để phân loại các nốt sùi lành tính và ác tính, với độ chính xác đạt 94,57% và AUC đạt 0,95. Các giáo sư của đại học Stanford, Hoa Kỳ cũng đã nghiên cứu ra giải pháp mang tên CheXNeXt để cải thiện độ chính xác chẩn đoán ung thư phổi trên ảnh X-quang ngực. Kết quả cho thấy độ nhạy của phương pháp AI trong chẩn đoán ở cộng đồng ung thư phổi là 0,899, độ đặc hiệu là 0,901 và AUC là 0,935.
Điều này cho thấy AI sàng lọc ung thư phổi cho cộng đồng có thể đạt hiệu suất cao và giúp giảm thời gian đọc hình của các bác sĩ chẩn đoán hình ảnh. Điều này sẽ giúp các bác sĩ thêm cơ sở chẩn đoán, tham chiếu và tăng hiệu quả điều trị lâm sàng.
Các kỹ thuật AI hiện nay có thể cung cấp các phân tích định lượng không phụ thuộc vào sự chủ quan của con người, qua đó giúp các bác sĩ X-quang phát hiện ung thư vú ngay ở giai đoạn đầu. Các kỹ thuật như tăng cường hình ảnh và khử nhiễu - giảm bóng nền - có thể cải thiện chất lượng hình ảnh vú và cho phép các bác sĩ X-quang nhìn rõ hơn các cấu trúc giải phẫu mà mắt người bình thường không thể nhìn ra.
Gần đây, các nhà nghiên cứu của Tổ chức Nghiên cứu Ung thư Vú (BCRF), Tiến sĩ Constance Lehman và Tiến sĩ Regina Barzilay, đã phát triển và thử nghiệm một mô hình học sâu (Deep Learning) dựa trên chụp nhũ ảnh gọi là MIRAI. Để thực hiện điều này, họ đã sử dụng một tập hợp lớn dữ liệu của bệnh nhân, phân tích và tích hợp thông tin về các yếu tố nguy cơ vào công cụ AI. Nhóm nghiên cứu đã chứng minh rằng MIRAI có thể mang lại những cải tiến cá nhân hóa, công bằng và hiệu quả về chi phí trong việc dự đoán nguy cơ ung thư vú so với các mô hình truyền thống.
Ung thư đại trực tràng (Colorectal cancer) từng đứng thứ hai trên thế giới về tỷ lệ tử vong trong năm 2020. Tuy nhiên, bệnh này hoàn toàn có thể chữa khỏi nếu được phát hiện sớm. Nội soi đại tràng được xem như là một phương pháp chuẩn mực trong sàng lọc ung thư đại tràng sớm cũng như phát hiện polyp đại tràng. Tuy nhiên, phương pháp này có một số hạn chế, bao gồm tỷ lệ bỏ sót polyp cao đối với các polyp nhỏ (<10 mm) hoặc phẳng, dễ bị bỏ qua trong quá trình chẩn đoán bằng mắt thường.
Nhờ sự giúp hỗ trợ của công nghệ AI trong chuyên ngành tiêu hóa, giờ đây phần mềm AI đã được tích hợp vào các hệ thống để hỗ trợ các bác sĩ chẩn đoán và cải thiện độ chính xác của việc phát hiện polyp tự động và phân loại chúng một cách chính xác.
Vai trò chính của AI trong chẩn đoán sớm ung thư trực tràng bao gồm 2 loại: Phát hiện polyp (CADe) và xác định đặc điểm của polyp (CADx). CADe có khả năng làm giảm tỷ lệ bỏ sót polyp, góp phần cải thiện phát hiện u tuyến, trong khi CADx có thể cải thiện độ chính xác của chẩn đoán quang polyp đại trực tràng, giúp dễ dàng loại bỏ các tổn thương không phải ung thư.
Tuy rằng ở trên chỉ là một số những ứng dụng thực tiễn nổi bật về AI trong y tế. Tuy nhiên, giới y khoa vẫn thể hiện sự lạc quan chưa từng có bởi những cơ hội mà AI có thể sẽ giúp ích được cho cả bác sĩ, bệnh nhân và cao hơn là các cơ sở y tế. Điển hình như:
- Chẩn đoán chính xác hơn: AI có khả năng xử lý và phân tích lượng dữ liệu khổng lồ, giúp nâng cao độ chính xác trong chẩn đoán và phát hiện sớm các dấu hiệu bệnh lý.
- Tăng hiệu suất làm việc: Việc tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại giúp giảm bớt khối lượng công việc của bác sĩ và nhân viên y tế, từ đó tăng hiệu quả làm việc trong các cơ sở y tế.
- Cá nhân hóa điều trị: Phân tích dữ liệu di truyền và lối sống của từng bệnh nhân, AI có thể đề xuất các phương pháp điều trị phù hợp nhất, nâng cao hiệu quả và giảm tác dụng phụ.
- Hỗ trợ ra quyết định lâm sàng: AI cung cấp các dự đoán và gợi ý dựa trên dữ liệu lịch sử, hỗ trợ bác sĩ trong việc ra quyết định điều trị chính xác và kịp thời.
- Giám sát và chăm sóc bệnh nhân từ xa: Các hệ thống AI có thể theo dõi tình trạng sức khỏe của bệnh nhân từ xa, cung cấp cảnh báo sớm và hỗ trợ chăm sóc liên tục.
Mặc dù tiềm năng và cơ hội của trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực y tế là không thể bàn cãi. Tuy nhiên, để tận dụng hiệu quả tối đa của sức mạnh công nghệ đỉnh cao này, vẫn còn đó rất nhiều thách thức cho không chỉ riêng các cơ sở y tế mà còn cho các doanh nghiệp làm về phần mềm, trang thiết bị ứng dụng AI.
- Chất lượng và bảo mật dữ liệu: Đảm bảo dữ liệu y tế chính xác và an toàn là một thách thức lớn trong việc ứng dụng AI, đặc biệt khi thông tin y tế rất nhạy cảm và dễ bị sử dụng cho những mục đích xấu.
- Độ tin cậy và minh bạch của thuật toán: AI cần đưa ra các quyết định có thể giải thích được và đáng tin cậy, yêu cầu các thuật toán phải minh bạch và có thể kiểm chứng.
- Tích hợp vào hệ thống hiện tại: Việc tích hợp AI vào hệ thống y tế hiện tại đòi hỏi thay đổi về cơ sở hạ tầng và quy trình làm việc, điều này có thể gặp nhiều khó khăn và ý kiến trái chiều.
- Chi phí triển khai: Phát triển và triển khai AI đòi hỏi chi phí cao, đặc biệt đối với các cơ sở y tế nhỏ hoặc các quốc gia đang, kém phát triển.
- Đạo đức và quy định: Sự phát triển nhanh chóng của AI đặt ra nhiều câu hỏi về đạo đức và trách nhiệm pháp lý, đặc biệt khi AI đưa ra các quyết định y tế sai và dẫn đến hậu quả không đáng có.
Có thể thấy rằng, bài toán ung thư vẫn là bài toán khó mang tính toàn cầu và không thể chấm được trong một sớm một chiều. Dù trí tuệ nhân tạo AI đã phần nào có được những thành công ban đầu. Tuy nhiên, thách thức trong việc thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu, từ đó đưa ra những phương pháp cụ thể với độ chính xác cao là cả một chặng đường dài.
Mặc dù vậy, với những tín hiệu tích cực từ các nhà phát triển AI cho y tế, chúng ta có thể trông chờ vào một tương lai đầy xán lạn rằng AI chẩn đoán sớm ung thư và thậm chí điều trị là điều hoàn toàn khả thi.
Nguồn:
https://ezra.com/blog/ai-cancer-treatment
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC10047823/
Top
