Theo nghiên cứu mới của các nhà nghiên cứu người Anh và Mỹ, trí tuệ nhân tạo có thể giúp chẩn đoán ung thư vú chính xác hơn các bác sĩ được đào tạo. Điều này mở ra cơ hội có thể cứu sống hàng ngàn người.
Một thuật toán máy tính được phát triển bởi các nhà khoa học Anh và Hoa Kỳ đã giúp giảm số lượng các trường hợp ung thư vú bị bỏ lỡ bằng cách phát hiện các khối u ung thư vú mà các bác sĩ xem hình ảnh X-quang không nhìn thấy.
Bước đột phá này được xem như có thể làm giảm số lượng các ca “âm tính giả” trong ung thư, nhờ đó tránh được sự chậm trễ trong điều trị dẫn đến đe dọa tính mạng. Nó cũng sẽ ngăn chặn cả tình trạng “dương tính giả” trong quá trình sàng lọc định kỳ – tránh cho nhiều phụ nữ khỏi phải phẫu thuật không cần thiết và gặp phải những căng thẳng lớn.
Một thuật toán máy tính (trái và phải) được phát triển bởi các nhà khoa học Anh và Hoa Kỳ có thể giúp chẩn đoán ung thư vú chính xác hơn so với các bác sĩ được đào tạo, theo nghiên cứu mới.
Nghiên cứu được công bố trên tạp chí Nature do nhóm các nhà nghiên cứu từ tổ chức Google Health (Mỹ), Viện Sức khỏe Quốc gia Anh (NHS) và Trường Imperial College London (Anh) phối hợp tiến hành. Nhóm nghiên cứu đã thiết kế và đào tạo một công nghệ trí tuệ nhân tạo (có tên gọi DeepMind AI) trên máy tính về các hình ảnh X-quang tuyến vú của gần 29.000 phụ nữ. Trong số này có 25.856 nhũ ảnh của phụ nữ Anh và 3.097 của Mỹ.
Trong kết quả được công bố trên tạp chí Nature, các nhà nghiên cứu cho biết AI có thể “có khả năng được áp dụng trong các môi trường lâm sàng trên toàn thế giới”.
Trong một thử nghiệm riêng biệt, các nhà khoa học đã so sánh hiệu quả của DeepMind AI với 6 bác sĩ xem hình ảnh X-quang và chỉ ra rằng trí tuệ nhân tại AI đã thắng. Các khối u bị bỏ qua đã giảm từ 9,4% xuống còn 2,7% với AI và các ca xác định ung thư không chính xác cũng giảm từ 5,7% xuống 1,2%. Phần mềm cũng chọn đúng ung thư trong các hình ảnh sàng lọc với độ chính xác tương tự như các chuyên gia y tế.
Ung thư vú là loại ung thư phổ biến nhất ở phụ nữ trên toàn cầu, gặp phải ở 1/8 phụ nữ.
Hiện tại, hai chuyên gia xem xét quét sàng lọc ung thư vú nhưng hệ thống này không hoàn hảo, vì nó có thể bỏ sót một số trường hợp và chọn những trường hợp không xảy ra để gây ra sự cố.
Bà Connie Lehman, trưởng khoa nhũ ảnh của bệnh viện đa khoa Massachusetts thuộc Trường Y Harvard (Mỹ), nhận định kết quả nghiên cứu này khớp với các phát hiện của các nhóm nghiên cứu khác vốn đang sử dụng AI để cải thiện khả năng phát hiện ung thư vú thông qua nhũ ảnh.
Đồng tác giả nghiên cứu, tiến sĩ Mozziyar Etemadi, trợ lý giáo sư gây mê tại Đại học Tây Bắc, Chicago, nói: “Đây là một tiến bộ rất lớn trong tiềm năng phát hiện ung thư sớm”.
Đồng tác giả nghiên cứu, tiến sĩ Mozziyar Etemadi.
Dominic King, lãnh đạo tại Google Health, London, cho biết: “Nhóm chúng tôi thực sự tự hào về những phát hiện nghiên cứu này, điều này cho thấy chúng tôi đang trên đường phát triển một công cụ có thể giúp các bác sĩ lâm sàng phát hiện ung thư vú với độ chính xác cao hơn. Đối với thử nghiệm thêm, xác nhận lâm sàng và phê duyệt theo quy định là bắt buộc trước khi điều này có thể bắt đầu tạo ra sự khác biệt cho bệnh nhân, nhưng chúng tôi cam kết làm việc với các đối tác để hướng tới mục tiêu này”.
Đồng tác giả nghiên cứu, giáo sư Lord Ara Darzi của Denham, đại học Hoàng gia Luân Đôn, cho biết: “Các chương trình sàng lọc vẫn là một trong những công cụ tốt nhất để chúng tôi phát hiện sớm ung thư và cải thiện kết quả cho bệnh nhân, nhưng vẫn còn nhiều thách thức – không chỉ là khối lượng hiện tại hình ảnh các bác sĩ X-quang phải xem lại. Mặc dù những phát hiện này không trực tiếp từ phòng khám, nhưng chúng rất đáng khích lệ và chúng cung cấp những hiểu biết rõ ràng về cách công nghệ có giá trị này có thể được sử dụng trong cuộc sống thực.
Tất nhiên sẽ có một số thách thức phải giải quyết trước khi AI có thể được thực hiện trong các chương trình sàng lọc nhũ ảnh trên khắp thế giới, nhưng tiềm năng cải thiện sức khỏe và giúp đỡ bệnh nhân là rất lớn”.
Ung thư vú là loại ung thư phổ biến nhất ở phụ nữ trên toàn cầu, gặp phải ở 1/8 phụ nữ.
Hiện nay, chụp nhũ ảnh là công cụ sàng lọc ung thư vú được sử dụng rộng rãi nhất, nhưng chẩn đoán ung thư từ những hình ảnh này là một thách thức và 1/5 trường hợp bị các bác sĩ chẩn đoán hình ảnh X-quang bỏ qua – gấp đôi tỷ lệ trong nghiên cứu.
Hơn nữa, khoảng một nửa số phụ nữ trải qua sàng lọc trong khoảng thời gian 10 năm sẽ có kết quả dương tính giả trong đó ung thư bị nghi ngờ sai.
Theo NHS, phụ nữ trong độ t.uổi từ 50-71 nên chụp hình quang tuyến vú sau 3 năm/lần, trong đó chụp X-quang mô vú được sử dụng để tìm kiếm sự tăng trưởng bất thường hoặc những thay đổi có thể là ung thư.
Nguồn: DailyMail/Guardian/Helino
Ứng dụng trí tuệ nhân tạo điều trị ung thư, còn nhiều rào cản
Trí tuệ nhân tạo mang đến bước tiến vượt bậc trong điều trị bệnh lý ung thư, tuy nhiên việc ứng dụng tại Việt Nam đang vấp phải nhiều rào cản.
Ngoài cơ sở vật chất không đủ đáp ứng, các vấn đề về thuốc, nhân lực, cơ chế cần được điều chỉnh để hội nhập toàn cầu.
Hệ thống điện toán biết nhận thức, được phát triển từ sự kết hợp giữa phần mềm trí tuệ nhân tạo IBM Watson và chuyên môn chuyên sâu về ung thư học đang ngày càng được ứng dụng phổ biến ở các nước phát triển. Ngành y tế Việt Nam cũng đang từng bước tiếp cận và triển khai thí điểm trong điều trị với những kết quả khả quan.
Ung thư đang gieo rắc thảm họa cho mọi lứa t.uổi
Thực tế thí điểm tại Bệnh viện Ung Bướu, TPHCM cho thấy, hệ thống hỗ trợ hầu hết các giai đoạn của ung thư vú và ung thư đại – trực tràng. Tỷ lệ tương đồng giữa phác đồ điều trị của bệnh viện đang áp dụng và phác đồ của hệ thống trí tuệ nhân của ung thư đại – trực tràng là 88,1%; ung thư vú là 71%. Hệ thống giúp các bác sĩ cập nhật phác đồ mới, bổ sung thêm thông tin và hạn chế những sai sót trong quá trình ra quyết định điều trị; đưa ra được các gợi ý điều trị cho hầu hết các giai đoạn, có hỗ trợ khá chuyên sâu về các phác đồ hóa trị, nội tiết; hỗ trợ tìm kiếm tài liệu một cách nhanh nhất…
Tuy nhiên, quá trình thí điểm cũng ghi nhận nhiều yếu tố ảnh hưởng tới sự tương đồng gồm: cơ sở dữ liệu của hệ thống chủ yếu theo thực tế điều trị ung thư tại nước Mỹ, sử dụng ngôn ngữ tiếng Anh, chưa có phiên bản tiếng Việt và chưa phù hợp với đặc thù của các bệnh viện (như cơ sở vật chất, danh mục thuốc, tình trạng quá tải), đặc thù của người bệnh (về địa lý, tài chính, chế độ bảo hiểm y tế…) cũng như điều kiện kinh tế xã hội của Việt Nam.
Hệ thống sử dụng thường quy các thuốc thế hệ mới như nhóm thuốc nhắm trúng đích, khi điều trị ung thư vú có HER2( ), điều này chưa phù hợp với điều kiện kinh tế, khả năng được hưởng bảo hiểm y tế của đa số bệnh nhân đang điều trị ung thư vú tại bệnh viện và tính sẵn có của thuốc tại Việt Nam nên người bệnh sẽ không được hưởng. Việc chỉ định xạ trị cũng hạn chế hơn so với phác đồ điều trị đang áp dụng tại bệnh viện.
Trí tuệ nhân tạo đang hồ trợ tích cực trong chẩn đoán, điều trị ung thư nhưng cần được tháo gỡ khó khăn để có thể ứng dụng rộng rãi
Một số trường hợp hệ thống yêu cần có thêm các xét nghiệm gen, các xét nghiệm sinh học phân tử, trong khi tại Việt Nam chưa thực hiện được xét nghiệm này. Dù có 13 bệnh lý ung thư phổ biến có thể được hỗ trợ từ hệ thống, nhưng một số giai đoạn bệnh của các bệnh lý này hệ thống chưa sẵn sàng hỗ trợ. Và hiện tại còn một số không nhỏ bệnh lý ung thư hệ thống chưa hỗ trợ, cũng như các thể mô bệnh học hiếm gặp hệ thống chưa hỗ trợ.
Hệ thống không yêu cầu nhiều về máy móc thiết bị phần cứng, chỉ cần trang bị máy tính và đường truyền internet đảm bảo là có thể sử dụng, thậm chí có thể chạy trên cả các thiết bị di động như ipad, điện thoại… Tuy nhiên, việc áp dụng cùng lúc tại nhiều khoa trong bệnh viện yêu cầu đường truyền internet tốc độ cao mới có thể đảm bảo tốc độ truy cập khi sử dụng đại trà đây là vấn đề khó với các bệnh viện.
Việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo có sự khác biệt về quan điểm điều trị ung thư tại bệnh viện (theo trường phái châu Âu) so với hệ thống (theo trường phái Mỹ) nên có những chỉ định không tương đồng trong một số trường hợp. Mặt khác, các bác sĩ luôn trong tình trạng quá tải nên việc sắp xếp thời gian ứng dụng hệ thống khi đưa ra phác đồ còn bị hạn chế.
Để ứng dụng trong thực tiễn triển khai đại trà, BS Võ Đức Hiếu, Trưởng phòng Chỉ đạo tuyến, Bệnh viện Ung Bướu cho rằng: Khi triển khai ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong điều trị ung thư, các bệnh viện cần nguồn lực đúng mức về cơ sở hạ tầng công nghệ thông tin, phần mềm, nhân sự đào tạo, có thời gian sử dụng, phân tích và khai thác các thông tin mà hệ thống đưa ra. Cần phối hợp với nhà cung cấp yêu cầu tăng cường các phương pháp bảo mật dữ liệu, giới hạn địa chỉ IP đăng nhập theo từng tài khoản để đảm bảo thông tin bệnh nhân không bị phát tán. Bên cạnh đó, bệnh viện phải xây dựng quy trình tiếp nhận bệnh nhân phù hợp cho việc áp dụng hệ thống ngay từ đầu, tránh những khác biệt về quan điểm điều trị.
Vân Sơn
Theo Dân trí
