Trong y học, một trong những yếu tố quyết định hiệu quả điều trị là bệnh được phát hiện ở thời điểm nào. Với nhiều căn bệnh diễn tiến âm thầm, cơ thể có thể đã xuất hiện những thay đổi bất thường từ rất lâu trước khi người bệnh cảm nhận được triệu chứng.
Sự phát triển của các phương pháp chẩn đoán hình ảnh như X-quang, CT hay MRI đã giúp bác sĩ quan sát cơ thể ngày càng chi tiết. Hiện nay, trí tuệ nhân tạo (AI) đang được đưa thêm vào quy trình này, tạo ra một lớp hỗ trợ giúp nhận diện những dấu hiệu mà mắt người có thể khó phát hiện.
Từ phát hiện bệnh khi có triệu chứng đến tìm kiếm dấu hiệu từ sớm
Một số bệnh nghiêm trọng như ung thư, bệnh tim mạch, đột quỵ hoặc các bệnh liên quan đến lối sống có thể tiến triển trong thời gian dài mà người bệnh gần như không nhận thấy.
Ở giai đoạn đầu, biểu hiện nếu có thường không đặc hiệu, chẳng hạn mệt mỏi, ho kéo dài, đau nhẹ, ù tai hoặc sụt cân không rõ nguyên nhân. Vì vậy, việc chờ đến khi cơ thể xuất hiện triệu chứng rõ ràng mới kiểm tra có thể khiến cơ hội phát hiện bệnh ở giai đoạn sớm bị thu hẹp.
Theo Hiệp hội Ung thư Mỹ, với nhiều loại ung thư, khả năng sống thêm 5 năm cao hơn đáng kể khi bệnh được phát hiện sớm. Đôi khi, sự khác biệt chỉ nằm ở một tổn thương rất nhỏ hoặc vài tháng phát hiện sớm, nhưng điều đó có thể ảnh hưởng đáng kể đến hướng điều trị.
Do đó, hiệu quả của tầm soát không chỉ phụ thuộc vào việc một người có đi khám định kỳ hay không. Danh mục kiểm tra, công nghệ sử dụng và khả năng phát hiện những thay đổi nhỏ cũng đóng vai trò quan trọng.
“Ngưỡng phát hiện” có thể được hạ xuống
Một ví dụ được PGS.TS.BS Nguyễn Hải Anh, nguyên Phó giám đốc Trung tâm Hô hấp Bệnh viện Bạch Mai, Giám đốc chuyên môn Nura Việt Nam, đề cập là trường hợp một phụ nữ 56 tuổi thường xuyên kiểm tra sức khỏe hằng năm.
Khoảng bốn tháng trước, kết quả kiểm tra của người này chưa ghi nhận bất thường đáng kể trong phạm vi các hạng mục đã thực hiện. Tuy nhiên, khi được kiểm tra chuyên sâu hơn với hệ thống hình ảnh có AI hỗ trợ, bác sĩ phát hiện một tổn thương ở vú chỉ khoảng 7 mm. Kết quả sinh thiết sau đó xác định đây là ung thư vú.
Trường hợp này cho thấy một điểm đáng chú ý của tầm soát: một tổn thương có thể tồn tại trước khi đủ lớn để tạo ra triệu chứng hoặc dễ dàng được nhận diện bằng phương pháp kiểm tra thông thường.
Đây cũng là cơ sở cho khái niệm “ngưỡng phát hiện” — tức mức độ nhỏ nhất của một bất thường mà phương pháp kiểm tra có thể nhận ra.
Khi công nghệ hình ảnh trở nên nhạy hơn và AI có thể hỗ trợ phân tích dữ liệu, bác sĩ có thêm khả năng nhận biết những thay đổi rất nhỏ. Nói cách khác, AI không khiến bệnh xuất hiện sớm hơn mà giúp con người nhìn thấy dấu hiệu của bệnh ở thời điểm sớm hơn.
AI đóng vai trò gì trong quá trình đọc hình ảnh?
AI không đơn giản là một “bác sĩ điện tử” đưa ra kết luận bệnh. Vai trò thực tế của công nghệ này là hỗ trợ quá trình phân tích.
Hệ thống có thể rà soát lượng lớn dữ liệu hình ảnh, đánh dấu những vùng đáng chú ý, gợi ý các bất thường và giúp bác sĩ tập trung vào những khu vực có nguy cơ cao.
PGS Hải Anh nhấn mạnh rằng kinh nghiệm và đánh giá chuyên môn của bác sĩ vẫn giữ vai trò quyết định. Kết quả AI đưa ra cần được đối chiếu với tiền sử bệnh, triệu chứng, các kết quả xét nghiệm và toàn bộ bối cảnh lâm sàng trước khi đưa ra hướng xử trí.
Tại Nhật Bản, Hàn Quốc và nhiều nước châu Âu, AI đã được đưa vào một số quy trình chẩn đoán hình ảnh. Công nghệ được sử dụng trong nhiều lĩnh vực như phổi, não, tim mạch, tuyến vú và các cơ quan khác.
Mục tiêu chính không phải thay thế bác sĩ mà tạo thêm một lớp kiểm tra, qua đó giảm khả năng bỏ sót những dấu hiệu nhỏ.
Công nghệ hình ảnh ngày càng chủ động hơn
TS.BS Đào Văn Tú, Giám đốc Trung tâm Nghiên cứu lâm sàng, Trưởng khoa Điều trị theo yêu cầu Bệnh viện K cơ sở Quán Sứ, cho rằng sự phát triển của CT liều thấp thế hệ mới đang mở rộng khả năng phát hiện sớm một số bệnh lý, kể cả ở những người chưa xuất hiện triệu chứng.
Điều này phản ánh một xu hướng mới trong y học: thay vì chỉ tiến hành kiểm tra chuyên sâu sau khi đã có nghi ngờ rõ ràng, bác sĩ có thể chủ động tìm kiếm những dấu hiệu bất thường ngay từ khi chúng còn rất nhỏ.
Tuy nhiên, phát hiện một điểm bất thường không đồng nghĩa với việc người đó chắc chắn mắc bệnh. Kết quả tầm soát luôn cần được bác sĩ chuyên khoa đánh giá và có thể cần thêm những xét nghiệm hoặc phương pháp kiểm tra khác để xác định ý nghĩa của phát hiện đó.
Từ “có bệnh hay không” sang “có nguy cơ gì?”
AI và dữ liệu lớn cũng đang làm thay đổi mục tiêu của việc kiểm tra sức khỏe.
Trước đây, một trong những câu hỏi phổ biến nhất khi đi khám là: “Tôi có mắc bệnh hay không?”
Với khả năng phân tích và so sánh dữ liệu qua nhiều lần kiểm tra, tầm soát ngày nay còn có thể hướng tới một câu hỏi khác: “Cơ thể đang xuất hiện nguy cơ nào cần được theo dõi?”
Một bất thường trên hình ảnh không nhất thiết phải lập tức dẫn tới điều trị. Điều quan trọng có thể là theo dõi xem nó thay đổi như thế nào theo thời gian.
Khi kết quả của nhiều lần kiểm tra được đặt cạnh nhau, bác sĩ có thể đánh giá một dấu hiệu đang ổn định, cải thiện hay có xu hướng tiến triển. Từ đó, người bệnh có thể được khuyến nghị theo dõi thêm, thay đổi lối sống hoặc kiểm tra chuyên khoa khi cần thiết.
AI có thể thay đổi cách con người tiếp cận tầm soát
Giá trị lớn nhất của AI trong lĩnh vực này không nằm ở việc thay bác sĩ đưa ra chẩn đoán. Công nghệ có ý nghĩa hơn ở khả năng hỗ trợ con người phát hiện những dấu hiệu nhỏ mà trước đây khó nhận ra.
Khi “ngưỡng phát hiện” được hạ xuống, bệnh hoặc nguy cơ bệnh có thể được nhận diện ở thời điểm sớm hơn, đặc biệt với những căn bệnh thường không biểu hiện rõ trong giai đoạn đầu.
Tuy vậy, AI vẫn chỉ là một công cụ hỗ trợ. Một cảnh báo từ hệ thống không đồng nghĩa với một chẩn đoán xác định, và một kết quả hình ảnh bình thường cũng không thể thay thế hoàn toàn việc đánh giá sức khỏe tổng thể.
Về lâu dài, sự kết hợp giữa công nghệ hình ảnh, AI, dữ liệu sức khỏe theo thời gian và kinh nghiệm của bác sĩ có thể đưa tầm soát từ cách tiếp cận “tìm bệnh” sang mô hình chủ động hơn: nhận diện nguy cơ, theo dõi thay đổi và can thiệp sớm khi cần thiết.
Điểm quan trọng nhất không phải là để máy móc thay con người, mà là sử dụng công nghệ để giúp bác sĩ có thêm thông tin và tăng khả năng nhìn thấy những dấu hiệu bệnh lý ở thời điểm mà chúng còn rất nhỏ.