Trí tuệ nhân tạo (AI) đang ngày càng được đưa vào lĩnh vực y tế nhằm hỗ trợ bác sĩ xử lý lượng lớn dữ liệu, phân tích hình ảnh và nhận diện những dấu hiệu bệnh lý mà mắt thường có thể khó phát hiện. Đặc biệt, trong chẩn đoán hình ảnh và ung thư, các thuật toán AI đang mở ra nhiều hướng tiếp cận mới cho việc phát hiện bệnh ở giai đoạn sớm.
AI trong y tế hoạt động như thế nào?
Về cơ bản, AI có thể được huấn luyện bằng một lượng lớn dữ liệu y khoa đã được các chuyên gia đánh giá và gán nhãn. Từ những dữ liệu này, hệ thống học cách nhận biết các đặc điểm có liên quan đến bệnh lý.
Một hướng quan trọng là học sâu (deep learning). Đây là phương pháp sử dụng các mạng nơ-ron nhân tạo nhiều lớp để tìm ra những đặc điểm phức tạp trong dữ liệu. Khi áp dụng vào hình ảnh y khoa, hệ thống có thể phân tích hình ảnh X-quang, CT, MRI hoặc hình ảnh nội soi để tìm kiếm những vùng bất thường.
Điểm đáng chú ý là AI không đơn thuần hoạt động như một công cụ “đọc” hình ảnh. Khi được huấn luyện phù hợp, hệ thống có thể nhận diện các mẫu hình rất nhỏ hoặc khó quan sát, từ đó đưa ra cảnh báo để bác sĩ xem xét kỹ hơn.
Hỗ trợ phát hiện ung thư
Một trong những hướng nghiên cứu đáng chú ý của AI là phát hiện các dấu hiệu ung thư.
Trong nhiều loại ung thư, việc phát hiện bệnh càng sớm càng có ý nghĩa đối với quá trình điều trị. Tuy nhiên, những tổn thương ở giai đoạn đầu đôi khi rất nhỏ và có thể khó phân biệt với mô bình thường.
AI có thể được sử dụng để phân tích hình ảnh và đánh dấu những khu vực có khả năng bất thường. Bác sĩ sau đó sẽ đánh giá kết quả này cùng với bệnh sử, khám lâm sàng và các xét nghiệm cần thiết trước khi đưa ra kết luận.
Như vậy, AI nên được xem là công cụ hỗ trợ chuyên môn, thay vì một hệ thống tự đưa ra chẩn đoán cuối cùng.
AI hỗ trợ chẩn đoán hình ảnh
Chẩn đoán hình ảnh là một lĩnh vực đặc biệt phù hợp với AI vì mỗi ngày có thể phát sinh một lượng rất lớn hình ảnh y khoa cần được phân tích.
Các hệ thống AI có thể hỗ trợ bác sĩ:
- Phát hiện vùng nghi ngờ trên hình ảnh.
- Đánh dấu những bất thường cần được kiểm tra kỹ.
- Phân tích nhiều hình ảnh trong thời gian ngắn.
- Hỗ trợ so sánh dữ liệu giữa các lần kiểm tra.
- Giảm nguy cơ bỏ sót một số dấu hiệu bất thường.
- Hỗ trợ bác sĩ trong quá trình đưa ra quyết định lâm sàng.
Vinmec từng giới thiệu việc triển khai ứng dụng “AI Trợ lý bác sĩ trong chẩn đoán hình ảnh”, kết hợp công nghệ thị giác máy tính với xử lý ngôn ngữ tự nhiên nhằm hỗ trợ hoạt động chẩn đoán. Theo thông tin của Vinmec, hệ thống được nghiên cứu để hỗ trợ phân tích các phương thức hình ảnh như X-quang, CT và MRI.
Ứng dụng AI trong nội soi
Ngoài chẩn đoán hình ảnh thông thường, AI còn được nghiên cứu trong lĩnh vực nội soi tiêu hóa.
Trong quá trình nội soi đại tràng, chẳng hạn, hệ thống AI có thể hỗ trợ phát hiện polyp hoặc những vùng niêm mạc bất thường. Một mục tiêu quan trọng là tăng khả năng phát hiện tổn thương tiền ung thư và ung thư, đồng thời hỗ trợ bác sĩ đánh giá đặc điểm của tổn thương.
Vinmec cũng đề cập đến việc sử dụng các hệ thống chẩn đoán có sự hỗ trợ của máy tính để phát hiện u tuyến trong nội soi đại tràng. AI có thể góp phần nâng cao khả năng phát hiện tổn thương và hỗ trợ quá trình phân tầng nguy cơ.
AI và ung thư thực quản
Ung thư thực quản là một trong những lĩnh vực mà AI đang được nghiên cứu mạnh.
Các kỹ thuật học sâu, đặc biệt là mạng nơ-ron tích chập (CNN), có khả năng xử lý hình ảnh và video. Vì vậy, chúng có thể được nghiên cứu để nhận biết những thay đổi bất thường trên hình ảnh nội soi thực quản.
AI cũng được nghiên cứu trong việc nhận diện các vùng có nguy cơ loạn sản hoặc ác tính, từ đó giúp bác sĩ xác định vị trí cần kiểm tra hoặc sinh thiết kỹ hơn. Vinmec hiện có nhiều nội dung chuyên đề về AI trong phát hiện và đánh giá ung thư thực quản.
AI trong ung thư dạ dày và thực quản Barrett
AI không chỉ được nghiên cứu cho một loại ung thư duy nhất. Các ứng dụng tương tự đang được khảo sát trong ung thư dạ dày, thực quản Barrett và nhiều bệnh lý tiêu hóa khác.
Đối với thực quản Barrett, một hướng ứng dụng là hỗ trợ bác sĩ xác định những vùng niêm mạc có khả năng chứa tổn thương tiền ung thư hoặc ung thư. Điều này có thể giúp việc lựa chọn vị trí sinh thiết trở nên có mục tiêu hơn.
Trong ung thư dạ dày, nội soi đóng vai trò quan trọng trong phát hiện bệnh, đặc biệt ở giai đoạn sớm. AI có thể hỗ trợ phân tích hình ảnh nội soi và nhận biết những đặc điểm đáng chú ý mà bác sĩ cần kiểm tra thêm.
Lợi ích tiềm năng của AI
Nếu được phát triển và kiểm chứng đầy đủ, AI có thể đem lại nhiều lợi ích cho hệ thống y tế.
Thứ nhất, tăng khả năng phát hiện bất thường. Máy tính có thể phân tích số lượng lớn hình ảnh và liên tục tìm kiếm những đặc điểm đã được huấn luyện.
Thứ hai, hỗ trợ giảm sự khác biệt giữa các bác sĩ. Kinh nghiệm của mỗi người có thể không giống nhau. Một hệ thống hỗ trợ AI có thể cung cấp thêm một lớp đánh giá để bác sĩ tham khảo.
Thứ ba, tiết kiệm thời gian. AI có khả năng xử lý dữ liệu nhanh, giúp bác sĩ tập trung hơn vào những trường hợp cần đánh giá chuyên sâu.
Thứ tư, hỗ trợ y học cá thể hóa. Khi kết hợp dữ liệu hình ảnh với các thông tin lâm sàng và dữ liệu khác, AI có tiềm năng hỗ trợ đánh giá nguy cơ và lựa chọn phương án phù hợp hơn với từng người bệnh.
AI có thay thế bác sĩ không?
Câu trả lời phù hợp nhất là không nên xem AI như sự thay thế hoàn toàn cho bác sĩ.
AI có thể nhận diện mẫu hình rất nhanh, nhưng quyết định y khoa còn phụ thuộc vào nhiều yếu tố: triệu chứng, tiền sử bệnh, kết quả xét nghiệm, khám trực tiếp, tình trạng cụ thể của người bệnh và kinh nghiệm chuyên môn.
Vì vậy, mô hình có giá trị thực tế hơn là bác sĩ sử dụng AI như một công cụ hỗ trợ. Máy tính đưa ra phân tích hoặc cảnh báo; bác sĩ kiểm tra, đối chiếu với toàn bộ thông tin lâm sàng rồi mới quyết định.
Những vấn đề cần lưu ý
Việc ứng dụng AI trong y tế cũng đặt ra nhiều yêu cầu nghiêm ngặt.
Chất lượng của hệ thống phụ thuộc rất lớn vào dữ liệu được sử dụng để huấn luyện. Nếu dữ liệu không đủ đa dạng hoặc có sai lệch, kết quả của AI cũng có thể bị ảnh hưởng.
Ngoài ra, cần đánh giá hệ thống trên những nhóm bệnh nhân và môi trường lâm sàng khác nhau trước khi sử dụng rộng rãi. Vấn đề bảo mật dữ liệu sức khỏe, quyền riêng tư của người bệnh và trách nhiệm khi AI đưa ra kết quả không chính xác cũng cần được kiểm soát chặt chẽ.
Do đó, việc đưa AI vào bệnh viện không chỉ là câu chuyện về thuật toán mà còn liên quan đến quy trình chuyên môn, quản lý dữ liệu, đạo đức y khoa và trách nhiệm của nhân viên y tế.
Triển vọng trong tương lai
AI đang mở rộng từ một công cụ thử nghiệm thành một thành phần hỗ trợ trong nhiều quy trình y tế. Từ chẩn đoán hình ảnh, nội soi, phát hiện ung thư đến phân tích dữ liệu bệnh nhân, phạm vi ứng dụng ngày càng rộng.
Điều quan trọng nhất không phải là tạo ra một hệ thống “thông minh hơn bác sĩ”, mà là xây dựng công nghệ có thể giúp bác sĩ làm việc nhanh hơn, chính xác hơn và có thêm thông tin khi đưa ra quyết định.
Trong tương lai, sự kết hợp giữa năng lực tính toán của AI và chuyên môn của con người có thể trở thành một trong những hướng quan trọng để nâng cao chất lượng chẩn đoán và điều trị.