Thực hư AI chẩn đoán ung thư thanh quản chỉ bằng giọng nói

Mới đây, có thông tin các nhà nghiên cứu của Đại học Khoa học và Sức khỏe Oregon (Mỹ) cho biết giọng nói có thể ẩn chứa những manh mối về các bệnh lý như nốt sần, polyp, và thậm chí là giai đoạn đầu của ung thư thanh quản. Đây là nghiên cứu được thực hiện bởi dự án “Bridge2AI-Voice” - thu thập 12.523 bản ghi âm giọng nói từ 306 người tham gia trên khắp Bắc Mỹ, dựa trên công cụ trí tuệ nhân tạo (AI) có khả năng ghi lại và phân tích giọng nói để phát hiện sớm các dấu hiệu của ung thư thanh quản.

Thông qua giọng nói, AI chẩn đoán được bệnh nhân mắc ung thư thanh quản?- Ảnh: minh họa

Bác sĩ Huỳnh Đức Vĩnh Phúc - Trưởng phòng Kế hoạch tổng hợp, Bệnh viện đa khoa Xuyên Á – cho biết theo dự án “Bridge2AI-Voice project” thì nguyên lý hoạt động của công nghệ AI giúp chẩn đoán ung thư thanh quản qua giọng nói dựa trên một giả thuyết sinh học. Cụ thể, một khối u phát triển trên, hoặc gần dây thanh sẽ làm thay đổi các đặc tính vật lý, chẳng hạn như khối lượng, độ cứng, và sự linh hoạt.

Khi không khí từ phổi đi qua, sự rung động của cặp dây thanh bị thay đổi, sẽ tạo ra sóng âm thanh khác biệt so với người khỏe mạnh. Những thay đổi này có thể cực kỳ tinh vi, tai người bình thường khó có thể nhận ra.

Mô hình học máy (Machine Learning), được "huấn luyện" bằng hàng ngàn mẫu giọng nói của cả người khỏe mạnh, và bệnh nhân ung thư thanh quản (đã được xác định). Mô hình sẽ học cách nhận diện những "quy luật" hoặc "dấu hiệu âm thanh" đặc trưng này, chẳng hạn như sự thay đổi nhỏ trong tần số cơ bản: cao độ, độ rung, độ trễ, hoặc cấu trúc của các tần số formant.

Theo báo cáo, trong môi trường nghiên cứu có kiểm soát, nhiều mô hình đã cho thấy kết quả ban đầu rất hứa hẹn, với độ chính xác có thể đạt trên 80-90% trong việc phân biệt giọng nói của người bệnh và người khỏe mạnh.

Tuy nhiên, bác sĩ Phúc nhấn mạnh đây là kết quả trong "phòng thí nghiệm". Độ chính xác trong thực tế lâm sàng, với đủ loại nhiễu loạn, vẫn cần được kiểm chứng qua các thử nghiệm quy mô lớn.

“Nếu dự án chứng minh thành công, nó chỉ nên xem như là một công cụ sàng lọc và định hướng. Những người có kết quả "nguy cơ cao" sẽ được khuyến cáo và hướng dẫn đến các bệnh viện để thực hiện các bước chẩn đoán chuyên sâu”, bác sĩ Phúc nói.

Phân tích của bác sĩ Phúc cho thấy những khó khăn, thách thức khi đưa AI vào ứng dụng ở Việt Nam để chẩn đoán ung thư thanh quản bằng giọng nói là xây dựng một bộ dữ liệu giọng nói khổng lồ, đa dạng của người Việt, được liên kết chặt chẽ với dữ liệu y tế.

“Dữ liệu này phải bao gồm đủ các vùng miền (Bắc, Trung, Nam) với các âm sắc và giọng điệu khác nhau. Cần có thời gian để xây dựng lòng tin từ cả bác sĩ và bệnh nhân đối với một công nghệ sàng lọc hoàn toàn mới”, bác sĩ Phúc nói.

Ngoài ra, theo bác sĩ Phúc, để đảm bảo tính bảo mật và quyền riêng tư của bệnh nhân khi sử dụng AI phân tích giọng nói, cần phải có sự đồng thuận của bệnh nhân. Bệnh nhân phải được thông báo rõ ràng và đồng ý cho việc sử dụng dữ liệu giọng nói của họ. Dữ liệu phải được ẩn danh và mã hóa ở mọi bước, từ khi thu thập, truyền tải đến khi lưu trữ và phân tích. Dữ liệu lưu trữ phải được bảo vệ nghiêm ngặt để chống lại mọi nguy cơ xâm nhập, rò rỉ dữ liệu.

Dù nhìn nhận triển vọng của AI chẩn đoán ung thư thanh quản bằng giọng nói là rất lớn, nhưng theo bác sĩ Phúc, mục tiêu cuối cùng không phải là tạo ra một cỗ máy thay thế bác sĩ, mà là công cụ sàng lọc, hỗ trợ phát hiện sớm đối tượng “nguy cơ” trong cộng đồng.“AI sẽ là một công cụ hỗ trợ đắc lực, chứ không thể thay thế bác sĩ”, bác sĩ Phúc nhấn mạnh.

Phương pháp chẩn đoán ung thư thanh quản hiện nay là nội soi thanh quản. Qua nội soi, bác sĩ có thể phát hiện các tổn thương bất thường như khối u, vết loét, hay sự thay đổi về hình thái. Nếu phát hiện tổn thương nghi ngờ qua nội soi, bác sĩ sẽ tiến hành lấy một mẫu mô nhỏ từ khu vực đó để làm xét nghiệm giải phẫu bệnh. Đây là phương pháp quyết định và bắt buộc để xác định chắc chắn tổn thương đó có phải là tế bào ung thư hay không và là loại ung thư gì. Các phương pháp như chụp cắt lớp vi tính (CT scan), chụp cộng hưởng từ (MRI), hoặc PET/CT được sử dụng để đánh giá mức độ xâm lấn của khối u.

Hồ Quang