Ứng dụng trí tuệ nhân tạo phát hiện sớm ung thư phổi

PGS.TS. Vũ Văn Giáp, Phó Giám đốc Bệnh viện Bạch Mai (Hà Nội)

Hệ thống AI chẩn đoán ung thư phổi được phát triển từ đề tài cấp nhà nước "Nghiên cứu ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong chẩn đoán ung thư phổi qua phân tích ảnh CT lồng ngực, ảnh nội soi phế quản ống mềm và ảnh mô bệnh học" do Bệnh viện Bạch Mai (Hà Nội) chủ trì, PGS.TS. Vũ Văn Giáp, Phó Giám đốc Bệnh viện Bạch Mai, chủ nhiệm Đề tài.

Nhóm nghiên cứu gồm các bác sĩ đến từ Bệnh viện Bạch Mai, Bệnh viện K Trung ương, cùng các giảng viên Trường Đại học Công nghệ (Đại học Quốc gia Hà Nội). Các bác sĩ là những chuyên gia hàng đầu trong chẩn đoán và điều trị ung thư phổi, chịu trách nhiệm định hướng nghiên cứu và xây dựng bộ dữ liệu y tế được gán nhãn chính xác.

Các giảng viên đảm nhiệm phân tích, thiết kế, huấn luyện mô hình AI, phát triển thuật toán và triển khai hệ thống hỗ trợ chẩn đoán ung thư phổi thông qua phân tích hình ảnh y tế.

TS. Trần Quốc Long, Viện trưởng Viện Trí tuệ nhân tạo, Trường Đại học Công nghệ, cho biết, hệ thống sử dụng các mô hình học sâu tiên tiến để phân tích hình ảnh CT, nội soi và mô bệnh học, hỗ trợ chẩn đoán vị trí khối u, đặc điểm và tính chất của khối u trên ảnh CT và nội soi, cũng như phân loại ung thư dựa trên ảnh mô bệnh học.

Chẩn đoán sớm và phân loại chính xác khối u giúp định hướng kế hoạch điều trị, tăng tỷ lệ sống sót và cải thiện chất lượng cuộc sống cho bệnh nhân ung thư phổi.

Hiện tại, đề tài đã phát triển phần mềm hỗ trợ chẩn đoán ung thư phổi và đạt kết quả khả quan trên dữ liệu thử nghiệm. Trong giai đoạn tiếp theo, phần mềm sẽ được triển khai thử nghiệm tại các bệnh viện tuyến tỉnh và huyện.

Đề tài dự kiến được trình hội đồng nghiệm thu vào tháng 6/2025. Tuy nhiên, để áp dụng rộng rãi trong thực tiễn, phần mềm cần đáp ứng các quy định nghiêm ngặt về công nhận kỹ thuật y tế của Bộ Y tế và tuân thủ đầy đủ các tiêu chuẩn đạo đức y học.

TS. Trần Quốc Long, Viện trưởng Viện Trí tuệ nhân tạo, Trường Đại học Công nghệ, Đại học Quốc gia Hà Nội

Khác với các ứng dụng ở một số nước trên thế giới, ứng dụng này được phát triển dựa trên bộ dữ liệu y khoa độc quyền tại Việt Nam, bao gồm đầy đủ hình ảnh CT, nội soi và mô bệnh học của từng bệnh nhân.

Các hình ảnh này được gán nhãn chính xác bởi đội ngũ chuyên gia y tế tại Bệnh viện Bạch Mai. Đồng thời, dữ liệu còn tích hợp thông tin lâm sàng và các yếu tố nguy cơ cá nhân, bao gồm yếu tố di truyền và đột biến gene.

Nhờ đó, mô hình chẩn đoán đạt độ chính xác cao, có khả năng giải thích rõ ràng, đáp ứng yêu cầu triển khai thực tế tại các bệnh viện tuyến tỉnh và huyện.

Nghiên cứu hiện tập trung vào chẩn đoán ung thư phổi thông qua phân tích hình ảnh y tế. Hiệu quả của phát hiện sớm sẽ giúp tăng tỷ lệ sống 5 năm, từ 10% đến 90% đối với ung thư phổi không tế bào nhỏ (chiếm 55% số ca ung thư) tùy từng giai đoạn.

Theo TS. Trần Quốc Long, cần có những kỹ thuật mới để dự đoán ung thư ở giai đoạn đầu vì các phương pháp thông thường có độ chính xác kém và không thể áp dụng cho y học cá nhân hóa. AI có tiềm năng sử dụng các hệ thống máy tính thông minh để giải thích hình ảnh và chẩn đoán sớm ung thư.

Dự đoán ung thư sớm và đáp ứng điều trị là vấn đề cốt yếu trong điều trị cá nhân hóa cho bệnh nhân ung thư. Ứng dụng AI vào phát hiện sớm ung thư có thể cải thiện chẩn đoán chính xác, cải thiện quá trình ra quyết định lâm sàng và dẫn đến cách mạng hóa tương lai của chẩn đoán và điều trị.

TS. Trần Quốc Long trao đổi với các đồng nghiệp

Có thể thấy, khả năng phân tích dữ liệu của AI đã có một bước tiến nhảy vọt trong những năm gần đây để dự đoán ung thư tại điểm xuất phát.

TS. Trần Quốc Long cho biết thêm, trong tương lai, nhóm nghiên cứu sẽ phát triển các thuật toán AI hỗ trợ lựa chọn phác đồ điều trị ung thư phổi và cá nhân hóa quá trình điều trị. Điều này sẽ dựa trên phân tích thông tin về gene, yếu tố lâm sàng, yếu tố nguy cơ và các đặc tính cụ thể của khối u, nhằm tối ưu hóa hiệu quả điều trị cho từng bệnh nhân.

Mặc dù các ứng dụng AI vẫn còn hạn chế nhưng tiềm năng của AI trong việc phát hiện sớm ung thư là rất lớn để trích xuất thông tin về chẩn đoán, tiên lượng và khả năng đáp ứng liệu pháp.

An Khê