Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong chẩn đoán ung thư

TS. Đỗ Thanh Hà (giữa) và sinh viên. Ảnh: NVCC

TS. Đỗ Thanh Hà, Phó Trưởng Khoa Toán - Cơ - Tin học (Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, ĐH Quốc gia Hà Nội) nhấn mạnh, việc phát hiện bệnh muộn, bệnh nhân chưa có thói quen tầm soát định kỳ; hạn chế về cơ sở vật chất và công nghệ; sự thiếu hụt nhân lực y tế chuyên khoa ung bướu, đặc biệt ở vùng sâu, vùng xa là những nguyên nhân khiến khó phát hiện ung thư sớm.

Thời gian qua, TS. Đỗ Thanh Hà cùng các cộng sự đã tập trung nghiên cứu hệ thống ứng dụng đọc hình ảnh trong chẩn đoán ung thư, đặc biệt là ung thư tuyến giáp.

Để chẩn đoán bệnh lý tuyến giáp, đặc biệt là ung thư biểu mô tuyến giáp, cần dựa vào nhiều yếu tố, từ khám lâm sàng vùng cổ đến cận lâm sàng như xét nghiệm máu, siêu âm, chọc hút tế bào kim nhỏ và cuối cùng là xét nghiệm mô bệnh học (còn gọi là sinh thiết hay xét nghiệm giải phẫu bệnh).

Trong đó, chọc hút tế bào kim nhỏ là phương pháp đơn giản, dễ áp dụng, an toàn, đem lại giá trị chẩn đoán cao. Phương pháp này được xem là một trong những tiêu chuẩn "vàng" trước khi kết luận có thực hiện phẫu thuật và xét nghiệm mô bệnh học.

Tuy nhiên, số lượng bệnh nhân bị mắc bệnh lý tuyến giáp ngày càng tăng, nhu cầu được khám và chẩn đoán sớm khi khối u còn nhỏ (kích thước dưới 1cm) rất cao. Cũng như các bệnh ung thư khác, nếu được phát hiện sớm, điều trị kịp thời thì bệnh nhân có thể được điều trị khỏi hoàn toàn, không để lại di chứng và tránh được những can thiệp không cần thiết.

Điều này đòi hỏi các bác sĩ giải phẫu bệnh phải làm việc liên tục nhiều giờ dưới kính hiển vi, dẫn đến hiện tượng mệt mỏi, dễ bị nhầm lẫn hoặc bỏ sót tổn thương do chưa khảo sát hết các vùng trên lam kính.

Bên cạnh đó, việc đưa ra kết quả có thể phụ thuộc vào ý kiến chủ quan và kinh nghiệm của nhà giải phẫu bệnh. Hơn nữa, ở một số địa phương, đặc biệt là vùng sâu vùng xa, số lượng bác sĩ giải phẫu bệnh đủ kinh nghiệm chuyên môn để chẩn đoán tế bào bệnh học nói chung và tuyến giáp nói riêng còn hạn chế.

"Ứng dụng của nhóm nghiên cứu dựa trên trí tuệ nhân tạo góp phần tạo ra công cụ hỗ trợ các bác sĩ giải phẫu bệnh phân tích, đưa ra chẩn đoán với số lượng lớn tiêu bản trong thời gian ngắn, hỗ trợ quá trình chẩn đoán bệnh lý tế bào tuyến giáp từ xa", TS. Đỗ Thanh Hà cho biết.

Sau khi nhận diện được nhu cầu, khả năng cũng như các khó khăn có thể gặp phải khi triển khai ứng dụng trong thực tế, nhóm nghiên cứu đưa ra các nhận định để việc nghiên cứu được hiệu quả và có tính khả thi cao.

Việc tiếp tục phối hợp chặt chẽ với cách bệnh viện, các chuyên gia là yêu cầu tiên quyết trong xây dựng cơ sở dữ liệu cho các loại dữ liệu hình ảnh khác nhau, không chỉ ảnh vi thể cho một loại bệnh mà có thể cho nhiều loại bệnh cũng như nhiều kiểu ảnh khác như ảnh siêu âm, ảnh CT, ảnh MRI…

Kỳ vọng về tính ứng dụng cao

Theo TS. Đỗ Thanh Hà, hiện nay, chưa có bộ cơ sở dữ liệu công khai nào có thông tin nhãn chi tiết ở mức đặc điểm hình thái của tế bào. Trong khi đây lại là một trong những tiêu chí quan trọng để xác định triệu chứng, hỗ trợ chẩn đoán chính xác các giai đoạn ung thư.

Vì vậy, ứng dụng của nhóm nghiên cứu đã tập trung xây dựng hệ thống trí tuệ nhân tạo, có khả năng hỗ trợ sàng lọc chẩn đoán bệnh, đưa ra các minh chứng đặc điểm ở mức tế bào, giải thích cho kết quả mô hình đưa ra.

"Để tiết kiệm thời gian cho các chuyên gia giải phẫu bệnh, trong quá trình xây dựng bộ dữ liệu, chúng tôi xây dựng tích hợp giải pháp trí tuệ nhân tạo trong phân vùng tế bào tự động. Thay vì khoanh vùng thủ công từng tế bào, các chuyên gia y tế sẽ thực hiện chỉnh sửa vùng tế bào đã được phân vùng tự động (nếu cần) và lựa chọn gán nhãn cho từng tế bào.

Độ chính xác của quá trình gán nhãn được đảm bảo, vì thành viên tham gia là các chuyên gia, bác sĩ giải phẫu bệnh đến từ bệnh viện uy tín, chất lượng cao của Việt Nam", TS. Đỗ Thanh Hà cho biết.

Nhóm nghiên cứu cũng kỳ vọng vào kết quả thử nghiệm tại một số cơ sở y tế, từ đó có thể đánh giá mức độ hiệu quả trước khi triển khai trên diện rộng.

An Khê