AI phát hiện chính xác ung thư vú

Công nghệ trí tuệ nhân tạo của Google Health và Imperial College London có thể phát hiện ung thư vú chính xác. 

Công nghệ trí tuệ nhân tạo có tên gọi DeepMind AI được phát triển bởi các nhà khoa học tại Đại học Hoàng gia London và Dịch vụ Y tế Quốc gia Anh (NHS), được báo cáo trên tạp chí khoa học Nature vào ngày 1/1.

Đây là công trình mới nhất cho thấy trí tuệ nhân tạo có khả năng cải thiện độ chính xác của việc sàng lọc ung thư vú.

DeepMind AI cho kết quả tầm soát ung thư vú chính xác hơn 6 bác sĩ X-quang. Ảnh: Shutterstock

DeepMind AI cho kết quả tầm soát ung thư vú chính xác hơn 6 bác sĩ X-quang. Ảnh: Shutterstock

Theo thống kê của Tổ chức Y tế Thế giới (WHO), mỗi năm có 2,1 triệu phụ nữ mắc ung thư vú. Hiệp hội Ung thư Mỹ báo cáo chỉ tính riêng tại nước này, các bác sĩ X-quang chẩn đoán sót khoảng 20% ca bệnh. Trong 10 năm, một nửa số phụ nữ được kiểm tra có kết quả dương tính và âm tính giả. Điều này dẫn đến sự lo lắng không cần thiết hoặc điều trị nhầm.

Nhóm nghiên cứu đã đào tạo AI xác định ung thư dựa trên hàng chục nghìn hình ảnh chụp quang tuyến vú. Sau đó, họ so sánh hiệu suất của hệ thống với kết quả thực tế từ 25.856 hình chụp nhũ ảnh ở Anh và 3.097 hình ảnh từ Mỹ.

Kết quả cho thấy, hệ thống trí tuệ nhân tạo có thể tầm soát bệnh ung thư chính xác tương đương với các chuyên gia, thậm chí giảm 5.7% kết quả dương tính giả, 9.4% kết quả âm tính giả ở Mỹ. Trong khi đó, con số này tại Anh lần lượt là 1,2% và 2,7%.

Trong một thử nghiệm riêng biệt, các nhà khoa học đã so sánh hiệu quả của DeepMind AI với 6 bác sĩ X-quang và chỉ ra rằng, hệ thống hoạt động vượt trội cũng như cho kết quả tầm soát ung thư vú chính xác hơn.

Hệ thống AI phát hiện tế bào ung thư ẩn trong mô vú (phần ô vuông màu vàng). Ảnh: Northwestern University

Hệ thống AI phát hiện tế bào ung thư ẩn trong mô vú (phần ô vuông màu vàng). Ảnh: Northwestern University

Trên thực tế, khái niệm sử dụng máy tính để sàng lọc ung thư (CAD) đã có từ nhiều thập kỷ. Tuy nhiên, hệ thống này không cải thiện hiệu suất trong xét nghiệm lâm sàng. Connie Lehman, trưởng khoa Nhũ ảnh tại Bệnh viện Đa khoa Massachusetts, Đại học Havard cho biết, CAD được đào tạo để xác định các dấu hiệu mà bác sĩ X-quang cũng có thể nhìn thấy. Trong khi đó, AI học cách phát hiện ung thư dựa trên kết quả thực tế của hàng nghìn lần chụp quang tuyến vú mà não và mắt người không thể nhận biết.

Tuy nhiên, hệ thống vẫn có các hạn chế nhất định. Hầu hết các xét nghiệm được thực hiện trên nhóm phụ nữ Mỹ đã mắc ung thư vú, sử dụng cùng loại thiết bị hình ảnh. Hơn nữa, DeepMind AI chưa cho thấy sự vượt trội trong quá trình chăm sóc bệnh nhân.

Tại Anh, sàng lọc ung thư vú đặc biệt căng thẳng. Theo báo cáo, nước này thiếu hụt ít nhất 1.104 bác sĩ X-quang. Để đọc và giải thích hình ảnh chụp quang tuyến vú, các bác sĩ phải mất tới hơn 10 năm học tập và đào tạo. Nếu có hiệu quả, DeepMind AI sẽ làm tăng hiệu suất tầm soát ung thư và giảm gánh nặng đối với dịch vụ y tế quốc gia.

Thục Linh (Theo Guardian, BBC, Reuters)